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      人工智能的關(guān)鍵技術(shù)及相關(guān)應(yīng)用

      2020-01-08 10:09:06楊淑清
      湖北農(nóng)機(jī)化 2020年20期
      關(guān)鍵詞:機(jī)器機(jī)器人人工智能

      楊淑清 王 兵

      (中共遼寧省委黨校(遼寧行政學(xué)院,遼寧省社會(huì)主義學(xué)院),遼寧 沈陽(yáng) 110161)

      1 人工智能概述

      人工智能從誕生以來(lái)經(jīng)歷了多個(gè)發(fā)展時(shí)期,不斷地改革更新之后,人工智能的發(fā)展逐漸全面化。當(dāng)前人工智能可以根據(jù)智能性分為弱、強(qiáng)和超人工智能。弱人工智能主要是能夠進(jìn)行一些簡(jiǎn)單推算,沒(méi)有任何知覺(jué)和意識(shí)。強(qiáng)人工智能可以像人一樣讀取問(wèn)題進(jìn)行分析并且解決問(wèn)題,這一類的機(jī)器已經(jīng)具備了基本的邏輯能力和自我意識(shí)。超人工智能則是指人工智能的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類,進(jìn)行超運(yùn)算。但是當(dāng)前超人工智能還在不斷研發(fā)中,發(fā)展前景廣闊。

      當(dāng)前,技術(shù)人員主要研發(fā)的是弱人工智能,數(shù)字化程度提高之下為人工智能提供了大量的動(dòng)力,并且人工智能在許多方面的應(yīng)用都展現(xiàn)了良好的性能,具有極好的市場(chǎng)化效應(yīng),為人工智能的產(chǎn)業(yè)提供落地基礎(chǔ)。

      2 人工智能關(guān)鍵技術(shù)

      2.1 生物特征識(shí)別

      生物特征識(shí)別主要是依靠計(jì)算機(jī)、生物傳感器等手段對(duì)人類固有的生物特征進(jìn)行識(shí)別,其中包括個(gè)人的指紋、視網(wǎng)膜和骨骼等,是一項(xiàng)能夠?qū)€(gè)體身份進(jìn)行高精度識(shí)別認(rèn)證的技術(shù)。對(duì)于生物特征識(shí)別技術(shù)中最重要的在于如何讀取個(gè)人獨(dú)有的生物特征,在讀取了之后經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)的處理儲(chǔ)存在系統(tǒng)中,并且根據(jù)系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)結(jié)合分析。在這個(gè)過(guò)程中涉及到了圖像處理以及模式識(shí)別等多項(xiàng)技術(shù),因此大量知識(shí)的集中使用也使得其在管理、教育、安全等各個(gè)領(lǐng)域都有較強(qiáng)應(yīng)用性,為許多領(lǐng)域提供新的發(fā)展方向。

      2.2 人機(jī)交互

      人機(jī)交互是人與機(jī)器之間進(jìn)行某項(xiàng)任務(wù)的信息交換過(guò)程,通過(guò)不斷的信息交流完成任務(wù)。在這個(gè)過(guò)程中主要依靠鍵盤(pán)、鼠標(biāo)等一些硬件設(shè)備和操作系統(tǒng)軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)。人們生活中的智能客服機(jī)器人就是如此,利用當(dāng)前的信息技術(shù)在機(jī)器人內(nèi)部建立了一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù),根據(jù)客戶所提出的問(wèn)題讀取相關(guān)的信息,從而找出合適的結(jié)果,實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。

      2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)

      機(jī)器學(xué)習(xí)主要是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)或者數(shù)據(jù)從而推進(jìn)算法研究,讓機(jī)器從大量的歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律。這是當(dāng)前人工智能的核心技術(shù),由于需要對(duì)大量數(shù)據(jù)的處理,因此涉及到了很多學(xué)科知識(shí),包括了統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息處理等。此技術(shù)主要是研究讓機(jī)器人模擬人類的方法進(jìn)行學(xué)習(xí),不斷地獲取新知識(shí)和技能。

      3 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域

      3.1 專家系統(tǒng)

      專家系統(tǒng)包括了龐大的知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)制,通過(guò)存儲(chǔ)并且模擬待定人類專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),從而得出相應(yīng)的規(guī)律對(duì)此領(lǐng)域的問(wèn)題進(jìn)行推斷,最終給出合理答案的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。當(dāng)前的專家系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用到了多個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中,其中包括了交通運(yùn)輸管理、教育類、醫(yī)療等。專家系統(tǒng)解決事情的依據(jù)主要是根據(jù)人類所提供的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行模擬分析,達(dá)到制定領(lǐng)域中的專家水平,因此在處理問(wèn)題時(shí)有著高效、不受干擾等優(yōu)勢(shì)?,F(xiàn)代智慧醫(yī)療系統(tǒng)的發(fā)展正是人工智能與醫(yī)療科技結(jié)合發(fā)展的產(chǎn)物,將機(jī)器、算法和大數(shù)據(jù)三者相結(jié)合,為人類提供健康指導(dǎo),成為人類抵御疾病,延長(zhǎng)壽命的核心科技。人工智能系統(tǒng)可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)閱讀存儲(chǔ)在醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù)、化學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)及技術(shù)資料,發(fā)現(xiàn)潛在的可用于制造新藥的配方,從而為制藥業(yè)提供幫助;基于大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)還可以為醫(yī)生提供輔助診斷功能,通過(guò)判讀影像、病理結(jié)果提高醫(yī)生工作的效率,使醫(yī)生可以為更多的病人提供服務(wù),不僅如此,智慧醫(yī)療系統(tǒng)還可以根據(jù)每個(gè)人的基因序列,制訂個(gè)性化的醫(yī)療方案。

