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人工智能技術發展及應用研究綜述

2016-05-14 03:09:35冉夢琦
青春歲月 2016年6期
關鍵詞:綜述技術人工智能

冉夢琦

【摘要】美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授給人工智能下了這樣一個定義:人工智能是關于知識的學科,是怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。從人工智能所實現的功能來定義是智能機器所執行的通常與人類智能有關的功能,如判斷、推理、證明、識別學習和問題求解等思維活動。若是從實用觀點來看,人工智能是知識工程學:以知識為對象,研究知識的獲取、知識的表示方法和知識的使用。本文研究了人工智能技術的發展現狀和應用領域。并且討論了人工智能技術的發展前景和當前研究的熱點。

【關鍵詞】人工智能;技術;機器;綜述

一、人工智能技術應用領域和發展現狀

人工智能存在許多不同的研究領域,如語言處理、自動定理證明、計算智能、智能數據檢索系統、視覺系統、人工智能方法和程序語言以及自動程序設計等。通過建立有人工智能的計算機系統,能夠求解微分方程、下棋、設計和分析集成電路、合成人類自然語言、檢索情報、診斷疾病以及控制太空飛行器和水下機器人等。人工智能技術主要應用于以下幾個領域:

1、專家系統

專家系統是在人工智能領域中開發時間較前,目前比較活躍,成果很多的領域。通過模擬專家的解決問題的思維模式去求解各領域的問題,解決問題的速度和質量可以達到甚至超過專家的水平。應用的領域主要有醫療、地理、教育等方面。

2、模式識別

模式識別主要研究的視覺與聽力的識別。主要采用模糊數學,人工神經網絡的研究方法在日常生活和軍事領域都得到了廣泛的應用。例如:對物體、地形、圖像等的識別。圖像識別主要是識別各種印刷體和文字,指紋等。語音識別方面主要是開發了掃描儀。

3、人工神經網絡

人工神經網絡是通過模擬人體腦神經系統來進行科學開發與研究的。在人工神經網絡中,信息的處理是通過神經元的相互作用完成的,信息的儲存通過網絡元件之間的物理聯系完成的,網絡的學習和識別取決與神經元連接權值的演變。隨著人工神經網絡的研究,這門技術可以幫助人類擴展對外部世界的了解,從而實現智能控制。目前,該門學科的發展呈現以下幾個特點:1、產生頻率很高;2、更新發展速度驚人;3、與其他優化的計算方法合作增多。例如:混沌理論、遺傳神經學,模擬退火等等。

4、智能決策支持系統

自20世紀80年代以來,人工智能系統將人類的處理問題的思維模式和技術應用到管理科學領域,提高了系統解決問題的能力,從而擴大了決策支持系統的應用領域。

5、自動定理證明

自動定理證明可以確定問題的真價值,從而可以對某些問題進行推理證明,通過計算機來數據庫里的數據和信息進行證明和推理工作。早期的研究是1926年的由美國加州大學伯里克分校制作的研究數學系統的機器。

6、自然語言理解及自動程序設計

自然語言理解方面可以回答英語提出來的問題,通過閱讀資料,將文章中里的句子從一種語言轉換成為另一種語言。自動程序設計應用的方面在于,是指計算機能夠根據用戶不同的要求,編寫計算機程序。

二、人工智能的當前研究熱點

1、數據挖掘與知識實現

20世紀90年代初期,人工智能領域新興的一種活躍的研究領域。數據挖掘技術是指在數據庫的基礎上,通過運用各種學習手段和方法,從數據中提取出抽象的理論,揭示在數據背后隱藏的事物發展的客觀規律和本質特征。數據挖掘技術是一個極具挑戰性和巨大應有潛力的一個學科。此外,人們在長期研究和實踐中發現,人類溝通和交流的基本方式是語言,而在獲取知識的過程中,關鍵就是用語言來表達知識和概念。概念往往比數據更準確、直接、更容易讓人接受。而知識實現的很重要的一個方面就是通過運用最基本的概念對復雜概念進行解讀,和運用各種各樣方法對概念進行組合,來表示所認識的世界。

數據挖掘的研究還會深入下去,研究焦點可能會集中到以下幾個方面:

(1)數據挖掘算法的效率和可擴展性;

(2)數據的時序性;

(3)互聯網上知識的發現。

2、智能接口技術

通過智能接口技術的發展,人們已經可以計算機更加方便、自然的交流。智能接口技術同時是一種知識表示方法研究的技術。

目前,智能接口技術已經取得了突破性進展,在文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等方面應用廣泛。

3、人工智能的前景

從人工智能的近期的研究現狀上看,人工智能的未來發展趨勢會有以下幾個方面:模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感。

人工神經網絡是未來人工智能應用的新興方面,具有很大的發展潛力。而人工智能領域發展的下一個突破口就是使計算機具有人類的情感。計算機的情感能力在人機互動方面是很重要的。

三、結論

本文主要討論了人工智能的發展研究和其在各領域的研究現狀。人工智能技術在專家系統、模式識別、人工神經網絡智能決策支持系統、自動定理證明、自然語言理解及自動程序設計等領域具有應用。接著作者討論了人工智能的當前研究熱點,當前的熱點為數據挖掘與知識實現、智能接口技術等。最后作者討論了人工智能的發展和趨勢。

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