淺談人工智能在現實生活的應用

白宗昊

摘 要 當今社會，人工智能快速興起并發展，越來越多的人才和資金投入其中，人工智能也不負眾望，展現它非凡的潛力，在醫學、教育、娛樂等領域有著各種各樣的運用，給人類的生活帶來了許多便利。另外，新興的人工智能存在其優勢與不足，發展中風險與機遇并存，故對其發展與應用進行詳盡的分析，發現總結現有問題，對未來發展提出建議，以便更高效地開展研究工作。

關鍵詞 人工智能；研究現狀；核心技術；發展應用

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2019）229-0138-03

1 人工智能簡述

人工智能（Artificial？Intelligence）一詞，是在1956年Dartmouth學院夏季研討會中誕生的。人工智能是綜合性的多學科交叉的通用性技術，通過結合相關學科如計算機科學、語言學、神經生理學和哲學等，主要使機器能夠擁有像人類一樣的思維思考能力，從而勝任一些人類才能完成的復雜任務[ 1 ]。目前這項技術已經在機器學習、自然語言分析相關領域有一定程度的成就并且發展迅速，盡管離主要目標還需要更多的研究，但如今這門技術在生活中有著廣泛的應用，并仍有著巨大的潛力與發展空間。

2 國內外研究現狀

對于人工智能我國研究起步較晚，但發展很快，不過在核心領域上，我國的研究還是有些差距，比如人工智能重要的機器學習算法。國外已經在人工神經網絡方面有著很深的研究，近年來Google團隊在人工智能算法領域走在科技前沿，他們將先進的人工智能技術與醫療相結合，從而在很大程度上提高了當今的醫療水平。然而我國的人工智能研究在全球內缺乏競爭力，特別是關于人工智能的核心技術芯片的研發，國內離國際前沿水平還有一定的差距。近年來陳天石帶領的寒武紀團隊開發出首款可商用的深度學習處理器寒武紀1A，它模擬了人腦的運算方式，之后連續發布的新一代AI芯片和全新的智能處理器產品，代表著中國在人工智能開始自主研發并有所突破了。

3 人工智能的核心技術

3.1 人機交互

人機交互作為一項不可或缺的外圍技術，也是將不同領域的科技互相結合的綜合學科。除了傳統人機交互中的基本交互與圖形交互，在人工智能中人機交互技術還有語音交互、情感交互、體感交互和腦機交互這4種與其密切聯系的典型交互？手段。

3.1.1 語音交互

語言作為信息交流最為便捷的方式，在人工智能中也十分自然的具有很多的優勢，雖然語言很復雜很多樣，但畢竟它屬于人類交流手段最快最直觀的手段，在信息轉換方面比其他交互方式更好實現一些，也更為高效。它結合了語言學與計算機科學等相關領域的知識，通過語音采集與識別、語義理解和語音合成，完成語音再到數字信號到文本信息或者聲音信息的一系列轉換。這方面國外有Google翻譯，國內有百度、訊飛都在語音識別領域有著比較成熟的技術。在大數據時代中作為未來發展的制高點，語音交互一直有著良好的應用前景與發展？前景。

3.1.2 情感交互

情感作為人類交流過程中的高級信息，一直都是人類能彼此親近的重要部分，這種高級信息能夠引起人們的回憶和相同的情愫，使人們感同身受。而傳統的人機交互并不能交流處理這種信息，所以在人工智能中，情感交互指的是機器能與人類更自然更親近地互動的一種狀態，這項技術是人工智能開發領域的熱門方向。不過在情感信息的各種獲取方式與處理方式上還有許多難題，例如在微表情和特征點的識別上頗有難度，還有對于相關動作與語句理解的差異使得這項技術更有挑戰性，人們在互相理解上都還有很大的難度，人工智能在這條路上也有很長的路？要走。

