晏旭東

摘 要：人工智能作為一門綜合性的高新技術(shù)學(xué)科，誕生于20世紀(jì)50年代，在計(jì)算機(jī)心理學(xué)等方面均有所涉獵，也與現(xiàn)在人類的生活息息相關(guān)。但人們對人工智能發(fā)展歷程和應(yīng)用領(lǐng)域了解較少，本文將從基本概念出發(fā)，介紹人工智能的各個(gè)方面，希望可以為人工智能的發(fā)展做出一些貢獻(xiàn)，使其更好地服務(wù)我們的生活。

關(guān)鍵詞：人工智能;發(fā)展歷程;應(yīng)用

中圖分類號：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號：1671-2064（2019）22-0065-02

0 引言

其實(shí)人們在日常生活中經(jīng)常與人工智能接觸，但往往并不深究其根本，所以并不太了解人工智能與我們的聯(lián)系究竟有多深。其中，人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺與自動(dòng)化技術(shù)對人類生活影響較為廣大，也對人工智能的蓬勃發(fā)展做出了不小的貢獻(xiàn)。在這里，我們將分析人工智能的簡要發(fā)展歷程，并著重介紹人工智能的現(xiàn)代化技術(shù)及其在實(shí)際生活中的具體應(yīng)用，并將通過分析這些技術(shù)及其應(yīng)用對人類的影響來展現(xiàn)人工智能對當(dāng)代人類社會(huì)的重要意義。

1 人工智能概述

1.1 人工智能的概念

人工智能作為一門新興的交叉學(xué)科，其英文名稱為AI，目的在于了解人類智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機(jī)器[1]。人工智能并不是人類智能，但能像人類一樣思考，也可能超過人類智能。人工智能是一門富有挑戰(zhàn)性的學(xué)科，從事該行業(yè)的人必須在計(jì)算機(jī)技術(shù)、心理學(xué)、哲學(xué)等方面有所涉獵，是一門包涵極為廣泛的學(xué)科。不管怎么說，歸根結(jié)底人工智能研究的一個(gè)主要目的是機(jī)器能夠勝任一些需要人類智能才能完成的工作。

1.2 人工智能發(fā)展歷程

人工智能的發(fā)展歷程這里大概可以分為三個(gè)階段：第一階段在20世紀(jì)40年代中期到50年代中期，這個(gè)時(shí)期的人工智能是以控制論、信息論、系統(tǒng)論作為理論基礎(chǔ)發(fā)展的，圖靈對計(jì)算機(jī)人工智能的研究直接推動(dòng)了近代人工智能的發(fā)展，這也是人工智能第一階段的標(biāo)志成就;第二階段大約從20世紀(jì)50年代中期到80年代末期，在這個(gè)時(shí)期的關(guān)于人工智能方面的巨大成就就是符號主義的誕生了，所以這個(gè)時(shí)期在人工智能的發(fā)展歷史上也被稱為經(jīng)典符號時(shí)期，符號主義也對人工智能的發(fā)展做出了巨大的貢獻(xiàn)，符號主義的興起就是人工智能發(fā)展史上第二階段的標(biāo)志;人工智能發(fā)展史上的第三階段就是從20世紀(jì)80年代末直到現(xiàn)在，這段時(shí)期也被人們稱為聯(lián)結(jié)主義時(shí)期，其特點(diǎn)是通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人腦的智能活動(dòng)，這種方法被稱為聯(lián)結(jié)主義，聯(lián)結(jié)主義的興起也是人工智能發(fā)展第三階段的標(biāo)志。

2 人工智能相關(guān)技術(shù)及其應(yīng)用

2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是指計(jì)算機(jī)無需編程即可運(yùn)作的一門科學(xué)技術(shù)，其中深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，也可以被認(rèn)為是預(yù)測分析的自動(dòng)化，機(jī)器學(xué)習(xí)的算法主要有四種類型[2]：（1）監(jiān)督學(xué)習(xí)，監(jiān)督學(xué)習(xí)是指那些要標(biāo)記數(shù)據(jù)集以便可以檢測模式并用于標(biāo)記新的數(shù)據(jù)集，而無監(jiān)督學(xué)習(xí)時(shí)，其中的數(shù)據(jù)集并未標(biāo)記，并根據(jù)相似性或差異進(jìn)行排序;（2）強(qiáng)化學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)集也沒有標(biāo)記，但是在幾個(gè)動(dòng)作后，相應(yīng)的人工智能系統(tǒng)就會(huì)給予相應(yīng)的反饋，以上兩種就是人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)了;（3）還有一種方法，綜合了監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的特征，這種叫作“半監(jiān)督學(xué)習(xí)”，它主要考慮如何利用少量有標(biāo)簽的樣本和大量的沒有標(biāo)簽樣本進(jìn)行訓(xùn)練和分類;（4）在規(guī)劃機(jī)器人的行為準(zhǔn)則方面，一種機(jī)器人學(xué)習(xí)方法叫作“訓(xùn)練學(xué)習(xí)”，也就是把計(jì)算機(jī)丟到一個(gè)對于它完全陌生的環(huán)境或者讓它完成一項(xiàng)從未接觸過的任務(wù)，然后計(jì)算機(jī)自己回去嘗試各種手段最后讓自己成功適應(yīng)這一個(gè)陌生的環(huán)境，或者學(xué)會(huì)完成這件任務(wù)的方法途徑。

