人工智能应用前景的探究

人工智能应用前景的探究

魏昕

420103199207290417 广东省 广州市 510000

摘要：2019年3月政府活动报告再次提及人工智能。报告指出，做强数字经济，要深化人工智能研究开发和应用，培育新一代信息技术。这不仅表明我国人工智能的发展已从萌芽或初步发展阶段进入快速发展阶段，也表明人工智能的研究水平已迅速上升到国家战略层面。

关键词：人工智能技术；应用

介绍

  随着我们社会的不断进步，科学技术领域也不断发展。人工智能作为一项新技术，在实现智能控制、自动规划等方面发挥着非常重要的作用，正在逐步渗透到社会各个领域。人工智能技术的出现不仅体现了人类的智慧，而且表现出非常高的社会价值。

一、人工智能技术发展历史及方向

1.人工智能技术的兴起
  人工智能的概念早在20世纪50年代就已被提出。此后，许多研究人员对人工智能进行了详细的研究，特别是在编写LISP表处理语言方面取得了成功。然而，很多机器无法实时翻译，因为这项技术涵盖了很多学科领域，其他技术的发展还没有跟上，而且还受到很多解决方案和推理能力的限制。

  2.人工智能技术发展的高潮
  在经历了最初的短暂低谷之后，各路研究人员仍然没有放弃对人工智能技术的研究。直到20世纪70年代，一些研究人员通过坚持不懈的努力取得了成功。开发了相对优越的人工智能专家系统，但正是这项发明将其技术研究工作推向了顶峰。

  3.人工智能技术应用分析
    自从知识工程的含义被提出以来，各种智能系统和专家系统已经商业化并在世界范围内得到广泛应用。人工智能技术在相关领域的应用虽然产生了巨大的价值，但由于专家系统本身的局限性，再次面临严峻的挑战。第五代计算机研制成功后，人工智能技术进一步发展。可见，人工智能技术的发展与计算机技术密切相关。

  4.人工智能技术发展方向
  在当今的信息时代，如何将互联网上丰富的信息转化为可用的知识，让计算机更快、更方便、更人性化地为人们服务呢?信息化服务的提供是当今时代值得关注的问题。这些问题，特别是智能信息检索等相关技术，仍然是人工智能发展过程中需要考虑的课题，而如果这些问题能够得到有效解决，将保证更广泛的应用和发展，并将得到促进。

二、人工智能主要技术现状

  当前，人工智能技术日新月异。该领域的主要技术代表了当前人工智能的主要研究方向和技术结构，反映了该领域的研究热点。本节旨在描述人工智能领域主要技术的现状，重点关注其中三项。

  1.机器学习
    机器学习是指通过经验和数据改进算法的研究，利用算法使机器能够从大量的历史数据中学习模式，自动发现模式，并利用它们进行预测。它是当前人工智能的核心技术之一，涉及统计学、神经网络等多个领域，主要涉及模仿人类的学习方法，使机器具有人类学习和创造新事物的能力。深度学习作为机器学习技术领域的新兴热点，由Hinton等人于2006年提出。这个概念源于人工神经网络的研究，早期的神经网络模型试图模仿人类神经元的学习机制。近年来，深度学习已应用于语音识别、计算机视觉、机器翻译等领域，开始全面影响人类的生产生活。

  2.生物识别
  生物识别技术是利用计算机、生物传感器等识别指纹、骨骼、视网膜、DNA等人体自然生物特征以及姿势、习惯等行为特征的方法。这项技术的关键是计算机如何捕捉个体独特的生物特征，将其转化为数字信息并存储，并利用可靠的匹配算法进行分析，从而确定个体的身份，需要完成识别和验证。这包括图像处理、模式识别等多项技术，广泛应用于教育、管理、金融、国家安全、信息安全等领域。例如，目前已经成熟并广泛应用的面部识别技术，是生物识别认证的热点技术之一，是计算机视觉和非接触认证的典型应用。指纹识别、皮肤芯片识别、步态识别、虹膜识别、静脉识别、视网膜识别和DNA识别也是生物特征认证的著名技术。

  3.人机交互
    简单地说，人机交互是人与机器之间交换信息以执行特定任务的过程，主要研究系统与用户之间的交互关系。人机交互能力,主要借助键盘、鼠标等与外界输入输出装置和操作系统等相关的软件系统来完成。智能客服机器人使用已设置的数据库来解决顾客的疑问，然后使用相关的计算机找出与问题相符的回答并反馈顾客，最终连接机器和人类，这就是实现这种交互的机器人的一个例子。人机交互是一个不断变化的领域，随着技术创新和随后的新用户需求而变化。值得注意的是，卓越技术的研究、开发和应用既是机遇，也是挑战。人机交互研发过程中还需要考虑很多挑战，教育背景、理解方法、技能储备、文化因素以及用户界面的快速变化等因素都可能直接影响或限制人机交互的研发。因此，这就需要科学、全面地探索交互技术原理，结合大数据和智能技术制定长期目标，开发优秀实用的人机交互技术。对交互技术提出新的、更高的要求和期望。

三、人工智能的主要应用领域

1.机器翻译
  近年来，机器翻译技术通过深度学习和神经网络技术的运用取得了长足的进步。例如，基于深度学习技术的长短期记忆循环神经网络的机器翻译模型目前得到广泛应用，可以转换任意长度的句子并“记忆”关键词，因此可以解决创作和创造的问题。语言的机器处理已经提高到语义理解的水平。

  2.专家系统
  专家系统=知识库+推理机。它是一种存储和模拟人类专家在特定领域的知识和经验，对该领域的问题进行推理和判断，并最终通过回答问题完成决策过程的计算机程序系统。专家系统基于模拟人们的知识和经验来解决问题，以达到给定领域当前的专家水平。这项任务的完成完全取决于专业知识基础“体量”的积累。

    3.智能控制
  所谓的智能控制技术，是指具备智能与主动驾驶能力，且没有人为监督，可以利用调度、监控等内部干预进行主动评估与决策，以实现目标为目的的主动控制。近二年，由于与计算机、仿真建模等现代科学技术的日益融合，智能控制不但发展势头强大，还涵盖了各个领域。机器人领域就是其中的代表性领域之一，机器人的智能控制依赖于模糊控制、神经网络控制等技术，因此在实际操作中，将智能控制与常规控制技术相结合，实现机器人运动的高速、高精度控制。

四、更好地为人类服务

  随着技术的成熟和进步以及媒体的后续报道，人工智能领域受到了社会各界的广泛关注，越来越多的资金和精力将投入到这一领域。在这个领域，智能产品和智能服务将更好地服务人类。目前热门的智能手环可以用来测量心率和运动水平，而苹果的智能手表则被用作智能家电，不仅可以定位时间，还可以通过无线连接手机作为通讯工具，通过软件连接手机即可远程控制，让您即使在旅途中也能自由操作。人工智能在各个领域给大家带来了很多便利，这也是未来的一个主要发展方向。

五、结论

  目前，根据人工智能技术发展方向选择具体应用的效果非常明显，人们能够感受到现代科技带来的便利。此外，利用人工智能技术的专家决策系统也在不断完善，未来将会得到更广泛的应用，涉及到社会更多的领域，给人们和社会带来更多的好处。

参考文献：

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[2]贺倩.人工智能技术发展研究[J].现代电信科技，2016，46（2）：18~21.

[3]范俊君，田丰，杜一，等.智能时代人机交互的一些思考[J].中国科学：信息科学，2018，48（04）：361-375.