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人工智能識別技術的應用

2018-02-27 13:29:44周亦厚
電腦知識與技術 2018年35期

周亦厚

摘要:當前信息技術廣泛應用在人們的生活、工作中,為人們的生活帶來了較大的便利性,其中人工智能識別技術應用在各個領域,為社會發展與經濟增長提供了有力的保障。當前的計算機人工智能識別技術還存在很多問題,需要在應用領域入手,針對這項技術存在的瓶頸問題展開分析,促進人工智能識別技術的更好發展。

關鍵詞:人工智能識別技術;瓶頸;應用領域

中圖分類號:TP18? ? ? ? 文獻標識碼:A? ? ? ? 文章編號:1009-3044(2018)35-0179-01

計算機人工智能識別技術是一項較為高端的科學信息技術,能夠對人類的意識形象與思維實行模仿,并且整合多個領域與學科的技術,構建出完善、系統的計算機應用體系。我國的人工智能識別技術由于起步較晚,所以技術相對比較落后,需要在應用中不斷總結經驗和教訓,不斷衍生出更多的新型技術,讓人們對人工智能識別技術有更多的了解,為人工智能識別技術提供更大的發展空間。

1 人工智能識別技術相關概念

隨著經濟的迅速發展,人們對計算機技術有了更高的要求,比如,電腦,它能夠像人腦一樣開展工作,并且具備高速、高效的優點,大大提高了人類的工作效率,逐漸步入了網絡辦公化時代,豐富了人們的生活。研究人員對計算機技術展開了更深次的探索與研究,從而出現了計算機人工智能識別技術。計算機人工智能識別技術是在智能生產需求、自動化辦公的需求背景下誕生的,產生于語音識別領域方面的啟示。其中語音、視覺成了智能手機較為流行的技術,聲控也屬于智能語音識別技術,是給予語音對比、收錄的技術,能夠在各個領域中實現人工智能的識別,從而減輕人們的功夫負擔,開啟智能化生活時代。

2 人工智能識別領域的應用瓶頸分析

2.1 語音人工智能識別領域應用的瓶頸

語音識別技術主要是通過對聲音的處理與智能分析,依據人類指令做出相應的操作和判斷,最早應用在智能手機中,能夠對手機使用者的聲音進行存儲與判斷,手機使用者對著手機講話,當識別通過后,就能夠操作其中的指令。但是在應用過程中還存在相應的瓶頸,例如,詞匯量有限、無法準確識別方言、無法對聲音實現判斷和智能識別。其中詞匯量有限問題最為嚴重,用戶在查詢想要搜索詞匯時候,如果詞匯難以在其存儲范圍之內找到,甚至由于多種語言的轉換使得語言識別系統較為混亂,就會影響事情的完成率。隨著社會的迅速發展,各種新興詞匯在不斷頻繁更新,而系統在詞匯量上存在較大的局限性,所以我國語音人工智能識別技術有待完善和進步,逐漸實現多國語言轉換、詞匯量無限制的效果。

2.2 視覺人工智能識別領域應用的瓶頸

除了語音智能識別技術之外,視覺人工智能識別領域的應用也較為廣泛,視覺人工智能識別技術和語言識別技術有著相似的應用原理,需要對使用者的信息開展存儲與搜集,例如,指紋識別、圖像采集、人臉識別等,但是由于視覺人工智能識別技術還存在較大的瓶頸,在相關領域應用過程中存在局限性。首先是人臉識別技術存在問題,當前很多用戶可以采用“刷臉”啟動程序,例如蘋果X,但是人臉也會逐漸發生變化的,再加上表情很難準確地復制,從而影響了視覺人工智能技術的識別效果。其次是指紋識別技術存在問題,因為人在很多地方容易留下指紋,從而存在危險性,他人可以對指紋痕跡采取復制。

3 計算機人工智能識別技術的主要應用領域

3.1 機器人技術領域

機器人技術是在20世紀70年代產生的,其屬于一項人工智能技術產物,但是目前的機器人必須采用人為操作,無法擁有主觀判斷。機器人技術這項人工智能技術能夠大大降低生產活動中的成本投入,充分提高生產效率。比如,當前的顯微外科手術都會把機器人當作助手,從而提高手術的正確率與成功率。當前人工智能識別技術在機器人中的應用還不夠成熟,應該加強重視,進一步的開展人工智能技術的研發工作。

3.2 語音識別技術領域

語音識別技術領域包含了心理學、語言學、計算機科學等學科內容知識,當前的語音識別技術主要是把語音芯片作為核心。其中聲音識別技術,通過識別人群聲音,對人的身份開展鑒定與智能識別的技術,其工作原理是依據不同人聲音中音色、音質、音調來識別聲音,只有用戶的系統記錄與其所有特征相互匹配,才能通過鑒定。

3.3 人工智能神經網絡系統

人工智能神經網絡系統屬于一種并行互連網絡系統,經過大量處理單元而形成的,能夠對人腦系統開展模擬工作,具備人腦中的基本功能。人工神經網絡在模擬人腦神經組織過程中不斷地得到啟發,逐漸試著處理大量單元,其中包括處理元件、人工神經元、電子元件等。其工作原理主要是通過神經元相互反應與作用而運行的,存取知識與信息主要是利用網絡元件之間分布式物理聯系而獲取的。當前的人工神經網絡中還存在一些問題,但是其可以幫助人們開展智能控制,更好的認識外界。

4 總結

總之,在計算機人工智能識別技術的應用過程中,需要不斷總結經驗和教訓,加強創新研究,提升其應用效果,為人類提供更為便捷的服務。

參考文獻:

[1] 范銀平.計算機人工智能識別技術的應用瓶頸分析[J].產業與科技論壇,2013,12(16):75-76.

[2] 栗昱.計算機人工智能識別技術應用瓶頸探析[J].電腦迷,2017(7):12-13.

[3] 尹瀾諾.計算機人工智能識別技術的應用[J].中國新通信, 2018(6).

[通聯編輯:代影]

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