淺析計算機人工智能識別技術(shù)的發(fā)展

楊雅文

摘 要：近年來計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)隨著社會的大發(fā)展而出現(xiàn)并且快速發(fā)展，人工智能識別技術(shù)作為計算機技術(shù)網(wǎng)絡(luò)線信息技術(shù)的聯(lián)合產(chǎn)物應(yīng)運而生，在各個行業(yè)、各個領(lǐng)域都有重要的應(yīng)用，并且應(yīng)用范圍不斷擴大，為經(jīng)濟社會的繁榮和社會的穩(wěn)定發(fā)展提供了重要基礎(chǔ)保障，筆者主要從計算機人工智能技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用和現(xiàn)在存在的一些問題進行了研究和探析。

關(guān)鍵詞：計算機；人工智能識別技術(shù)；應(yīng)用

1 前言

計算機人工智能技術(shù)是一種自動化、高度智能化和科學(xué)化的技術(shù)。計算機人工智能識別技術(shù)通過對人類的思維過程和思維方式進行研究，將人類思維模式進行從抽象的到具體的建模，變成能夠準(zhǔn)確描述的物理信號，然后進行識別、判斷和模擬，最終通過計算機程序的表達，將人類的思維方式準(zhǔn)確地復(fù)現(xiàn)出來[1]。計算機人工智能識別技術(shù)應(yīng)用的范圍非常廣泛，因為其以人類的思維方式為藍(lán)本，所以與其他計算機技術(shù)相比，能夠為人類提供更為精準(zhǔn)優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，更能完美貼合人們的需求[2]。

2 計算機人工智能的識別技術(shù)類型和應(yīng)用

2.1 計算機人工智能識別技術(shù)的技術(shù)類型

計算機人工智能技術(shù)主要包含非人化識別技術(shù)和基于人的人工智能識別技術(shù)，前者是通過識別人之外的事物信息的技術(shù)，主要包含的技術(shù)有智能卡技術(shù)、條形碼識別技術(shù)和射頻識別技術(shù)。基于人的人工智能識別技術(shù)是針對人體所設(shè)計的一項智能識別技術(shù)，主要包括人臉識別技術(shù)、聲音識別技術(shù)和指紋識別技術(shù)。

2.2 計算機人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用

計算機人工智能識別技術(shù)經(jīng)過蓬勃的發(fā)展，現(xiàn)在在各行業(yè)都有了比較多的應(yīng)用，在此主要闡述其在機器人領(lǐng)域、語音識別領(lǐng)域和圖像識別領(lǐng)域的應(yīng)用。關(guān)于在機器人領(lǐng)域的應(yīng)用中，自上世紀(jì)70 年代以來，機器人技術(shù)如火如荼地發(fā)展，并且隨著科技的變革與發(fā)展，機器人變得越來越智能化。在機器人變得智能化的過程中，計算機人工智能的識別技術(shù)起到了很關(guān)鍵的作用，人工智能的加入使得機器人和人的需求貼合的更加緊密，能夠根據(jù)人的思維方式的變化及時進行功能的調(diào)整；計算機人工智能識別技術(shù)在語音識別中的應(yīng)用目的是讓機器聽的懂人類語言，是人工智能識別技術(shù)研究的一個重要方向，也是人機語音交互的技術(shù)核心；計算機人工智能識別技術(shù)在圖像識別中的應(yīng)用出現(xiàn)比較晚，難度也比較大，主要分為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)與非線性降維的圖像識別技術(shù)[3]。隨著我國人工智能識別技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識別技術(shù)的應(yīng)用范圍不斷擴展，指紋識別、面部識別以及衛(wèi)星云圖識別等都屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域。

3 計算機人工智能識別技術(shù)的瓶頸問題及解決建議

3.1 在機器人應(yīng)用領(lǐng)域的瓶頸問題

計算機人工智能識別技術(shù)在機器人中的應(yīng)用目前主要是一些低端的、固定語言的識別，機器人的智能性還不夠強，機器人在進行作業(yè)實施的過程中經(jīng)常存在比較死板的情況，究其原因筆者認(rèn)為應(yīng)該細(xì)化人工智能對人的思維和肢體的感知精度，并且能夠比較好地映射到計算機程序中，以便使機器人變得更加靈巧。筆者認(rèn)為可以加入數(shù)量更多的類型更加全面的傳感器來實現(xiàn)感知，映射的話需要加入更多的前饋控制。

