淺談人工智能的研究與應用

吳紹順

摘要：人工智能不是特定的技術，而是由許多學科組成的廣闊領域，其中包括機器學習技術、人機學習技術等，而人工智能的最終目標是使機器代替人類來執行需要完成的任務。為了實現這個目標，機器需要自動學習掌握一定的知識技能而非單一地執行程序員編寫的命令，本文介紹了人工智能的幾大關鍵技術及其應用場景，以望向未來的研究人員提供一定的參考。

關鍵詞：人工智能;強化學習;記憶網絡

中圖分類號：TP18;TP393.0文獻標識碼：A文章編號：1672-9129（2020）14-0031-01

隨著科學技術的發展，人工智能在各個領域都取得了長足的進步，在自動駕駛汽車，語音識別和語音合成等領域也表現日益優異，在這種情況下，人工智能技術已經滲透到人們生活的各個角落，其中，人工智能的四個領域可能對未來的數字產品和服務產生重要影響，本文列出了這四個方向，解釋了它們的含義，并介紹了它們當前的應用場景。

1強化學習

強化學習是一種通過反復試驗試錯來學習的方法，這種典型的強化學習方法是受到人類學習過程的啟發而得到的，該方法是觀察當前狀態，通過反饋并采取相應的行動以取得最佳的效果。代理者執行的每個操作都會從環境中獲取反饋信息，因此我們可以判斷該操作是對過程的正面還是負面影響，代理者需要平衡并探索出最佳策略以實現最終目標。

強化學習的應用包括自動駕駛、導航系統、沉浸式交互和學習等場景。

2生成模型

生成模型意味著，如果訓練數據模型是面部圖像的集合，則訓練模型還可以生成類似于面部的合成圖像。目前，提出了一個學術界非常熱衷的對抗模型的構建，因為它提供了兩個神經網絡的新方法，一個是生成器，負責將輸入的噪聲數據合成為新內容，另一個是判別器，它負責學習真實圖片并判斷生成器合成的新內容是否可以代替真實內容，生成器必須一次又一次地學習以從噪聲數據中收集有用的內容，直到成器合成的新內容可以代替真實內容。

生成模型可以描述為用于生成屬于概率模型的數據的模型，利用該模型，我們可以生成不在訓練數據集中的新數據，例如，我們有很多馬的圖片。我們可以通過生成模型并從中了解馬的外觀來學習這些馬的圖像。通過生成模型，我們可以創建看起來很真實的馬的圖像，但是該圖像不是訓練圖像。

生成模型數據集沒有類似于判別模型的標簽，通過標簽信息。生成模型可以根據標簽生成圖像的相應類別，生成模型就像無監督學習，而判別模型就是監督學習。

3記憶網絡

傳統的神經網絡很難適應各種場景，它的主要困難在于當為任務a訓練神經網絡完成時，為解決任務B而再次訓練神經網絡時，此時網絡模型的權重值不再適用于任務a，此時需要重新訓練網絡模型來獲得適用a的權重值，這樣會消耗大量的時間和成本。

當前，模型可以具有一些不同程度的存儲記憶，包括長記憶網絡和短記憶網絡，而漸進式神經網絡可以學習不同的獨立模型之間的橫向關系以獲得它們之間的橫向相關性，并從這些現有的網絡模型中提取有用的功能來完成新任務。

4微數據學習微模型

長期以來，深度學習模型需要收集大量的訓練數據才能獲得最佳的訓練效果。無法使用單一神經網絡模型來處理諸如原始語音段的輸入和轉換后的文本內容的輸出，此過程與具有不同中間網絡的多個網絡共同作用，如果我們要使用人工智能系統來解決培訓數據稀缺的問題，那么我們希望樣本用于模型開發會更好，如果訓練數據集較小，則會出現過度擬合，異常值混亂，訓練集和測試集分布不一致的情況。

一個與之相關的問題是，在模型的效果保持最佳狀態的同時，構建具有較少模型參數的較小的深度學習體系結構，該技術的優勢是更高效的分布式訓練過程，因為減少了訓練過程中需要傳遞的參數以便模型可以輕松地部署在內存有限的嵌入式硬件上。

微數據學習微模型的應用包括：訓練平面模型，以模擬在大幅面標記訓練數據集上形成的深度網絡模型、建立具有相同效果但參數較少的模型結構等。

5遷移學習

當擁有充足的數據資源和計算資源時，通常使用傳統的深度學習，當不具備此類條件時，可以采用遷移學習。訓練成本是實際應用中需要考慮的重要因素，即所依賴的計算資源和耗費的訓練時間，成本較低的算法往往更能滿足實際的需要。通常情況下，很少會有研究者從頭開始訓練整個深度網絡，一方面是受限于數據量不足的問題，另一方面是受限于時間成本和計算資源的問題，對于一個實驗性極強的研究領域而言，花費數天乃至數周的時間和大量精力去訓練一個結果未知且復雜的深度神經網絡通常是不可取的。

只有當從第一個任務中學習到的模型特征易于推廣時，遷移學習才能在深度學習中發揮作用。如今，深度學習在包括自然語言、圖像分類等各種各樣的任務中表現突出。然而，盡管深度學習具有如此高的性能，但在一些特定的情形下，使用經典的機器學習算法要優于大型深度網絡算法。目前深度學習在人工智能領域有著優秀表現，但選擇卷積神經網絡也面臨著各種難題。首先，所有的卷積神經網絡都需要大量的數據集，而大量數據集的計算則需要非常高的計算資源，當在數據樣本較少和計算資源有限的情形下，選擇一種少量數據集下依舊表現優秀的卷積神經網絡，就成為了研究的關鍵點。

6總結

人工智能已經廣泛滲透到人們生活的各個領域，如何從這個新領域挖掘價值是科研工作者們所需要思考的問題，針對不同場景合理有效的利用人工智能技術為人們的生活帶來便捷，促進社會的發展，人需要研究者們作出更大的努力。

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