2.2 自動(dòng)化

自動(dòng)化的概念是一個(gè)動(dòng)態(tài)發(fā)展過程。過去，人們對自動(dòng)化的理解或者說自動(dòng)化的功能目標(biāo)是以機(jī)械的動(dòng)作代替人力操作，自動(dòng)地完成特定的作業(yè)，這實(shí)質(zhì)上是自動(dòng)化代替人的體力勞動(dòng)的觀點(diǎn)。后來隨著電子和信息技術(shù)的發(fā)展，特別是隨著計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)和廣泛應(yīng)用，自動(dòng)化已擴(kuò)展為用機(jī)器（包括計(jì)算機(jī)）不僅代替人的體力勞動(dòng)而且還代替或輔助腦力勞動(dòng)，以自動(dòng)地完成特定的作業(yè)[3]。自動(dòng)化的廣義內(nèi)涵至少包括以下幾點(diǎn)：在形式方面，制造自動(dòng)化有三個(gè)方面的含義，代替人的體力勞動(dòng)，代替或輔助人的腦力勞動(dòng)，制造系統(tǒng)中人機(jī)及整個(gè)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)、管理、控制和優(yōu)化;在功能方面，自動(dòng)化代替人的體力勞動(dòng)或腦力勞動(dòng)僅僅是自動(dòng)化功能目標(biāo)體系的一部分，自動(dòng)化的功能目標(biāo)是多方面的，已形成一個(gè)有機(jī)體系;在范圍方面，制造自動(dòng)化不僅涉及到具體生產(chǎn)制造過程，而是涉及產(chǎn)品生命周期的所有過程。自動(dòng)化的概念或者發(fā)展特點(diǎn)都和人工智能有著極大地契合度，所以近些年來人工智能與自動(dòng)化尤其是電氣自動(dòng)化方面結(jié)合發(fā)展十分迅速。

2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用簡介

首先可以根除信息詐騙，因?yàn)閭鹘y(tǒng)模式下，比如如果用戶資金已被轉(zhuǎn)移，用戶會(huì)收到從銀行發(fā)來的驗(yàn)證電子郵件和消息，這些是為了避免盜竊和欺詐，但是不能完全避免風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)椴恢啦僮髡呤欠袷怯脩舯救?。AI和機(jī)器學(xué)習(xí)用于監(jiān)控任何欺詐行為，它通過能夠區(qū)分的已經(jīng)培訓(xùn)過的欺詐性和非欺詐性購買、方式來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。計(jì)算機(jī)被提供大量欺詐性和非欺詐性購買樣本，并要求計(jì)算出屬于每個(gè)類別的交易[4]。還有我們?nèi)缃袷褂玫碾娮余]件，其實(shí)我們的郵箱正常情況下可能會(huì)堆積大量垃圾郵件，但Email已經(jīng)能夠成功過濾掉99.9%的垃圾郵件。垃圾郵件過濾器必須不斷學(xué)習(xí)信號，以捕獲郵件和郵件數(shù)據(jù)，以擊敗垃圾郵件發(fā)送者。Email對您的電子郵件進(jìn)行分類是一種嘗試，可以根據(jù)我們對其進(jìn)行優(yōu)先排序的方式，將其發(fā)送到各自的部分。再者就是我們更多人都十分熟悉的在線客戶支持，就像我們平時(shí)逛的淘寶，當(dāng)我們遇到問題時(shí)尋找的客服其實(shí)很多時(shí)候都并不是真人。不只是淘寶，許多網(wǎng)站都讓客戶有機(jī)會(huì)在瀏覽時(shí)與客戶支持服務(wù)人員交談，但很少網(wǎng)站會(huì)在另一端安排一個(gè)真實(shí)的人來引導(dǎo)您瀏覽網(wǎng)站或回答您的疑問，這實(shí)際上是在談?wù)撘粋€(gè)基本的人工智能應(yīng)用。雖然有些人會(huì)向您提供一些信息，但其他人則能夠從網(wǎng)站上提取準(zhǔn)確，相關(guān)的信息。這些聊天機(jī)器人無法破譯人類通信的方式，但自然語言處理（NLP）的快速發(fā)展改善了這種情況。

