楊雅文
摘 要:近年來計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)隨著社會的大發(fā)展而出現(xiàn)并且快速發(fā)展,人工智能識別技術(shù)作為計(jì)算機(jī)技術(shù)網(wǎng)絡(luò)線信息技術(shù)的聯(lián)合產(chǎn)物應(yīng)運(yùn)而生,在各個(gè)行業(yè)、各個(gè)領(lǐng)域都有重要的應(yīng)用,并且應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大,為經(jīng)濟(jì)社會的繁榮和社會的穩(wěn)定發(fā)展提供了重要基礎(chǔ)保障,筆者主要從計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用和現(xiàn)在存在的一些問題進(jìn)行了研究和探析。
關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī);人工智能識別技術(shù);應(yīng)用
1 前言
計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)是一種自動化、高度智能化和科學(xué)化的技術(shù)。計(jì)算機(jī)人工智能識別技術(shù)通過對人類的思維過程和思維方式進(jìn)行研究,將人類思維模式進(jìn)行從抽象的到具體的建模,變成能夠準(zhǔn)確描述的物理信號,然后進(jìn)行識別、判斷和模擬,最終通過計(jì)算機(jī)程序的表達(dá),將人類的思維方式準(zhǔn)確地復(fù)現(xiàn)出來[1]。計(jì)算機(jī)人工智能識別技術(shù)應(yīng)用的范圍非常廣泛,因?yàn)槠湟匀祟惖乃季S方式為藍(lán)本,所以與其他計(jì)算機(jī)技術(shù)相比,能夠?yàn)槿祟愄峁└鼮榫珳?zhǔn)優(yōu)質(zhì)的服務(wù),更能完美貼合人們的需求[2]。
2 計(jì)算機(jī)人工智能的識別技術(shù)類型和應(yīng)用
2.1 計(jì)算機(jī)人工智能識別技術(shù)的技術(shù)類型
計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)主要包含非人化識別技術(shù)和基于人的人工智能識別技術(shù),前者是通過識別人之外的事物信息的技術(shù),主要包含的技術(shù)有智能卡技術(shù)、條形碼識別技術(shù)和射頻識別技術(shù)?;谌说娜斯ぶ悄茏R別技術(shù)是針對人體所設(shè)計(jì)的一項(xiàng)智能識別技術(shù),主要包括人臉識別技術(shù)、聲音識別技術(shù)和指紋識別技術(shù)。
2.2 計(jì)算機(jī)人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用
計(jì)算機(jī)人工智能識別技術(shù)經(jīng)過蓬勃的發(fā)展,現(xiàn)在在各行業(yè)都有了比較多的應(yīng)用,在此主要闡述其在機(jī)器人領(lǐng)域、語音識別領(lǐng)域和圖像識別領(lǐng)域的應(yīng)用。關(guān)于在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用中,自上世紀(jì)70 年代以來,機(jī)器人技術(shù)如火如荼地發(fā)展,并且隨著科技的變革與發(fā)展,機(jī)器人變得越來越智能化。在機(jī)器人變得智能化的過程中,計(jì)算機(jī)人工智能的識別技術(shù)起到了很關(guān)鍵的作用,人工智能的加入使得機(jī)器人和人的需求貼合的更加緊密,能夠根據(jù)人的思維方式的變化及時(shí)進(jìn)行功能的調(diào)整;計(jì)算機(jī)人工智能識別技術(shù)在語音識別中的應(yīng)用目的是讓機(jī)器聽的懂人類語言,是人工智能識別技術(shù)研究的一個(gè)重要方向,也是人機(jī)語音交互的技術(shù)核心;計(jì)算機(jī)人工智能識別技術(shù)在圖像識別中的應(yīng)用出現(xiàn)比較晚,難度也比較大,主要分為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)與非線性降維的圖像識別技術(shù)[3]。隨著我國人工智能識別技術(shù)的不斷發(fā)展,圖像識別技術(shù)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)展,指紋識別、面部識別以及衛(wèi)星云圖識別等都屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域。
3 計(jì)算機(jī)人工智能識別技術(shù)的瓶頸問題及解決建議
3.1 在機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域的瓶頸問題