      但是當(dāng)前專家系統(tǒng)的弊端是沒(méi)有一個(gè)完善的機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制和信息庫(kù)管理維護(hù)手段,缺乏對(duì)數(shù)據(jù)的自動(dòng)獲取能力以及更新,并且在市場(chǎng)中使用的系統(tǒng)太過(guò)單一,不能進(jìn)行跨領(lǐng)域知識(shí)的處理,因此知識(shí)和技術(shù)的局限性制約了專家系統(tǒng)的發(fā)展。隨著研究不斷深入,技術(shù)人員需要盡可能地跨越其局限性,才能突破專家系統(tǒng)的瓶頸,為社會(huì)發(fā)展注入新活力。

      3.2 智能控制

      智能控制不僅僅包括了智能自驅(qū)動(dòng)能力,還包括了自身內(nèi)的干預(yù),包括對(duì)整體運(yùn)行的控制和調(diào)節(jié),沒(méi)有人為干擾的情況下進(jìn)行決策,完成任務(wù)。機(jī)器人領(lǐng)域是智能控制技術(shù)中具有代表性的領(lǐng)域,機(jī)器人主要依托于智能控制中的模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等技術(shù),因此在實(shí)際的應(yīng)用中還會(huì)與傳統(tǒng)控制技術(shù)相結(jié)合,從而實(shí)現(xiàn)高效控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)。

      自動(dòng)駕駛可以說(shuō)是人工智能技術(shù)最大的應(yīng)用場(chǎng)景,自從谷歌公司開(kāi)啟了自動(dòng)駕駛汽車項(xiàng)目以來(lái),這個(gè)龐大的產(chǎn)業(yè)已經(jīng)初具雛形,在這個(gè)產(chǎn)業(yè)中除了人工智能技術(shù)的使用,汽車業(yè)的發(fā)展也會(huì)發(fā)生翻天覆地的變化,一個(gè)不需要司機(jī)和方向盤(pán)的汽車形態(tài)將顛覆我們普通人對(duì)于汽車的認(rèn)知,具有自動(dòng)駕駛功能的汽車不需要很大,相互之間通過(guò)“車聯(lián)網(wǎng)”連接起來(lái),不但可以節(jié)省大量的道路空間,也提高了道路駕駛的安全性。相信在不久的將來(lái),自動(dòng)駕駛一定會(huì)走進(jìn)我們普通人的生活中。

      3.3 機(jī)器翻譯

      機(jī)器翻譯是對(duì)自然語(yǔ)言進(jìn)行處理的一個(gè)重要應(yīng)用,通過(guò)機(jī)器的處理將源語(yǔ)言與目標(biāo)語(yǔ)言進(jìn)行轉(zhuǎn)換。隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的研究應(yīng)用,機(jī)器翻譯技術(shù)得到了很大的進(jìn)步。當(dāng)前的機(jī)器翻譯模型具備較強(qiáng)的專業(yè)性功能,可以翻譯任意長(zhǎng)度的句子并且進(jìn)行存儲(chǔ)記憶,也做到了不僅僅是字面意思的翻譯,還包括了語(yǔ)義理解。試想,一旦機(jī)器翻譯技術(shù)得到突破性的發(fā)展,人類就不需要花費(fèi)大量的時(shí)間來(lái)學(xué)習(xí)一門(mén)或多門(mén)外語(yǔ),工作中也不需要更多的翻譯職員,只需要一部具有機(jī)器翻譯功能的手機(jī)就全部解決,這樣的生活真的會(huì)實(shí)現(xiàn)嗎?答案當(dāng)然是肯定的,但是當(dāng)前機(jī)器翻譯水平整體質(zhì)量較低,與人工翻譯水平相差較遠(yuǎn),難以相提并論,因此有待未來(lái)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,真正實(shí)現(xiàn)世界各地人們之間無(wú)障礙地進(jìn)行交流和溝通。

      4 結(jié)語(yǔ)

      當(dāng)前國(guó)內(nèi)外對(duì)于人工智能的研究處于快速發(fā)展時(shí)期,人工智能已然從萌芽階段達(dá)到了高速發(fā)展階段,人工智能技術(shù)為傳統(tǒng)行業(yè)帶來(lái)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)的潛力,為國(guó)家經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展帶來(lái)了驅(qū)動(dòng)力,人工智能技術(shù)所產(chǎn)生的高質(zhì)量產(chǎn)品也不斷地應(yīng)用在了社會(huì)生產(chǎn)中,人工智能發(fā)展領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)建,未來(lái)人工智能將是智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心,推動(dòng)我國(guó)智能產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)步發(fā)展。

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