人工智能技術發展中的物理應用研究

吳芷樂

（成都市樹德中學，成都 610000）

1 人工智能的發展歷程分析

縱觀人工智能的發展歷程可知，人工智能經歷了從剛開始的神經網絡、模糊邏輯階段，然后是目前的深度學習和圖像探索階段。從2014年開始，人工智能技術開始獲得了爆發式的發展，多種技術獲得了應用。比如，近年來得到如火如荼發展的自動駕駛汽車技術和智能機器人技術就是人工智能這個大背景下的產物。人工智能的起步時期是上個世紀五十年代，在這個時期，人工智能的概念被第一次提出來。所謂的神經網絡和一些算法就是在這個時期被提出來的。當時，計算機條件并不太成熟，所以計算機技術并不能為人工智能技術的發展起到較好的推動作用。在接下來的二十世紀八十年代，神經網絡開始受到了國際上的廣泛關注，科學家們越來越重視人工神經網絡的研究，開始有了一些學習算法的研究與應用。進入二十一世紀之后，科學家們開始對人工智能領域中的算法進行優化與研究，再加上量子計算機等計算機硬件和軟件條件的升級，人工智能技術就進入了快速發展的階段。跟神經網絡有關的學習算法和受生物進化啟發研究的遺傳算法等算法開始獲得了深入的研究。正是因為這些算法的發展，才為人工智能技術的飛速發展與應用提供了良好的前提條件。隨著互聯網技術的發展，人工智能技術在實際中的應用越來越深入，越來越廣泛。

2 物理學知識在人工智能發展中的具體應用

在人工智能發展的過程中，人工智能應用的領域有很多，筆者選取自動駕駛領域、圖像自動識別領域、智能教育機器人領域這三個比較典型的領域進行了分析。通過將高中所學的物理知識在這些人工智能領域的應用進行分析，以供大家參考。

2.1 物理學知識在自動駕駛領域中的應用分析

百度公司在研究自動駕駛汽車技術方面獲得了一系列的突破。從2014年開始，百度已啟動“百度無人駕駛汽車”研發計劃。2017年7月15日，百度總裁李彥宏乘自動駕駛汽車參加會議，見證了無人駕駛汽車的安全性和智能性。筆者認為，高精地圖與導航以及傳感器技術是未來無人駕駛汽車中的必備關鍵技術。所謂的高精地圖，就是用于自動駕駛的專題地圖。只有在高精地圖幫助下，自動駕駛汽車才能更好地對位置和方向以及交通道路情況進行更好的判斷。自動駕駛汽車在使用高精地圖的過程中，會智能調節自身的速度與方向，這個功能的實現跟物理學中的動力學知識是息息相關的。而且，對于紅綠燈的感應，會用到傳感器，傳感器一般情況下是由敏感元件、轉換元件、變換電路和輔助電源這幾個部分構成的，這些構成部分跟物理學中的電學知識有著緊密的聯系。

2.2 物理學知識在圖像自動識別中的應用分析

所謂的圖像自動識別，就是在計算機的幫助下，對圖像進行處理、分析，從而達到對多種目標自動識別的目的。在互聯網信息化時代，圖像和視頻成為重要的信息媒介。圖像識別技術是人工智能的一個重要領域。在圖像識別的過程中，需要用到傳感器。傳感器的主要作用是把光或聲音等信息轉化為電信息，而這些跟物理光學和聲學、物理電學等知識都是有著密切聯系的。比如，就人臉識別系統來講，人臉的圖像采集跟物理力學和運動學、物理光學都是有關系的。如圖1所示，對人臉識別系統的工作過程進行了分析。

圖1 人臉識別系統的工作過程

2.3 物理學知識在智能機器人領域應用

根據互聯網所查閱的資料，目前在市面上有一款能夠陪伴0-10歲兒童成長的智能教育機器人非常火爆。這款智能教育機器人的主要特征是不僅能陪孩子語音聊天，還能給孩子講故事，甚至還能給孩子講解小學一至六年級教材上的知識。筆者認為，智能機器人之所以智能，這跟其在機器腦中安裝有中央處理器是有關的。智能機器人在內外部都安裝有信息傳感器，所以其能夠對光線和聲音、氣味能夠做出反應。高端的智能學習陪伴機器人具有siri蘋果語言識別技術，能夠識別多種語言。當兒童向機器人發出聲音后，機器人上的傳感器接受到指令，然后能夠調動中央處理器的功能，從而做出較為正確的回答。這個過程，就是一個聲音的傳播以及聲音的接受和聲音的處理的過程，是跟物理學知識有著緊密的聯系的。

3 結束語

科學技術才是第一生產力，我們要將人工智能應用到更多領域，為我們的生活提供更多的便利。相信在不久的將來，我們能夠在道路上看到自動駕駛汽車廣泛應用的景象。