3.1.3 體感交互

隨著科技的便捷化，人機交互也有相應趨勢，隨之便產生了體感交互。體感交互簡化了復雜的交互設備與控制系統，直接通過肢體動作與交互設備和四周環境進行交互。它通過捕捉動作和識別手勢表情，使人們從繁瑣復雜的交互設備中解脫出來，使人機交互更加的自然親近。在游戲娛樂方面，各大游戲展上都有相關技術開發的游戲體驗，比如新版的“切水果”，通過感知人體手臂的動作來模擬刀的揮動，從而達到切開水果的效果，用戶體驗十分不錯，成功實現了更加自然的交互體驗；在醫學方面，它在輔助治療與康復治療有很大的擴展領域，比如對于假想情景的相關模擬為康復治療提供更方便的幫助。

3.1.4 腦機交互

腦機交互，也可稱為腦機接口，可謂是實現了科幻小說中的情景，它不用通過外圍神經和肌肉，只需要大腦就能直接與外界進行信息交流。通過腦波信號解碼，腦電信號的采集實現對中樞神經系統的檢測，并將其轉化為人工的輸出指令，達到替代、修復、增強、補充或者改善中樞神經信號的正常輸出的效果。這項技術在醫學上的應用最為直接，神經源性肌肉萎縮患者可以在康復治療時通過增強神經信號達到更好的效果。殘疾人士可以通過腦機交互實現外骨骼的自主操控，如果這項技術成熟，他們也能夠像正常人一樣生活。

3.2 計算機視覺

計算機模仿人類視覺系統，像人類一樣從外界提取、分析、處理并理解圖像及圖像序列的相關科學叫做計算機視覺。這種能力在自動駕駛、機器人和智能醫療等領域運用廣泛。隨著深度學習的逐漸深入，這項技術和特征處理及算法處理相輔相成，逐漸形成了現在的人工智能算法技術。根據處理問題的不同，計算機視覺主要在圖像理解、三維視覺和動態視覺這些方面的研究運用廣泛。

3.2.1 圖像理解

圖像理解是計算機視覺的基礎，通過處理信息的抽象程度分為3個層次：淺層理解，對特征點和紋理元素的提取與收集；中層理解，對物體邊界區域的劃分；深層理解，提取高層的語義信息，檢測識別圖像文字信息，比如許多搜索引擎中的智能識圖功能就屬于深層理解的運用，而支付寶網絡支付也在開發刷臉支付的相關技術，手機的安全解鎖等智能識別都是圖像理解的？運用。

3.2.2 三維視覺

三維視覺是研究三維模型信息的重建和理解三維模型信息的相關技術。三維信息理解從淺層到高層實現了低維信息到立體信息的處理，而這種技術廣泛運用于機器人、無人駕駛、虛擬現實和增強現實中[3-4]。

3.2.3 動態視覺

動態視覺模擬人處理時序圖像的特點，分析視頻和時序圖像。例如一些視頻網站的自動審核器，對視頻圖像有基本的處理能力，工作原理是尋找圖像元素并對應，還有對語音圖像的理解，而動態審核主要運用于視頻分析和人機交互中。

3.3 專家系統

專家系統如今是人工智能最經典并且最有成果的研究領域，它是一種具有特定領域大量相關知識與經驗的程序系統。專家系統的大致結構由數據庫、規則庫和推理機構成，數據庫可以作為網絡知識庫的節點，而規則庫就是將這些節點聯系起來的線，即關系，通過推理機進行決策執行并優異地解決問題，解決可能產生的沖突集。而數據庫和規則庫都能自動實時更新，使專家系統不斷進步并糾正以往的錯誤和彌補過去的不足，具體邏輯結構如圖1？所示。

專家系統正如其名在某些領域可以達到專家級別的水平，并幫助人類專家的工作與研究，現如今專家系統在礦物勘查、化學分析、規劃和醫學診斷方面借助機器不會遺忘、不會執行出錯的特點和人類合作得越來越好。

4 人工智能的應用

4.1 人工智能在自動駕駛方面的應用

人工智能與現代科技逐漸融合的時代，我國在人工智能上起步較晚的劣勢下仍舊在2005年研制出了世界首輛城市無人駕駛車，這款汽車能夠在無人駕駛的情況下安全行駛50萬km，而相關專利已經突破22？000項。

無人駕駛主要通過外載設備如攝像頭、雷達傳感器和激光測距儀來把握外界狀況，然后根據人工智能分析選擇相對應的對策。而英國的優爾特拉通過控制中心實時操控保證既定路線與車輛實況，其他幾個國家的無人駕駛汽車都能通過手機控制路線的選擇[4]。

