人工智能的突破與科學(xué)方法的思考

吳哲宇

人工智能的突破與科學(xué)方法的思考

吳哲宇

我是一名高中生，最近，我以文獻(xiàn)研究法對人工智能理論方面的突破進(jìn)行了探究，通過探究發(fā)現(xiàn)，“信息-知識-智能轉(zhuǎn)換”已經(jīng)成為了人工智能機制模擬方法。本文，將綜合我已有的知識結(jié)構(gòu)，先分析人工智能定義，再闡述人工智能方面的突破和涉及到的一些科學(xué)方法，望其能給我們高中生的成長做出正確指引，讓我們意識到人工智能領(lǐng)域發(fā)展的重要性，逐漸成為人工智能創(chuàng)新發(fā)展所需人才。

人工智能已經(jīng)慢慢滲透到了各個領(lǐng)域發(fā)展中，它對于我們職業(yè)生涯的規(guī)劃有著重要影響，因而，我們在成長過程中，應(yīng)強化對人工智能突破和科學(xué)方法方面的研究，經(jīng)過研究，確定我們未來的學(xué)習(xí)方向，為我們未來職業(yè)規(guī)劃做好充足準(zhǔn)備，增強我們自身核心競爭力。同時，為了更好的面對未來工作中所面臨的挑戰(zhàn)，我們作為高中生，必須了解人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和前景。然后，迎合時代發(fā)展方向，不斷完善我們自身的科學(xué)素養(yǎng)。

人工智能概念

所謂人工智能，是指集信息論、控制論、仿生學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯理論為一體的科學(xué)，它最早出現(xiàn)于1956年的Dartmouth學(xué)會上。經(jīng)過文獻(xiàn)綜述調(diào)查我發(fā)現(xiàn)，人工智能學(xué)科研究比較廣泛。包括了計算機視覺、智能機器人、知識處理系統(tǒng)等等。其中，計算機視覺研究又囊括了掌紋識別、指紋識別、視網(wǎng)膜識別等內(nèi)容?，F(xiàn)階段人工智能實現(xiàn)方法主要有兩種。第一種，是傳統(tǒng)編程技術(shù)，主要是以編程方法呈現(xiàn)智能效果。如，電腦下棋、文字識別等，均采用了傳統(tǒng)編程技術(shù)。第二種，是模擬法。包括了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等等，這些模擬法的應(yīng)用主要是呈現(xiàn)于人類或生物機體神經(jīng)細(xì)胞活動相同、類似的智能效果。

人工智能的突破分析

成本低廉并行計算。我在關(guān)于人工智能方面的文獻(xiàn)閱讀時發(fā)現(xiàn)，人工智能的發(fā)展已經(jīng)逐漸實現(xiàn)了成本低廉的并行計算。即在人工智能領(lǐng)域發(fā)展過程中出現(xiàn)了被稱之為圖形處理單元的新型芯片，它作為一種并行計算芯片，若將它安置在電腦主板上，可滿足每秒鐘上百萬像素的并行計算需求。同時，GPU芯片的開發(fā)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新提供了可能性，一些云計算公司開始嘗試用GUP運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。例如，在Facebook運行過程中，便嘗試了對GPU芯片的使用，GPU芯片不僅價格便宜，產(chǎn)量高，它也可在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運行過程中幫助用戶識別好友，為用戶推薦一些他們喜歡的內(nèi)容。

大數(shù)據(jù)。我在人工智能突破、發(fā)展探究時發(fā)現(xiàn)，人工智能的創(chuàng)新與海量數(shù)據(jù)的收集有著密切關(guān)系。即在現(xiàn)代社會發(fā)展中，線上足跡、網(wǎng)頁cookie、自動跟蹤、巨型數(shù)據(jù)庫等開發(fā)系統(tǒng)為我們提供了海量數(shù)據(jù)，通過對這些數(shù)據(jù)的整理、分析、歸納，逐步實現(xiàn)了對人工智能發(fā)展方面的完善。

更優(yōu)的算法。在人工智能領(lǐng)域研究時我了解到，人工智能已經(jīng)逐漸實現(xiàn)了更優(yōu)的算法。以人臉識別為例，20世紀(jì)50年代，在人工智能發(fā)展過程中逐漸將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組織成了堆疊層，在堆疊層中一只眼睛的圖像識別時，若在該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上向上轉(zhuǎn)移，可經(jīng)過另一層次的分析，將兩個眼睛組在一起。當(dāng)轉(zhuǎn)移到第三個層次時，可實現(xiàn)眼睛和鼻子圖像的組合，直至轉(zhuǎn)移至15個層級，可完成人臉識別工作。在2006以后，杰夫·辛頓對這一種方法進(jìn)行了改進(jìn)，注重站在數(shù)學(xué)角度優(yōu)化每一個層級。數(shù)年后，經(jīng)過改進(jìn)后的算法又被移植到了GPU集群上，通過移植，提高了深度學(xué)習(xí)算法的計算速度。即人工智能正在一步步地實現(xiàn)突破，我們作為高中生，應(yīng)全方位了解人工智能發(fā)展動態(tài)，搜集一些前沿資訊，將其運用到我們?nèi)蘸舐殬I(yè)規(guī)劃中。

復(fù)雜信息系統(tǒng)的科學(xué)方法論

我作為一名高中生，在復(fù)雜信息系統(tǒng)的科學(xué)方法論探究時發(fā)現(xiàn)，智能系統(tǒng)作為一種復(fù)雜系統(tǒng)，它主要是把信息現(xiàn)象作為主導(dǎo)因素。但是，在對這一種復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行深度研究時認(rèn)為，“分而治之”科學(xué)研究方法論的運用已經(jīng)表現(xiàn)出了某些不足之處，很容易造成各個子系統(tǒng)之間作用信息的丟失。同時，若利用“分而治之”科學(xué)方法論研究智能系統(tǒng)，雖然可以將智能系統(tǒng)分解成若干個子系統(tǒng)進(jìn)行研究。但是，很難將子系統(tǒng)恢復(fù)成原有面貌。在面對這一問題時，應(yīng)結(jié)合智能系統(tǒng)是復(fù)雜信息系統(tǒng)，包含了信息傳遞過程的特點，采取“信保而分，分而治之，保信求真，分合互動”科學(xué)方法論。比如，“信息-系統(tǒng)-機制”方法論。這種科學(xué)方法的運用，更有助于尋求人工智能研究上的突破，解決傳統(tǒng)科學(xué)方法論表現(xiàn)出的問題。

即實現(xiàn)科學(xué)方法論的創(chuàng)新是促進(jìn)人工智能實現(xiàn)突破的根本，需提高對其的重視。

綜上可知，人工智能與諸多職業(yè)崗位有著密切聯(lián)系。我們作為高中生，應(yīng)抓住高中階段的發(fā)展機遇，探究關(guān)于人工智能方面的發(fā)展問題，了解我們在人工智能發(fā)展方面的天賦、特長、能力，不斷提高我們自身科學(xué)素養(yǎng)，掌握一些科學(xué)方法，拓展我們的見識，為我們以后報考做好充足準(zhǔn)備，并實現(xiàn)拋磚引玉的效果，確定未來就業(yè)動向，樹立一個正確的人生目標(biāo)，做好人生的規(guī)劃。

婁底市第三中學(xué)）