人工智能在智能機器人領域中的運用探析

鄭偉

（重慶信科設計有限公司,重慶，401121）

1 人工智能的主要研究方向

1.1 模式識別

人工智能識別模式主要是通過計算機程序針對人類感知給予反饋。按照計算機本身具備的強大數據系統作為支撐，總的來講人工智能能夠進行大量文字、符號、聲音等信息的處理和采集，并且在采集進行中，在信息預處理以及基元提取步驟進行完成之后，其可以非常精準的對周圍環境信息進行分析。

1.2 機器視覺

機器視覺指的是給予模式識別基礎上而使用的一種復雜技術。計算機主要是通過對于人類視覺功能進行模擬，可能夠非常精準的完成人類理解功能。針對這樣一種工程其自身具備非常強大的復雜性，因此在研究上的難度自然有一定程度的提高。目前已經將其作為獨立的學科去完成深入的研究，除此之外基于人類視覺上的模擬也可以對外界信息給予更為精準的掌握。基于這樣的一個環節，機器視覺其通過在大腦里對于信息進行處置，能夠進一步完成機器的智能化以及人工化提出的需求，這針對幫助或者是替代人類工作來講有著不可忽視的影響。

1.3 機器學習

在機器進行智能化發展中，機器學習也成為了其中不能夠忽視的技術手段，其主要是把人類學習技術以及方法使用在機器上，通過這樣的方式讓智能機器能夠更為精準的掌握知識使其能夠對智能機器發展提出的需求得到滿足。并且，機器學習還能夠針對人類學習形式給予有效的掌握，在盡可能的降低人類腦力勞動時，能夠有效的提高辦事效率，這樣的一種方式能夠更多的節約機器成本。可是，目前這一問題仍然處在理論研究階段，在當前社會發展過程中無法廣泛的推廣與應用。

1.4 分布式人工智能

這里所提到的分布式人工智指的是把人工智能和計算機融合在一起，通過和智能機器人之間的高速連接，能夠合理的協調其產生的差異，只有做到這樣才可以讓信息自身的快速傳輸得到保障。換句話說，這樣一種人工智能形式也是不同環節之間彼此合作的一種工作體系。所以，如果想要讓多個環節之間的工作規則以及知識和技術給予協調，就要求針對分布式人工智能技術在技術上的問題進行研究。

2 機器人智能化研究的關鍵技術

2.1 仿腦技術

仿腦技術其主要是字啊腦結構發展的角度通過計算機中的系統完成對人類思維能力的一種模擬，使用基因改造等方式針對復雜的問題完成自主分析。仿腦技術提出人類其所具備的高層認知能力以及人腦具備的特殊結構和處置機能之間存在著十分緊密的聯系。

2.2 自主心智發育技術

自主心智發育技術可以說是本世紀著重進行發展的一種機器人科學技術，心智發育其本身是基于一個與大腦較為相近的一種自然系統或者是人工嵌入式系統衍生出來的計算過程，系統其在發育程序的有效控制下，可以運用傳感器以及執行器還有非結構環境去通過自主的交換完成心智上和行為模式的發育與探索，使其能夠進行一些非特定的任務。

2.3 大數據技術

大數據技術其能夠讓計算機控制技術和互聯網技術之間保持融合。大數據中有非常多的信息濟源，其具備的特點是具備強大的決策力和洞察力同時具備完成優化流程，和具備海量和高增長率以及多樣化的一種信息資產。其具備的價值是按照海量數據進行采集與深層次的分析，使用計算機去完成控制，最終完成對大量數據中包含的信息進行采集和劃分，使其能夠實現經濟的持續快速發展，最終達到提升生活發生水平的目標。

2.4 深度學習

自主判斷、推理、規劃是當前智能機器人進行研究和發展的主要方向，與以上要求保持一致的研究同樣也是智能機器人進行研究不能夠缺少的方向。深度學習未來會成為智能機器學習過程中需要探索的新領域，其主要的目的是對人腦神經網絡進行模擬，將原本的數據使用一些單一的非線性模型改變為層次更高和更具抽象性質的理念，使用對于低特征形成進行組合的方式去完成屬性類別以及特征的表示，以發現數據的分布式特點去代表，其屬于當前智能機器人發展研究的熱議領域。