2.4 機(jī)器視覺應(yīng)用簡介

首先介紹的就是人們耳熟能詳?shù)娜四樧R(shí)別，人臉識(shí)別是人工智能視覺與圖像領(lǐng)域中最熱門的應(yīng)用，今年2月，《麻省理工科技評論》發(fā)布「2017全球十大突破性技術(shù)」榜單，來自中國的技術(shù)「刷臉支付」位列其中，這是該榜單創(chuàng)建16年來首個(gè)來自中國的技術(shù)突破。人臉識(shí)別技術(shù)目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于金融、司法、軍隊(duì)、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫(yī)療等行業(yè)。據(jù)業(yè)內(nèi)人士分析，我國的人臉識(shí)別產(chǎn)業(yè)的需求旺盛，需求推動(dòng)使得企業(yè)敢于投入資金。目前，該技術(shù)已具備大規(guī)模商用的條件，未來三到五年將高速增長[5]，而今年，這一技術(shù)有望在金融與安防領(lǐng)域迎來大爆發(fā);接下來要介紹的是圖片和視頻編輯，聽名字可能會(huì)感到很陌生，但他的應(yīng)用領(lǐng)域其實(shí)是很廣泛的。2016年，Google舉行了一場人工智能作家的畫展，通過一個(gè)名叫Deep Drearm的藝術(shù)生成器，谷歌可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由內(nèi)部傳送到外部，不是識(shí)別圖像，而是創(chuàng)作圖像。目前市場上也出現(xiàn)了很多運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對圖像進(jìn)行處理的業(yè)務(wù)，可以實(shí)現(xiàn)對圖片的自動(dòng)修復(fù)、美化、變換效果等操作，并且越來越受到用戶尤其是年輕女性的輕睞。機(jī)器視覺在應(yīng)用場景上逐漸突破工業(yè)檢測，其應(yīng)用邊界逐步向智能生活領(lǐng)域拓展。由于機(jī)器視覺在智能生活、智能制造兩個(gè)領(lǐng)域具有不同的技術(shù)特點(diǎn)和應(yīng)用進(jìn)展，所以機(jī)器視覺于這兩個(gè)領(lǐng)域的行業(yè)發(fā)展趨勢也不盡相同。

2.5 自動(dòng)化應(yīng)用簡介

在這里我們要介紹的是人工智能在自動(dòng)化方面的應(yīng)用，比如說如何診斷電氣自動(dòng)化領(lǐng)域的電氣故障。電氣自動(dòng)化系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行過程中，傳統(tǒng)診斷技術(shù)的效率和準(zhǔn)確度較低且具有不確定性和突發(fā)性，系統(tǒng)故障和問題必須在第一時(shí)間快速進(jìn)行解決，若診斷處理方法不合理或者故障處理不及時(shí)，會(huì)給國家、社會(huì)和企業(yè)造成巨大損失。而在電氣自動(dòng)化系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，運(yùn)用專家系統(tǒng)、模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對電氣自動(dòng)化系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制[6]，一旦發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)故障，自動(dòng)進(jìn)行故障診斷，極大地提高電氣自動(dòng)化系統(tǒng)故障診斷的效率和準(zhǔn)確性。

3 結(jié)語

從目前來看，人工智能仍有很大的發(fā)展空間，并且人工智能在不斷的與其他的領(lǐng)域相結(jié)合，共同進(jìn)步。隨著科技的不斷發(fā)展，人工智能的發(fā)展也有了極大的動(dòng)力，人工智能仍具有很好的前景，比如強(qiáng)人工智能的進(jìn)一步發(fā)展等領(lǐng)域。雖然人工智能的發(fā)展并不輕松，可這也更說明了其未來巨大的前途，因?yàn)樗芡诰虻臐摿€有很多。以如今人腦的開發(fā)程度，其計(jì)算能力顯然無法與人工智能精密的計(jì)算相比的，雖然人工智能的創(chuàng)造力、想象力從現(xiàn)在來看是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如人類的，但瑕不掩瑜，這依然無法阻擋人工智能的發(fā)展，更何況解決這些不過是時(shí)間問題，就像在幾十年前又有誰能想象到如今人工智能在圍棋等領(lǐng)域上無人能敵呢？如此看來，其前途無疑是一片光明的。

參考文獻(xiàn)

[1] 鐘義信.人工智能理論：從分立到統(tǒng)一的奧秘[J].北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)，2006，29（3）：1-6.

[2] 何卓鍵.淺談人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)[J].電子世界，2018（4）：183-184.

[3] 馬龍.人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用[J].山西焦煤科技，2014（s1）：50-51.

[4] 李健宏.人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)研究及其應(yīng)用[J].江西科技師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2004（5）：84-86.

[5] 梁慶杰.人工智能與機(jī)器視覺應(yīng)用概論[J].裝備制造技術(shù)，2007（8）：96-97.

[6] 孫威.初探人工智能與電氣自動(dòng)化結(jié)合的應(yīng)用思路[J].價(jià)值工程，2018，37（26）：160-162.