聶志偉 大連理工大學海洋科學與技術學院

淺析人工智能的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢

聶志偉 大連理工大學海洋科學與技術學院

人工智能作為當今世界的熱門研究領域，正在深刻地影響人類的生活，國內和國外在這一領域已取得了很多成果，但是仍然有很多問題存在。本文首先從人工智能的國內外發(fā)展情況入手，分析發(fā)展現(xiàn)狀以及存在的問題；其次，從專家系統(tǒng)、模式識別等方面淺析人工智能的發(fā)展趨勢；最后，提出開放部分根基、降低研究門檻的改進策略，以促進人工智能的快速發(fā)展。

人工智能 發(fā)展現(xiàn)狀 存在問題 發(fā)展趨勢 改進策略

1 前言

在18世紀時，工業(yè)革命中機器的出現(xiàn)極大地促進了社會的發(fā)展，在當今社會，計算機與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速，人類正在邁向一個嶄新的“工業(yè)革命時代”，人工智能則是這個“新工業(yè)革命時代”的學科基礎。人工智能（Artificial Intelligence），?？s寫為AI。它是研究使計算機模擬人的思維過程以及智能行為的人造智能，屬于計算機科學的一個分支，是一個新興學科。

2 發(fā)展現(xiàn)狀

2.1 國內發(fā)展現(xiàn)狀

在人工智能被提出的二十多年后，我國才開始關注這一新興領域的發(fā)展。我國人工智能領域的起步落后于國外，但是發(fā)展速度明顯快于國外，尤其是近些年來，國內的研究水平與國際水平的差距越來越小，使得人工智能在國內的發(fā)展前景一片大好。

我國在人工智能領域側重于軟件方面的研究，在仿生學領域更是處于國際領先地位，國內仿生學理論的提出解決了一批人工智能發(fā)展的難題，為世界人工智能的發(fā)展做出了巨大貢獻。但是在人工智能的實際應用方面，國內研究水平仍遠遠落后于國際先進水平，這要求我們加大研究力度，做出有自己特色的人工智能技術。

2.2 國外發(fā)展現(xiàn)狀

國際上人工智能研究水平最為先進的團體大都集中在歐美。從以前的指紋識別到AlphaGo的出現(xiàn)，人工智能一次次地讓人贊嘆不已。美國的很多著名IT跨國企業(yè)如谷歌、Facebook、微軟、IBM等，都將其作為企業(yè)的核心戰(zhàn)略，在持續(xù)投入巨資并招聘領軍人才，強力涉足該領域。

3 存在問題

3.1 翻譯中所面臨的問題

隨著人工智能的發(fā)展，越來越多的人提出了這一疑問，人工智能機器會越來越“智能”、“聰明”，我們應該如何去與這些智能機器進行交流？我們應該如何介入智能機器的想法和行為？這是一個十分現(xiàn)實的問題，更是一個必須解決的問題，解決這一問題十分具有挑戰(zhàn)性，我們必須設計一個系統(tǒng)作為人類與智能機器之間溝通的橋梁。

3.2 識別功能的困惑

模式識別就是通過計算機用數(shù)學技術方法來研究模式的自動處理和判讀，這一領域已經(jīng)取得了大量成果，當前的模式識別主要集中在語音識別和圖像識別。語音識別主要研究各種語音信號的分類，近些年來發(fā)展迅速，但是缺點很大，很容易受到干擾。目前圖像識別僅能識別小規(guī)模的圖像，例如指紋和各種印刷體，如果遇到特征不明顯或者相似度很高的物體，很容易導致識別錯誤。

3.3 GPS功能的局限性

GPS是企圖實現(xiàn)一種不依賴于領域知識求解人工智能問題的通用方法。不管是用一階謂詞邏輯進行定理證明的歸結原理，還是求解人工智能問題的通用方法，GPS都可以從中分析出表達能力的局限性，而這種局限性使得它們縮小了其自身的應用范圍。

4 發(fā)展趨勢

4.1 問題求解

問題求解主要包括兩種：一種是將各種數(shù)學公式符號匯編在一起進行問題求解，目前其性能已經(jīng)達到了很高的水準，被廣泛應用于科研和工程中；另外一種是解決管理活動中由于意外引起的非預期效應或與預期效應之間的偏差，在問題規(guī)約和搜索這類人工智能中應用廣泛。

4.2 模式識別

用計算機實現(xiàn)模式（文字、聲音、人物、物體等）的自動識別，可以彌補計算機感知能力低下的缺陷，使計算機接收外界信息，識別和理解周邊事物。模式識別是開發(fā)智能機器最關鍵的一個突破口，也為人類認識自身智能提供線索。

4.3 專家系統(tǒng)

目前，專家系統(tǒng)是人工智能技術中最為熱門的研究領域之一。它可以根據(jù)一些特定的程序模擬人類專家的決策過程。因此，它可以解決很多比較復雜的問題，例如礦物探測、醫(yī)學診斷等。在某種程度上，可以說專家系統(tǒng)已經(jīng)達到甚至超越了人類專家的水平。

4.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡

人工神經(jīng)網(wǎng)絡，作為未來人工智能應用的新領域，也被簡稱為類神經(jīng)網(wǎng)絡或神經(jīng)網(wǎng)絡，它實際上是一個有大量簡單元件相互連接而成的復雜網(wǎng)絡，具有高度的非線性，能夠進行復雜的邏輯操作和非線性關系實現(xiàn)的系統(tǒng)，具有并行分布的處理能力、高容錯性、智能化和自學習等能力。

5 改進策略

為了促進人工智能的快速發(fā)展，我們應該以新角度、新眼光來認識和理解人工智能，適當開放一部分根基，降低其研究門檻，讓更多的人能參與到研究中，量變會引發(fā)質變，當有足夠多的人參與其中，創(chuàng)新的火花會更加頻繁地碰撞，勢必能加快人工智能的研究。

如今人工智能的發(fā)展迎來了加速發(fā)展的時期，人工智能的發(fā)展不可能一帆風順，總會遇到阻礙和技術瓶頸，我們應以新角度、新眼光看待并解決問題，讓人工智能技術高速發(fā)展，造福當今社會生活！

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