简析人工智能的发展与应用

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摘 要 随着计算机学科等高新技术产业的快速发展,人工智能越来越多地参与到社会生产生活中,并展示出其在更宽广领域应用的潜力。新兴的人工智能存在其优势与不足,发展中风险与机遇并存,故对其发展与应用进行详尽的分析,发现总结现有问题,对未来发展提出建议,以便更高效地开展研究工作。

关键词 人工智能;核心技术;人机交互

中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708(2019)229-0162-02

环顾世界,人工智能科技在歐美国家及日本发展迅速、应用广泛,中国在《中国智造 2025》方针的指导下,也在加速人工智能方面的研究,从而使其与民生、国防、政治等方面结合,增强我国的综合国力。

然而作为新兴学科人工智能并非完美无缺,在许多方面仍存在较多困难未被攻克,在已经得到应用的领域仍有许多缺陷待完善,故对于人工智能现阶段的发展应用的分析十分必要。分析人工智能现阶段的发展与应用,对于正确认识现存问题并在未来将其改善与规避风险大有裨益,有助于进一步提高这一学科的研究效率。

1 人工智能概述

人工智能英文缩写 AI(Artficial?Intelligence),最早由美国达特茅斯学会提出,是一门以计算机科学为基础,综合控制论、神经网络学、心理学等的新兴科学。它的研究对象非常广泛,诸如机器人、图像识别、语音识别、机器学习等都包含在内。但其最终目的都是希望计算机能够拥有如同人脑的思维方式,思考并解决问题、做出行动,以成为人类智慧的扩展延伸,推动人类社会的?发展。

人工智能概念由 1956 年提出至今不到 100 年,这项技术却已兴起并正在飞速发展,可见其对于人类生产生活作用之重大。人工智能在未来有许多可能,拥有无限的潜力等待挖掘。

2 人工智能核心理论

2.1 机器学习

机器学习研究如何使计算机模拟人类思维获取新的知识技能,对已有知识重新组织架构来不断完善自身和优化性能,最终实现类似人类的学习行为。它涉及领域广泛,包括系统辨识、神经网络、脑科学等,是一门复杂的边缘学科。这项技术是人工智能的核心,是使计算机智能化的理论基础,它利用观测数据寻找普遍规律,在规律基础上预测未来数据或无法观测的数据。

根据学习方法,机器学习可以分为传统学习和深度学习两种。

传统学习以观测样本为基础,发现无法应用原理分析方法得到的规律,从而对未来数据行为或趋势进行准确的预测。传统学习的相关算法包括有逻辑回归、隐马尔可夫方法、K 近邻方法、决策树方法等。传统学习在解决有限样本时提供某种特定框架,学习模型的可解释性和学习结果的有效性之间取得了平衡。传统学习在自然语言处理、信息检索等方面具有广泛?应用。

深度学习建立在深层结构模型之上,典型算法包括有深度置信网络、卷积神经网络等等。深度学习所包含的神经网络超过三层,其实质是一种将特征表示和学习合而为一的学习方式。深度学习在解释例如图像、声音、文本等数据具有突出?作用。

2.2 人机交互

作为人工智能至关重要的外围领域,人机交互研究人到计算机与计算机到人这两部分的信息交换。人机交互的开发研究不单融合计算机学科中的多媒体技术、虚拟现实技术,还涉及有社会学等人文方面学科。传统的人际交互主要依靠例如键盘、鼠标、位置跟踪器等输入设备和打印机绘图仪等输出设备实现人与计算机之间的信息交换。除此之外,人机交互还包括语音交互、情感交互、体感交互和脑机交互等。

语音交互主要对语音识别、语音合成和人在语音通道下的交互机理、行为方式等进行研究,通过采集、识别、理解、合成这 4 个过程实现人与机的信息交换。因其以自然语言为交互媒介,故相较于其他交互方式更快捷自然、高效直接,是人机交互根本性变革之所在,具有十分广阔的研究开发价值。语音交互现阶段较为成熟的应用在国际上有如微软的小冰,苹果的 SIRI,在国内有如小米的小爱同学、华为的小 E 等。

情感交互克服传统人机交互无法理解人类心绪、适应人类情感表达的弊端,能够在交互过程中使计算机智能化地观测理解并模拟人的情感,从而更人性化地实现交互,勾起人们内心情愫。但由于在信息获取、处理表达等方面存在许多技术障碍这项技术仍处于起步阶段,亟待研究发展。若能克服这些方面的困难,情感交互将具有不亚于语音交互的巨大价值,在社会甚至政治方面都有巨大?作用。

体感交互是直接通过数字设备装置进行肢体与环境互动的交互,不需要复杂的控制系统。小型化、便携化、人性化等是体感交互具有的优势,故在如游戏娱乐等平常生活中有较为突出的?应用。

脑机交互不同于任何需要外围神经或肌肉操作的交互方式,能够直接实现大脑同外界设备的信息传递。脑机交互对于发现治疗神经疾病、改善病人生活质量具有重大意义。

2.3 计算机视觉

计算机视觉主要研究由计算机模仿人类视觉,获得类似人类的提取、处理、理解、分析图像的能力。它在人工智能其他延伸如自动驾驶、智能医疗等方面都具有基础性的意义。计算机视觉根据解决问题的不同可以分成计算机成像学、图像理解、三维视觉等方面。