3.2 在語音識別應(yīng)用領(lǐng)域的瓶頸問題及解決建議

計算機人工智能識別技術(shù)在語音識別的應(yīng)用中目前比較完善，但是還存在一些問題，比如可靠性不高和詞匯量不足的問題，這些問題都會對語音識別的結(jié)果產(chǎn)生比較大的影響。語音識別所處的場合經(jīng)常會有噪音，機器識別的時候需要進行降噪和篩選，另外被識別的語音可能未必都是標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)音和語速，經(jīng)常會有各地的口音以及說話時候的停頓和重復(fù)，這些都對語音識別造成了阻力，所以提高其可靠性可以從語音識別程序的降噪篩選入手，并且要更廣泛地收集說話的口音樣本，以便擴充人工智能的語音庫。另外詞匯量也決定了計算機人工智能語音識別的準(zhǔn)確度和完成度，由于人工智能語音的識別機理是感知后匹配，所以要實現(xiàn)比較精準(zhǔn)的匹配，必須需要有足夠大的詞匯庫，詞匯庫中包含的各語種詞匯越多，人工智能語音識別才能越精準(zhǔn)。

3.3 在圖像識別應(yīng)用領(lǐng)域的瓶頸問題及解決建議

同語音智能識別技術(shù)存在問題相比較，圖像智能識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸更多，難度也更大。就應(yīng)用基本原理而言，兩者是一樣的，都是通過對相關(guān)信息的感知以及比對來實現(xiàn)識別的。但是相較語音識別中只需要識別音調(diào)音色而言，圖像識別中需要識別的信息更加多樣，更加復(fù)雜，比如圖像形狀、色彩、光照強度、對比度以及景深等信息，對識別造成了很大的難度，筆者認(rèn)為在圖像識別的過程中應(yīng)該先從某一些關(guān)鍵變量入手，以人臉識別技術(shù)為例，我們應(yīng)該首先關(guān)注的變量是發(fā)型以及臉部形狀等關(guān)鍵要素，以這些要素來進行初步的篩選，如果篩選后還不能進行有效的甄別，我們可以進一步挑選其他的變量進行判定。

4 結(jié)語

隨著互聯(lián)網(wǎng)和計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，計算機人工智能識別技術(shù)在未來會對我們的生活帶來更加巨大的改變。例如現(xiàn)在好多城市都存在交通堵塞的情況，我們可以想象一下在未來人工智能繼續(xù)發(fā)展，我們的整個城市的交通系統(tǒng)就是一個人工智能的系統(tǒng)，每一輛在路上行駛的車也都是一個人工智能終端，不需要人類進行路況判斷，基于圖像以及聲音的人工智能識別技術(shù)會自動檢測常規(guī)路況以及突發(fā)狀況，給出最優(yōu)路徑和最優(yōu)駕駛體驗，可以實現(xiàn)無人駕駛；還有在醫(yī)療上，現(xiàn)在的醫(yī)療檢測依靠的還是相對傳統(tǒng)的方式，未來醫(yī)療檢測可以與人工智能可穿戴設(shè)備相結(jié)合，通過人工智能識別方式可以實時監(jiān)測我們身體的狀況并且聯(lián)網(wǎng)提醒我們進行預(yù)防或者治療。

計算機人工智能技術(shù)是目前被大眾媒體反復(fù)提及的，在人群中關(guān)注度極高的一個詞匯，而基于計算機人工智能的識別技術(shù)作為計算機人工智能技術(shù)的重要部分受到人們極大的追捧。計算機人工智能識別技術(shù)旨在實現(xiàn)精準(zhǔn)快速的識別，打造更加智能的世界。本文介紹了計算機人工智能技術(shù)的類型和其在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用，并且分析了現(xiàn)存的瓶頸問題和解決辦法。隨著計算機人工智能識別技術(shù)的飛速發(fā)展，在未來各個領(lǐng)域中均可大有所為，并且利用好此技術(shù)將對我們的社會產(chǎn)生巨大的效益。

參考文獻

[1]胡勤.人工智能概述[J].電腦知識與技術(shù)，2010（13）：3507-3509.

[2]鄒蕾，張先鋒.人工智能及其發(fā)展應(yīng)用[J].信息網(wǎng)絡(luò)安全，2012（02）：431-433.

[3]翁和王.關(guān)于人工智能中的圖像識別技術(shù)的研究[J].信息通信，2016（02）：191-192.endprint