人工智能的突破與科學方法的思考

吳哲宇

人工智能的突破與科學方法的思考

吳哲宇

我是一名高中生，最近，我以文獻研究法對人工智能理論方面的突破進行了探究，通過探究發現，“信息-知識-智能轉換”已經成為了人工智能機制模擬方法。本文，將綜合我已有的知識結構，先分析人工智能定義，再闡述人工智能方面的突破和涉及到的一些科學方法，望其能給我們高中生的成長做出正確指引，讓我們意識到人工智能領域發展的重要性，逐漸成為人工智能創新發展所需人才。

人工智能已經慢慢滲透到了各個領域發展中，它對于我們職業生涯的規劃有著重要影響，因而，我們在成長過程中，應強化對人工智能突破和科學方法方面的研究，經過研究，確定我們未來的學習方向，為我們未來職業規劃做好充足準備，增強我們自身核心競爭力。同時，為了更好的面對未來工作中所面臨的挑戰，我們作為高中生，必須了解人工智能發展現狀和前景。然后，迎合時代發展方向，不斷完善我們自身的科學素養。

人工智能概念

所謂人工智能，是指集信息論、控制論、仿生學、心理學、數理邏輯理論為一體的科學，它最早出現于1956年的Dartmouth學會上。經過文獻綜述調查我發現，人工智能學科研究比較廣泛。包括了計算機視覺、智能機器人、知識處理系統等等。其中，計算機視覺研究又囊括了掌紋識別、指紋識別、視網膜識別等內容。現階段人工智能實現方法主要有兩種。第一種，是傳統編程技術，主要是以編程方法呈現智能效果。如，電腦下棋、文字識別等，均采用了傳統編程技術。第二種，是模擬法。包括了人工神經網絡和遺傳算法等等，這些模擬法的應用主要是呈現于人類或生物機體神經細胞活動相同、類似的智能效果。

人工智能的突破分析

成本低廉并行計算。我在關于人工智能方面的文獻閱讀時發現，人工智能的發展已經逐漸實現了成本低廉的并行計算。即在人工智能領域發展過程中出現了被稱之為圖形處理單元的新型芯片，它作為一種并行計算芯片，若將它安置在電腦主板上，可滿足每秒鐘上百萬像素的并行計算需求。同時，GPU芯片的開發為神經網絡的創新提供了可能性，一些云計算公司開始嘗試用GUP運行神經網絡。例如，在Facebook運行過程中，便嘗試了對GPU芯片的使用，GPU芯片不僅價格便宜，產量高，它也可在神經網絡運行過程中幫助用戶識別好友，為用戶推薦一些他們喜歡的內容。

大數據。我在人工智能突破、發展探究時發現，人工智能的創新與海量數據的收集有著密切關系。即在現代社會發展中，線上足跡、網頁cookie、自動跟蹤、巨型數據庫等開發系統為我們提供了海量數據，通過對這些數據的整理、分析、歸納，逐步實現了對人工智能發展方面的完善。

更優的算法。在人工智能領域研究時我了解到，人工智能已經逐漸實現了更優的算法。以人臉識別為例，20世紀50年代，在人工智能發展過程中逐漸將神經網絡組織成了堆疊層，在堆疊層中一只眼睛的圖像識別時，若在該神經網絡基礎上向上轉移，可經過另一層次的分析，將兩個眼睛組在一起。當轉移到第三個層次時，可實現眼睛和鼻子圖像的組合，直至轉移至15個層級，可完成人臉識別工作。在2006以后，杰夫·辛頓對這一種方法進行了改進，注重站在數學角度優化每一個層級。數年后，經過改進后的算法又被移植到了GPU集群上，通過移植，提高了深度學習算法的計算速度。即人工智能正在一步步地實現突破，我們作為高中生，應全方位了解人工智能發展動態，搜集一些前沿資訊，將其運用到我們日后職業規劃中。

復雜信息系統的科學方法論

我作為一名高中生，在復雜信息系統的科學方法論探究時發現，智能系統作為一種復雜系統，它主要是把信息現象作為主導因素。但是，在對這一種復雜系統進行深度研究時認為，“分而治之”科學研究方法論的運用已經表現出了某些不足之處，很容易造成各個子系統之間作用信息的丟失。同時，若利用“分而治之”科學方法論研究智能系統，雖然可以將智能系統分解成若干個子系統進行研究。但是，很難將子系統恢復成原有面貌。在面對這一問題時，應結合智能系統是復雜信息系統，包含了信息傳遞過程的特點，采取“信保而分，分而治之，保信求真，分合互動”科學方法論。比如，“信息-系統-機制”方法論。這種科學方法的運用，更有助于尋求人工智能研究上的突破，解決傳統科學方法論表現出的問題。

即實現科學方法論的創新是促進人工智能實現突破的根本，需提高對其的重視。

綜上可知，人工智能與諸多職業崗位有著密切聯系。我們作為高中生，應抓住高中階段的發展機遇，探究關于人工智能方面的發展問題，了解我們在人工智能發展方面的天賦、特長、能力，不斷提高我們自身科學素養，掌握一些科學方法，拓展我們的見識，為我們以后報考做好充足準備，并實現拋磚引玉的效果，確定未來就業動向，樹立一個正確的人生目標，做好人生的規劃。

婁底市第三中學）