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淺談人工智能的基本原理和方法

2018-10-21 11:00:27高仕巖
科學(xué)與信息化 2018年32期
關(guān)鍵詞:人工智能

高仕巖

摘 要 隨著科技的不斷發(fā)展,人工智能對人們?nèi)粘I畹挠绊懺絹碓酱?,各個(gè)領(lǐng)域都在積極地研究人工智能技術(shù)?;诖?,本文通過對人工智能的基本原理進(jìn)行分析,從模式識別、專家系統(tǒng)、機(jī)器翻譯以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面入手,詳細(xì)論述了人工智能的基本運(yùn)用方法。

關(guān)鍵詞 人工智能;專家系統(tǒng);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

前言

人工智能簡稱AI,它是計(jì)算機(jī)學(xué)科中的一個(gè)重要分支,自20世紀(jì)70年代以來被學(xué)術(shù)界成為三大頂尖技術(shù)之一。人類在研究人工智能領(lǐng)域起始于1956年,隨后人們不斷的對其進(jìn)行定理證明、邏輯推理以及問題求解,使其在近幾十年來飛速發(fā)展。如果將自然學(xué)科、人工智能和計(jì)算機(jī)計(jì)算等緊密地結(jié)合在一起,將會(huì)成為計(jì)算機(jī)甚至人類發(fā)展史上新的里程碑。

1 人工智能的基本原理

人工智能能夠?qū)θ说乃季S和意識等信息進(jìn)行模擬,它不具備人類的智慧,但是卻能像人類一樣進(jìn)行思考,在未來某個(gè)時(shí)間可能會(huì)超過人類的智能。人工智能的基本原理主要從以下幾點(diǎn)進(jìn)行分析:①生成自然語言。利用計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù)生成相關(guān)文本,然后轉(zhuǎn)換成為自然語言。②語音識別。利用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù),對于人們的語音信息進(jìn)行識別,從而完成相應(yīng)的指令。在人工智能中,有一項(xiàng)較為流行的定義,即人工智能就是要讓機(jī)器的行為看起來就像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。但是,就目前人工智能的發(fā)展來看,這一定義對于強(qiáng)人工智能的可能性進(jìn)行了忽略。從廣義上來說,人工智能是人造機(jī)器所表現(xiàn)出來的智能?,F(xiàn)階段,人工智能可以劃分為四類,即機(jī)器“像人一樣思考”、“像人一樣行動(dòng)”、“理性地思考”和“理性地行動(dòng)”。這里“行動(dòng)”應(yīng)廣義地理解為采取行動(dòng),或制定行動(dòng)的決策,而不是肢體動(dòng)作。其中,弱人工智能認(rèn)為,機(jī)器只是看起來是智能的,但是本質(zhì)上并不具有自主意識,對于問題的解決與推理更多的是基于專家數(shù)據(jù)庫的建立;而強(qiáng)人工智能則認(rèn)為,只要運(yùn)行適當(dāng)?shù)某绦颍?jì)算機(jī)就能夠真正的具有“智能思維”。目前,在弱人工智能領(lǐng)域中,已經(jīng)取得了可觀的成就[1]。

2 人工智能的基本運(yùn)用方法

2.1 模式識別

人類的模式識別,指的是人在信息處理過程中對周邊環(huán)境所形成的認(rèn)知,其應(yīng)用在人工智能上有著如下表現(xiàn):①人工智能的模式識別,是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通過對外界所輸入的指紋、人臉、視網(wǎng)膜、虹膜、語音等信息的處理,來識別周邊環(huán)境并提取其目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本。在這一過程中,其主要利用自身數(shù)據(jù)庫中的信息與所輸入信息進(jìn)行匹配,準(zhǔn)確性極高。由于模式識別基本可以做到“萬無一失”,因此其目前已經(jīng)在很多行業(yè)中得到了應(yīng)用。以通信技術(shù)為例,當(dāng)一個(gè)人在電話一端進(jìn)行講話時(shí),系統(tǒng)能夠利用語音識別算法結(jié)合數(shù)據(jù)庫信息,輕松識別出通話者身份并將其反映給另一端的通話者,保證其迅速獲知對方信息。而在汽車行業(yè)中,目前得到普遍使用的語音導(dǎo)航也屬于模式識別的一種,其能夠利用算法和數(shù)據(jù)庫,智能分析出導(dǎo)航者的目的地,并迅速標(biāo)出最近線路,從而為導(dǎo)航者提供方便;②不過,由于人工智能模式識別的數(shù)據(jù)庫,需要事先通過人工輸入信息來進(jìn)行構(gòu)建,使得其在自主性方面有所欠缺,而這方面也是模式識別未來發(fā)展的重點(diǎn)。

