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關于計算機人工智能技術的發展與應用探析

2020-08-13 07:03:46梁巧
數碼世界 2020年6期
關鍵詞:人工智能技術計算機應用

摘要:隨著經濟社會的發展,科學技術的不斷進步,計算機人工智能技術在現代生活中的作用越來越重要,它有助于實現自動規劃和智能控制,并不斷地推廣應用到多個社會領域。隨著計算機 AI技術的出現,社會價值不斷提高,人們對計算機人工智能的關注程度也越來越高。本文就計算機人工智能發展中存在的問題進行了分析,并提出了應用對策,為進一步擴大其應用范圍奠定了良好的基礎。

關鍵詞:計算機 人工智能技術 發展 應用

引言

隨著社會的發展和科技的進步,人們對計算機技術的要求也在不斷地變化,單純的推理和數值計算已經不能滿足人們的需要,在計算機技術飛速發展的今天,希望計算機能為人們提供更人性化、更智能化的工作服務。人工智能技術就是在這樣的社會背景下出現的,在網絡化、信息化時代,其得到不斷的發展,被有效地應用進各個方面,促進了人類生活方式的變革。

一、人工智能的概念及內涵

人工智能顧名思義,就是想把類似于人工的智能軟件或機器,用來代替人工工作。人工智能技術作為計算機視覺技術的發展方向,早在一七年就進入了井噴階段,提出的理論越來越有根據,越來越完善。目前,我們國家的人工智能技術也在迅速發展,并廣泛應用于教育領域、生活領域、工作領域。由于人工智能技術以計算機技術為依托,其自身擁有龐大而全面的數據庫,精巧而快速的計算能力,因而在各個領域具有得天獨厚的條件,比如,在輔助教學方面,具有十分重要的作用。因為老師不可能永遠都在工作,人工智能技術已經把老師從崗位上解放了出來。AI的原理是模仿人腦來接收、分析、處理完結的信息。人腦是由無數神經元組成的神經系統,完成整個思維能力,人工智能能夠模仿人體的神經網絡系統,對外界信息進行收集、分析、整理、處理等一系列思維過程。這套模擬人類的神經網絡系統、人工智能信息處理系統,可以分析數字化的信息,獲得非常精確的結果,產生相應的功能,以保證后續產品或技術的需求。另外,利用人腦模擬的人工智能技術,形成了一個類似神經網絡和模糊邏輯系統的綜合判斷分析處理系統,通過視覺技術的接收,信號技術的處理,神經網絡的連接,最終進行計算,可以解決計算量過大的異常問題。這樣,無論是機械電子,還是人工智能,都能實現信號互傳,指令互傳。可見,人工智能的出現,給世界各國帶來信息發展挑戰和機遇,能夠促進人類生活方式革新。

二、計算機人工智能技術的發展

隨著科學技術不斷進步,人工智能逐漸成為熱點,對人工智能的研究主要分為五個階段:

第一階段,人工智能出現和興起。這個階段是在1950年代開始的。這個階段是人工智能的起步階段,人工智能的概念首先被提出,后來出現了機器定理證明、棋類程序、 LISP語言等一系列科技成果。由于人工智能尚處于起步階段,許多地方存在著缺陷,加上在自然語言翻譯方面的失敗等諸多原因,使其發展一度陷入低谷。在這個階段,人工智能研究還有一個非常突出的特點:過于強調解決問題的方法,而忽視了知識的重要性。

第二階段,人工智能進入實際運用。從60年代末到70年代初,專家系統的問世又將人工智能的研究推向了新的高度。其中最為著名的專家系統是 DENDAL化學質譜分析系統、 MTCIN疾病診斷和治療系統、Hearsay-11語言理解系統等。這種專家系統的出現,標志著人工智能技術進入了實用化階段。

第三個階段,第五代計算機出現,促進人工智能取得發展。為使推理速度達到數字運算的要求,日本于1982年啟動了“第五代計算機發展規劃”。該項目盡管以失敗告終,但卻為人工智能研究帶來了另一波熱潮。

第四個階段,神經網絡這一新興技術的出現,推動人工智能發展。1987年是神經網絡科學誕生的一年。美國于1987年召開了首屆神經網絡國際大會,向世界宣布了這門新興科學的誕生。從那時起,世界各國也開始逐步加大對神經網絡的投資。

第五個階段,網絡技術出現,促進人工智能實用化。互聯網技術的出現與發展,為人工智能研究提供了新的方向。在網絡環境下,人工智能研究已經從過去對個體智能體的研究開始轉向對分布式人工智能的研究。這一階段人工智能不僅研究了基于同一目標的分布式問題求解,同時也研究了多智能體的多目標求解,使人工智能具有更多的實用價值。

三、計算機人工智能技術的應用探析

(一)計算機人工智能識別技術應用

識別系統是指借助計算機來代替人或幫助人認識外界信息,即對人的認識能力進行仿真模擬的系統。近幾年來,在許多智能產品中也都引入了這一方面的功能,如智能手機上的指紋識別解鎖、面部識別解鎖,機場安檢中的人耳識別技術等。這類功能表面上看起來特別復雜、煩瑣,但如果再加以概括,即全部是通過計算機人工智能識別技術來實現的。他們研究建立了計算機人工智能識別系統,借助于計算機系統模擬人的感覺器官,從而實現對外界信息的識別、分析,進一步把非電信號轉化為計算機系統能識別的電信號。現在,人們的日常生活、工作中都可以使用識別系統,語音識別、指紋識別、圖像識別、人臉識別、染色體識別、機器人視覺識別等都是其中的重要組成部分。在此基礎上,機器人視覺識別也可以變成機器視覺,它可以分為兩大類:低級視覺和高級視覺,前者是指對視覺圖像進行預處理,如紋理分析,邊緣檢測,表面顏色,立體造型等,其主要目的是使物體得到突出。而后者則是指對對象的理解,顯而易見,為了達到高層次的視覺目標,必須掌握與對象相關的各種信息。

(二)人工智能在信息技術教學過程中應用

AI技術非常復雜,但總體技術的目標大體是解決半結構化問題,解決非結構化的問題。實際上,世界上所有的形式問題,都可以按其結構化程度分為半結構化、結構化和非結構化三個層次,其中結構化問題主要是指能用形式化的方法解決的問題,而非結構化則主要指不能用具體的方案或算法來解決,主要依靠人的經驗;半結構化介于兩者之間。因此,在信息技術教學中首先引入了計算機隨機數、多媒體技術、算法及程序設計等技術來解決這些問題。AI是處理這類技術的尖端技術,將人工智能應用于信息技術,可以大大提升學生對問題的看法,分析問題的方法,學習技術的方法等等,從而培養學生的思維模式,提高學生的信息技術素養。

四、總結

信息技術不斷發展的背景下,人工智能進行人類生活各個方面成為必然,其促進了人類生活、學習、工作方式的改革,同時,也促進了人們思維方式的變革。

參考文獻

[1]栗昱.計算機人工智能識別技術應用瓶頸探析[J].電腦迷,2017,000(007):12-13.

[2]肖鑫.計算機人工智能技術的應用與發展探析[J].神州,2018(22).

[3]周柳杉.計算機人工智能技術應用及發展[J].數字化用戶, 2017, 000(009):47.

作者簡介

梁巧(1989.10-),男,重慶合川人,漢族,學士,實驗師,研究方向:計算機技術。

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