無人駕駛雖然給人們的出行帶來了方便，但是人工智能的決斷也上不能到達人類的水平。現如今人工智能的決策都是以駕駛員自身安全為第一，道德倫理上的判斷和人類有很大的不同，所以現在都在用半自動駕駛，將一部分交給人類自己，另一部分交給人工智能實施調控，這種形式更加和諧更有發展空間，預計將在2020年實現。

4.2 人工智能在醫學方面的應用

谷歌大腦團隊在美國癌癥研究年度會議（AACR）上提出來了一個AR顯微鏡的原型。這套AR顯微鏡適配性高，可以直接加裝在各大一線醫院現有的顯微鏡上，這項研究大大降低了升級設備的研究成本，只要購買足以驅動人工智能算法的AR設備，就可以升級醫院的癌癥檢測技術。AR顯微鏡可以完成細胞計數、細胞分類等任務，雖然現在只能做到乳腺癌的診斷，但這個對病理學家的診斷有很大的幫助，可以直接畫圈指出問題并做？標記。

除了人體相關模型，還有場景的虛擬模擬，最開始被應用于恐高癥、飛行恐怖、幽閉恐懼等心理疾病的治療中。后來的運用逐漸更加廣泛，提供心理患者一套系統的模擬訓練，人工智能處理相關信息并及時做出上傳可以改善訓練的不同側重點，因此相關技術如VR和AR逐漸得到了醫學家的？重視。

4.3 人工智能在機器識別方面的應用

NLU（自然語言分析）系統是機器識別的重要技術，這是一種對語言、圖像等進行具體識別的技術，主要的運用是語音輸入和擬人交流，語音輸入和機器翻譯結合。現如今微信上已經有了實時翻譯，可能在未來我們能夠實現萬能翻譯器，打破語言的障礙。擬人交流在現實生活中的運用也很廣泛，例如網絡客服的智能交流，大大減輕了人工服務的重擔，還有網絡圖像審核如果運用了人工智能也能大大減少人類的工作量。

安全識別方面應用了人工智能將更加人性化，通過虹膜識別的銀行安全系統，還有設備登錄驗證的多方核實，使人們的網絡安全有了進一步保障，這方面的技術在安保公司中有一套更加精細的系統實現安全防護，對需要相關服務的人有很大的？幫助。

5 結論

業界內外有許多人士對人工智能的發展抱有憂患，不過這項新興的技術對于人類來說是一項突破性的變革，僅誕生百年不到，有很多專家對其未來的發展有著期待與擔憂，馬克思曾說過：矛盾存在一切事物中，并且貫穿事物發展過程的始終。新事物的發展不是一帆風順的，一般是波浪式前進的。所以在科技進步的大道上，人類得辯證地看待人工智能的發展。

諾獎得主Thomas？J.Sargent說過：人工智能其實就是統計學，只不過用了一個很華麗的辭藻。讓我們回到人工智能一詞誕生的1956年Dartmouth夏季研討會，對于這一概念還有許多其他備選名字，包括自動機研究、復雜信息處理、機械智能與控制論等，從這些備選詞語看來，在那個時候“人工智能”就是上述羅列出來的詞匯所表達的事物。而最終選擇“人工智能”一詞更像是對未來“充滿無限前景并寄予無限期待”的美好比喻。無論人工智能的本質是如何，人類對其在未來中的美好寄望是不會改變的，希望人工智能能夠更好地應用在人們的現實生活中。

參考文獻

[1]李怡萌.工智能技術的未來發展趨勢[J].電子技術與軟件程，2017，6（11）：257.

[2]鄒湘軍，孫健，何漢武.虛擬現實技術的演變發展和展望[J].系統仿真學報，2004，16（9）：1905-1909.

[3]徐茂云，盧兆桐，劉世君.虛擬現實技術在醫學中的應用進展[J].實用醫藥雜志，2007，24（11）：1379-1380.

[4]田國強.工智能在無人駕駛汽車領域的應用研究[J].江蘇科技信息，2017（14）：56-57.