2.2 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)也屬于當(dāng)前人工智能運(yùn)用的一部分,其可以通過模仿人類專家的方式,利用數(shù)據(jù)庫來解決所輸入問題。其工作方式如下:①該系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中包含有某一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)知識,在問題輸入后,該系統(tǒng)可以通過推理判斷的方式來解決問題。在這一過程中,專家系統(tǒng)能夠以專業(yè)知識為基礎(chǔ),通過一系列思考與判斷而推理得出最終結(jié)論。與此同時(shí),專家系統(tǒng)還賦予了人工智能具備了良好的知識推理結(jié)構(gòu),這可以使專家系統(tǒng)形成持續(xù)學(xué)習(xí)能力。在此影響下,專家系統(tǒng)也將賦予人工智能以隨機(jī)解答問題功能;②此外,在專家系統(tǒng)的幫助下,人工智能還將獲得自我學(xué)習(xí)能力,這可以保證其具備很強(qiáng)的未來發(fā)展性,并能及時(shí)改正所犯錯(cuò)誤,并通過歸納總結(jié)的方式,隨時(shí)從互聯(lián)網(wǎng)中汲取自己所需的知識和經(jīng)驗(yàn),這又將賦予其具備自主發(fā)現(xiàn)新知識的能力。因此,目前專家系統(tǒng)已經(jīng)被人們利用于醫(yī)療、交通和家政等多個(gè)方面,并正在不斷取得突破性發(fā)展。

2.3 機(jī)器翻譯

在語言識別和自主學(xué)習(xí)功能的推動(dòng)之下,目前人工智能已經(jīng)能夠通過機(jī)器來完成對語言的自動(dòng)翻譯,其工作方式主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:①機(jī)器翻譯主要利用自帶翻譯系統(tǒng),通過語音轉(zhuǎn)換的方式將所輸入的詞語翻譯為設(shè)置語言。最早的時(shí)候其通過自身系統(tǒng)詞典,結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)上的語言知識來做出規(guī)則性翻譯。接著,機(jī)器發(fā)展為以機(jī)器統(tǒng)計(jì)的形式,利用語音資料庫來完成翻譯工作。這導(dǎo)致了各種快速便捷的翻譯軟件層出不窮,但這些翻譯軟件還是與人工翻譯有所差距;②目前在人工智能的機(jī)器翻譯方面,最先進(jìn)的技術(shù)已經(jīng)可以達(dá)到模仿人工神經(jīng)系統(tǒng),并利用人類口語資料庫來完成語言翻譯。這種翻譯方法需要人工智能對照海量雙語句子來完成,比較耗費(fèi)時(shí)間,因此目前很多翻譯公司開始利用智能機(jī)器翻譯+人工翻譯的方式來彌補(bǔ)缺陷。以目前中科院研發(fā)的IMT/EC智能機(jī)器翻譯系統(tǒng)為例,該系統(tǒng)能夠通過多路徑動(dòng)態(tài)選取的方式,將不同的語法、詞意和詞法進(jìn)行整合,充分保障了語句轉(zhuǎn)化的效果,既能夠保留機(jī)器翻譯優(yōu)點(diǎn)又使翻譯效果更加口語化。

2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高度模仿人的神經(jīng)系統(tǒng),并具備優(yōu)良的信息處理能力和錯(cuò)誤修改能力,其主要具備以下特征:①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以和計(jì)算機(jī)程序進(jìn)行結(jié)合,保證其原有能力得到進(jìn)一步提高。例如:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和視覺技術(shù)相結(jié)合能夠形成良好的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),可以大大提升當(dāng)前視覺技術(shù)的觀察精準(zhǔn)度和距離,該技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影線觀察和分析上。此外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以和語音技術(shù)相結(jié)合來使語音識別度更加精準(zhǔn);②因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)是依靠模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)所建立的,因此其也具備很強(qiáng)生物學(xué)意義,這體現(xiàn)在神經(jīng)學(xué)家可以利用其建立與生物計(jì)算機(jī)模型來對人腦功能進(jìn)行分析,這不但可以幫助神經(jīng)學(xué)家更有效地了解人腦,還能間接促進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能取得進(jìn)步[2]。

3 結(jié)束語

綜上所述,隨著社會(huì)與科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,人工智能技術(shù)得以不斷更新。在人工智能中,通過對計(jì)算機(jī)技術(shù)的使用,能夠讓其能夠“像人一樣思考”、“像人一樣行動(dòng)”、“理性地思考”和“理性地行動(dòng)”?,F(xiàn)階段,被普遍使用的人工智能技術(shù)包括模式識別、專家系統(tǒng)、機(jī)器翻譯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),促進(jìn)了社會(huì)與行業(yè)的更好發(fā)展,顯著地提升了人們的生活質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)

[1] 吳曉燕.人工智能發(fā)展對會(huì)計(jì)工作的影響分析[J].中小企業(yè)管理與科技(上旬刊),2017,(34):46-47.

[2] 何華燦.人工智能基礎(chǔ)理論研究的重大進(jìn)展——評鐘義信的專著《高等人工智能原理》[J].智能系統(tǒng)學(xué)報(bào),2015,10(01):163-166.

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