3 機器人領域對人工智能的應用

3.1 在機器人定位和導航中對人工神經網絡的應用

人工神經網絡其根本是針對生物鐘神經系統進行模擬的研究，這樣一種處置形式能夠很好的過濾掉沒有用處的信息，可以在具體工作過程中將信息整理能力發揮出來，這針對非線性綜合系統信息自身的整合來講是不可忽視的。人工神經網絡其能夠在日常進行工作時將其儲存功能發揮到位。因為大量單元基于這種狀態下可以彼此交錯，因此人工神經網絡也可以完成對大腦的非局限性的有效模擬。人工神經網絡所具備的優勢非常的強大，主要體現在以下的幾點內容：能夠自主的快速完成學習、可以進行聯想存儲并且能夠快速的找出最優的解題能力。其所具備的這些特點能夠快速的處置復雜的問題，通過計算機本身運轉能力上的提高，能夠得到一個非常顯著的處置問題的方式。

3.2 在機器人控制中對專家系統的應用

專家系統其本身屬于一項具有很多專家知識的系統，基于這一系統，通過針對專家思維的有效模擬，可以快速的學習并且完成對專家水平的模擬，使其能夠在進行問題處置時基于專家角度針對計算機系統產生的問題給予處置解決，讓一些更為復雜和困難的問題可以得到解決。所以在當前智能機器人領域發展過程中合理的使用專家系統，不但能夠完成技術控制上的問題，同時還能夠有效的提升系統進行數據處置的效率。基于這樣的一種過程，為了讓其中多種不同復雜的問題得到有效的處置，需要針對存在的突發性問題讓這一系統的規則朝著較為復雜性的方向邁進。一般的情況下，我們要求把專家系統以及常規工作形式給予有效的融合，基于這樣的一種形式針對專家系統存在的問題給予切實可行的處置。只有針對智能機器人在工作上存在的問題給予合理的處置，才可以得到一個非常明顯的發展優勢。

3.3 人工智能的主要發展趨勢

人工智能也被叫做是機器智能，人工智能其定義是從事與智能化相關的機器工程以及科學制造。因此我們可以將其理解成為研究是不是能夠完成，如何完成此樣一種方式的智能系統科學知識以及研究領域。其實當前許多研究人員對于人工智能上的認知都有所差異，因此在對其進行定義上也是各有不同的，但是其認知上都能夠展現出人工智能包含的內涵以及思想。也就是說人工智能其本身是針對人工構造獲得的可以完成對人的思維形式以及意識進行計算模擬的一種方式，這部分系統的產生可以對目前人類的一些工作給予替代。在目前社會發展水平不斷提高的發展背景下，當前科學技術的快速發展也在一定程度上促進了經濟的快速發展，在目前知識經濟保持一體化發展背景的影響下，人工智能自主性以及高效性具備的優勢作用也變得異常的顯著，尤其是管理的廣泛性優勢在具體應用環境里的展現，更是可以從一定程度上改變傳統工作提出的預期，只有這樣才可以在人工智能以及機器人發展中將其具備的優勢發揮到位，可是因為當前工作過程中仍然有 非常大的難度，因此這一工作的進行也自然也有很多問題需要得到解決。在當前智能機器人進行創造時，還需要強化對系統人腦功能的一種模擬，只有做到這樣，才能夠在當前人工智能發展的領域里讓智能機器人自身的發展空間不斷的擴大，只有這樣才能夠促進行業發展水平的持續快速提升。在人工智能以及計算機技術相互融合的發展背景下，其需要強化對人工智能理論的相關研究，只有這樣才可以完成人工智能企業的持續快速穩定發展，在當前技術實力持續提高的發展背景影響下，智能機器人在工作山國的實效性也可以獲得更加穩定的發揮，這樣的一種情況針對當前市場經濟發展的穩定性也起到了非常重要的作用。