2.3.1 计算机成像学

计算机成像学主要研究人眼结构、相机成像原理及其应用。计算机成像学的应用方向分为可见光相机和不可见光相机两部分。计算机成像学推动前者在硬件设备、软件算法上的完善,使现代相机在缩小体积的基础上具有更强大的功能,现阶段市场上双摄像头手机的出现、厂家之间摄影算法的竞争都是在此基础上进行的;后者更多应用于军事国防方面,极大地促进了军事装备的发展?进步。

2.3.2 图像理解

类似人类通过视觉系统理解外部世界,图像理解通过计算机对图像进行解读。计算机需要理解的信息分为 3 个层次,包括浅层理解中的图像边缘、图像特征点等;中层理解中的物体边界、区域与平面等;高层理解中的语义信息、情景表达等。现阶段该技术已经可以实现计算机对图像进行理解并用一段话简述图像?内容。

2.3.3 三维视觉

三维视觉是研究如何通过视觉系统获取并理解三维信息的科学,三维视觉技术广泛应用于无人驾驶、虚拟现实智慧工厂等方面。

3 人工智能的应用

3.1 人工智能在医疗领域的应用

人工智能由于还存在缺陷,其在医疗领域主要起到辅助和媒介作用,如虚拟医疗助理、文献分析、诊断结果预测、远程医疗等。虚拟医疗助理利用语言处理、语音交互等技术,将患者的症状与标准医学知识库比对,从而为患者本人或者诊断医师提供信息辅助,缩减了诊断的时间,提高诊断的效率。而远程医疗则利用计算机视觉生物特征识别等技术为医患提供远程交流诊断的平台,为大众提供便利,促进了医疗资源的合理分配。如何缩短辅助诊疗时的误差,提高远程治疗的及时性,这样的问题仍需人工智能进一步的?发展。

3.2 人工智能在航空航天领域的应用

人工智能在航空航天领域具有极为广泛的应用,主要在于系统故障的诊断、空间站电力系统的管理、飞行员的智能训练和飞行计划的智能规划。人工智能在航空航天领域的应用极大地简化了人工在飞行器及飞行规划时的繁杂过程,减少了人为错误的发生,并通过对航空器发射的提前预演大大降低了实际操作中的风险。但是历史上由于飞行器智能系统发生故障导致的重大安全事故不在少数,故在于安全性方面对人工智能需要进一步?完善。

3.3 人工智能在无人自动驾驶汽车方面的应用

无人驾驶汽车综合人工智能、视觉计算、智能控制等多项技术,通过车内智能驾驶系统自动规划行驶路线,感知道路环境并做出反应,控制车辆到达预定目标。

无人驾驶汽车大致分为两个种类,一种是智能计算机全权接管车辆操控,司机无需任何操作的无人汽车;另外一种是将智能计算机与人工相结合,以机器辅助人工或者人工辅助机器为操控方式的无人汽车。国内外知名科技公司大都已把无人驾驶汽车作为重要项目开发,其应用价值可见一斑。但近期常有无人汽车试驾时因设计缺陷等問题造成交通事故,故对于无人汽车的安全问题需要十分?重视。

4 人工智能的未来展望

人工智能技术不断发展,一些问题缺陷看似不可逾越,奇思幻想看似不可实现,但随着研究进一步深入,技术趋于成熟,这些问题与设想都可以得到解决和实现。现阶段人工智能研究还未成熟,开发费用高昂,只在航空航天、军事国防等方面得到规模性应用,普通大众还未能真正切身 体会 人工智能的妙用。当人工智能成本逐渐降低,城市智能管理、智能医疗系统、智能购物支付系统都可以大规模地与大众生活接轨,方便人们的?生活。

现阶段已有人工智能 学习 数学思维的尝试,若人工智能进一步发展真正拥有人的思维模式时,甚至可以应用于文字创作与哲学思考方面。由于人工智能“人工创造”的独特身份,它在思考方面也许拥有与人类不一样的视角,对于人类社会及世界有不同于常人的理解,这对于人类自身理解世界本质将会具有突破性的?作用。

5 结论

人工智能作为一门新兴的科技,正遭受巨大争议。一方面,它因为实用范围之广,应用效果之优秀被寄予推动社会变革式发展的期望,另一方面,它导致的失业和再就业现象引起人们的焦虑。但新事物的发展总是波浪式前进曲折上升的,人工智能的应用利大于弊,它在社会各个领域的应用大大促进了社会资源的合理配置,引领人类加速进入绿色环保高效的时代。故在我国人工智能基础较弱,发展较晚的现状下,更需要资金技术 教育 资源的投入,培养相关高层次?人才。

然而对于人工智能的忧虑不无道理,人工智能在给社会带来便利的同时也埋下了一定的隐患和风险。人工智能带来的就业危机需要国家和社会的共同努力,引导教育、职位供给进行合理调整;在于社会伦理方面,立法机关也需要与时俱进,及时制定相应的法律政策以防患?未然。

参考文献

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[3]徐茂云,卢兆桐,刘世君. 虚拟现实技术在医学中的应用进展[J]. 实用医药杂志,2007,24(11):1379-1380.

原文链接:https://www.91miaoquan.com/fanwendaquan/gongwenfanwen/34017.html

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