計(jì)算機(jī)人工智能識別技術(shù)在機(jī)器人中的應(yīng)用目前主要是一些低端的、固定語言的識別,機(jī)器人的智能性還不夠強(qiáng),機(jī)器人在進(jìn)行作業(yè)實(shí)施的過程中經(jīng)常存在比較死板的情況,究其原因筆者認(rèn)為應(yīng)該細(xì)化人工智能對人的思維和肢體的感知精度,并且能夠比較好地映射到計(jì)算機(jī)程序中,以便使機(jī)器人變得更加靈巧。筆者認(rèn)為可以加入數(shù)量更多的類型更加全面的傳感器來實(shí)現(xiàn)感知,映射的話需要加入更多的前饋控制。
3.2 在語音識別應(yīng)用領(lǐng)域的瓶頸問題及解決建議
計(jì)算機(jī)人工智能識別技術(shù)在語音識別的應(yīng)用中目前比較完善,但是還存在一些問題,比如可靠性不高和詞匯量不足的問題,這些問題都會對語音識別的結(jié)果產(chǎn)生比較大的影響。語音識別所處的場合經(jīng)常會有噪音,機(jī)器識別的時(shí)候需要進(jìn)行降噪和篩選,另外被識別的語音可能未必都是標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)音和語速,經(jīng)常會有各地的口音以及說話時(shí)候的停頓和重復(fù),這些都對語音識別造成了阻力,所以提高其可靠性可以從語音識別程序的降噪篩選入手,并且要更廣泛地收集說話的口音樣本,以便擴(kuò)充人工智能的語音庫。另外詞匯量也決定了計(jì)算機(jī)人工智能語音識別的準(zhǔn)確度和完成度,由于人工智能語音的識別機(jī)理是感知后匹配,所以要實(shí)現(xiàn)比較精準(zhǔn)的匹配,必須需要有足夠大的詞匯庫,詞匯庫中包含的各語種詞匯越多,人工智能語音識別才能越精準(zhǔn)。
3.3 在圖像識別應(yīng)用領(lǐng)域的瓶頸問題及解決建議
同語音智能識別技術(shù)存在問題相比較,圖像智能識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸更多,難度也更大。就應(yīng)用基本原理而言,兩者是一樣的,都是通過對相關(guān)信息的感知以及比對來實(shí)現(xiàn)識別的。但是相較語音識別中只需要識別音調(diào)音色而言,圖像識別中需要識別的信息更加多樣,更加復(fù)雜,比如圖像形狀、色彩、光照強(qiáng)度、對比度以及景深等信息,對識別造成了很大的難度,筆者認(rèn)為在圖像識別的過程中應(yīng)該先從某一些關(guān)鍵變量入手,以人臉識別技術(shù)為例,我們應(yīng)該首先關(guān)注的變量是發(fā)型以及臉部形狀等關(guān)鍵要素,以這些要素來進(jìn)行初步的篩選,如果篩選后還不能進(jìn)行有效的甄別,我們可以進(jìn)一步挑選其他的變量進(jìn)行判定。
4 結(jié)語
隨著互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,計(jì)算機(jī)人工智能識別技術(shù)在未來會對我們的生活帶來更加巨大的改變。例如現(xiàn)在好多城市都存在交通堵塞的情況,我們可以想象一下在未來人工智能繼續(xù)發(fā)展,我們的整個(gè)城市的交通系統(tǒng)就是一個(gè)人工智能的系統(tǒng),每一輛在路上行駛的車也都是一個(gè)人工智能終端,不需要人類進(jìn)行路況判斷,基于圖像以及聲音的人工智能識別技術(shù)會自動檢測常規(guī)路況以及突發(fā)狀況,給出最優(yōu)路徑和最優(yōu)駕駛體驗(yàn),可以實(shí)現(xiàn)無人駕駛;還有在醫(yī)療上,現(xiàn)在的醫(yī)療檢測依靠的還是相對傳統(tǒng)的方式,未來醫(yī)療檢測可以與人工智能可穿戴設(shè)備相結(jié)合,通過人工智能識別方式可以實(shí)時(shí)監(jiān)測我們身體的狀況并且聯(lián)網(wǎng)提醒我們進(jìn)行預(yù)防或者治療。
計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)是目前被大眾媒體反復(fù)提及的,在人群中關(guān)注度極高的一個(gè)詞匯,而基于計(jì)算機(jī)人工智能的識別技術(shù)作為計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)的重要部分受到人們極大的追捧。計(jì)算機(jī)人工智能識別技術(shù)旨在實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)快速的識別,打造更加智能的世界。本文介紹了計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)的類型和其在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用,并且分析了現(xiàn)存的瓶頸問題和解決辦法。隨著計(jì)算機(jī)人工智能識別技術(shù)的飛速發(fā)展,在未來各個(gè)領(lǐng)域中均可大有所為,并且利用好此技術(shù)將對我們的社會產(chǎn)生巨大的效益。
參考文獻(xiàn)
[1]胡勤.人工智能概述[J].電腦知識與技術(shù),2010(13):3507-3509.
[2]鄒蕾,張先鋒.人工智能及其發(fā)展應(yīng)用[J].信息網(wǎng)絡(luò)安全,2012(02):431-433.
[3]翁和王.關(guān)于人工智能中的圖像識別技術(shù)的研究[J].信息通信,2016(02):191-192.endprint