鄭淑林
摘要:人工智能技術的迅猛發展在很大程度上改變和影響著社會各個領域的形態與進步。本文首先從人工智能的發展情況入手,分析發展現狀以及存在的問題;其次,從專家系統、模式識別等方面淺析人工智能的發展趨勢;最后,提出開放部分根基、降低研究門檻的改進策略,以促進人工智能的快速發展。
關鍵詞:人工智能 發展現狀 面臨問題 未來前景
1引言
在18世紀時,工業革命中機器的出現極大地促進了社會的發展,在當今社會,計算機與互聯網發展迅速,人類正在邁向一個嶄新的“工業革命時代”,人工智能則是這個“工業革命時代”的學科基礎。不可否認,近年來人工智能發展迅速,很多人工智能產品已經開始進入人們的家中,如掃地機器人、智能保姆等,遙不可及的人工智能概念正在一步步變為現實。人工智能的現狀如何,它又將如何發展,都是學界較為關注的課題。
2人工智能發展現狀
2.1智能接口技術研究現狀
人工智能接口研究就是為了實現人機交流,為此學者必 須從理論和實踐兩方面努力,解決計算機對文字和語言的理 解與翻譯、對自我的表達等功能問題。由于智能接口技術的研 究和應用,計算機技術的發展獲得了極大的推動力,在運行速 率和人機交流等方面都有巨大提升。
2.2數據挖掘技術研究現狀
數據挖掘技術主要是對各類模糊的、大量的應用數據、人 未知的、潛在已經存在的數據進行整理挖掘進行細致的研究, 尋找出對研究有用的數據。目前,數據庫、人工智能、數理統計 已經成為數據挖掘技術的三大技術支撐,以基礎理論、發現算 法、可視化技術、知識表示方法、半結構化等作為研究內容,為 數據挖掘技術的發展提供理論和技術支持。
2.3主體系統研究現狀
主體系統可以實現機器意圖和想法的生成,是一種智能 方面更接近人類的自主性實體系統。自主系統可以完成一些 相對獨立、自主的任務,甚至可以通過調整自我狀態,應對環 境和特殊情況的變化,進而保證自身規劃任務的完成。在多主 體系統研究中,主要是從物理和邏輯思維方面對主體進行智 能行為的分析研究。
3人工智能發展中面臨的問題
3.1識別功能的困惑
計算機識別技術研究在近些年取得了大量成果,其產品 的實際應用范圍較廣,但不可否認的是,計算機識別的模式是 基于一定的算法和程序設定的,其識別機制完全不同于人類 的感官識別,因此,在計算機進行識別,尤其是圖形識別時,對 各種印刷體、文字、指紋等清晰圖形可以快速識別,但對于相 似度較高的物體,計算機識別能力相對較弱,識別失敗的情況 較為普遍。語音識別主要研究各種語音信號的分類。語音識別 技術近年來發展很快,但是缺點是識別極易受到干擾,發音不 標準的語音較易引發識別錯誤。
3.2 GPS功能的局限性
GPS是企圖實現一種不依賴于領域知識求解人工智能問題的通用方法,但是問題內部的表達形式和領域知識是分不開的,用謂詞邏輯進行定理歸結或者人工智能通用方法GPS, 都可以從分析表達能力上找出其局限性,這樣就減少了人工智能的應用范圍。
4發展趨勢
4.1問題求解
問題求解主要包括兩種:一種是將各種數學公式符號匯編在一起進行問題求解,目前其性能已經達到了很高的水準,被廣泛應用于科研和工程中;另外一種是解決管理活動中由于意外引起的非預期效應或與預期效應之間的偏差,在問題規約和搜索這類人工智能中應用廣泛。
4.2模式識別
用計算機實現模式(文字、聲音、入物、物體等)的自動識別,可以彌補計算機感知能力低下的缺陷,使計算機接收外界信息,識別和理解周邊事物。模式識別是開發智能機器最關鍵的一個突破口,也為人類認識自身智能提供線索。
4.3專家系統
目前,專家系統是人工智能技術中最為熱門的研究領域之一。 它可以根據一些特定的程序模擬人類專家的決策過程。因此,它可以解決很多比較復雜的問題,例如礦物探測、醫學診斷等。在某種程度上,可以說專家系統已經達到甚至超越了人類專家的水平。
4.4人工神經網絡
人工神經網絡,作為未來人工智能應用的新領域,也被簡稱為類神經網絡或神經網絡,它實際上是一個有大量簡單元件相互連接而成的復雜網絡,具有高度的非線性,能夠進行復雜的邏輯操作和非線性關系實現的系統,具有并行分布的處理能力、高容錯性、智能化和自學習等能力。
5改進策略
為了促進人工智能的快速發展,我們應該以新角度、新眼光來認識和理解人工智能,適當開放一部分根基,降低其研究門檻,讓更多的人能參與到研究中,量變會引發質變,當有足夠多的人參與其中,創新的火花會更加頻繁地碰撞,勢必能加快人工智能的研究。
6結語
雖然世界很多科研工作組織并沒有對人工智能技術進行完整準確的定義,但人工智能技術的發展完全可以在未來許多方面改變和影響人們的日常生活。通過對人工智能發展現狀以及面臨問題的分析,展望人工智能的未來發展前景,對人類社會有著極其重要的意義。但對于人工智能這項人類創造出來的技術,人們也存在一定的擔憂,人工智能將向何方發展?人工智能發展到極致會不會脫離人類的控制?人工智能會不會超越人類的智慧?在諸多問題圍繞下,人工智能技術依然在迅猛發展,它的未來如何,讓我們拭目以待。
參考文獻
[1]王宇樓.人工智能的現狀及今后的發展趨勢展望[J].科技展望,2016,22:299
[2]張凱斐.人工智能的應用領域及其未來展望[J].呂梁高等??茖W校學報,2010,04:79-81
[3]楊卷.人工智能技術的發展趨勢研究[J] .信息與電腦(理論 版),2012,08:151-152
[4]呂澤宇.人工智能的歷史、現狀與未來[J].信息與電腦(31論版),2016,13:166-167
[5]何立民.入工智能的現狀與入類未來[J].單片機與嵌入式系統應 用,2016,11:81-83