計算機人工智能識別技術的應用瓶頸探析

張雙雙

摘要：在計算機人工智能的飛速發展環境下智能識別技術也應運而生，智能識別技術是計算機人工智能下的一種新技術，在很大程度上提高了人們的工作效率。然而人工智能識別技術在發展過程中也遇到了一些問題，基于此下文就對人工智能識別技術的起源、類別與當前發展的困境展開簡要探討，使得人工智能識別技術的應用進一步成熟。

關鍵詞：人工智能識別技術;應用;瓶頸

中圖分類號：TP311? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）20-0117-02

我國計算機發展起步較晚，在計算機人工智能的發展方面落后于其他先進的發達國家，現在隨著我國對于計算機人工智能識別技術的重視程度越來越高，當下計算機及相關技術發展已獲得質的飛躍，以此為基礎人工智能識別技術也隨時發展并在多個行業領域當中獲得運用取得顯著成效。

減輕相應工作人員的工作負擔，然而人工智能識別技術還沒有形成較為系統的自動識別功能，在具體的應用方面還存在著一定的問題。

1 計算機人工智能識別技術的來源

隨著計算機科學信息技術的飛速發展，計算機科學技術普遍應用到了社會中的生產發展中，極大的提升社會生產生活效率及質量，隨之導致社會大眾對相關科技也抱有更大的愿景。計算機人工智能識別技術也得到了不斷的發展。一方面計算機人工智能能夠使人們借助計算機科學技術的功能節省工作時間，還能提高工作相關數據的精準性。同時計算機人工識別智能的發展也跟上了當前互聯網信息技術環境下科學技術手段發展的步伐，由于計算機互聯網的飛速發展，通過實現了信息數據共享的方式讓人們的生活更加豐富多樣，人們可以利用手機等其他軟件的人工智能識別技術不斷豐富個人生活。人工語音控制技術是早于人工智能識別技術的發展，這種語音控制術的使用已經越來越成熟，而人工智能識別功能的創作來源就是人工語音控制技術。

人工智能識別技術也具有多樣性，主要是人工語音智能技術和智能化人臉識別的視覺技術，這兩類人工智能識別技術的應用相較其他技術來說應用比較廣泛，首先來說人工智能視覺識別技術被應用在電腦、測試儀以及手機等產品中，例如面部解鎖、掃臉付款等，這些都在很大程度上促進了視覺識別技術的成熟及發展。語音識別主要體現在各種聲控燈、聲控機器以及聲控開關等方面。智能識別技術的應用能夠節約人們的工作時間、減少工作投入的成本，減輕相關特殊崗位工作人員的工作負擔，例如發生地震后，可以通過采用小型機器人來協助救援人員的方式進行營救，而在醫學中也常采用人工智能識別技術進行醫學治療方面的工作，從而也能夠實現醫學治療等方面的突破。

2 計算機人工智能識別技術的分類

依據人工智能自身特征主要有機械識別技術以及人工識別技術兩個類別。機械識別技術的應用領域具有一定的局限性，而人工識別技術則包括人臉識別聲音識別和指紋識別，涉及人類使用方面的功能，以下為現階段人工識別技術使用方向的分類：

2.1 機器人技術方面

計算機人工智能的不斷發展，尤其是機器人技術也是人工智能環境下發展起來的一種新型產物，但是現在機器人的發展還未成熟，也有一定的發展空間。機器人的操作還是屬于人為操作沒有辦法實現完全智能化，然而當前人工智能技術，尤其是機器人在產業中不斷的應用也促進了社會生產的發展，比如地震后可以通過機器人來幫助救援者的救援，在一定程度上減少了生產活動的成本投入，不斷提高工作效率。

2.2 語音識別技術

語音識別技術作為人工智能環境下發展起來的技術體現在計算機科學語言學和心理學等學科中，這些學科的知識內容都包含著語音技能的使用，而語言技術識別的發展主要是以語音芯片為主來進行研究，當前許多智能化的產品中都應用了智能語音識別技術，很大程度上方便了人們的生活，利用語音來減少文本的輸入節省了時間成本，然而人工語音識別技術的發展也并非完全成熟的，還留有一定的發展空間。

2.3 人工智能神經網絡系統

人工智能神經網絡研究是在人腦的基礎上來進行研究的，因此人工智能神經網絡系統的發展也依靠人工智能識別技術。智能識別技術可以幫助研究人工智能神經網絡系統，將工作過程不斷地化抽象為具體、化復雜為簡單來幫助智能神經網絡系統領域的開展，在一定程度上促進人工智能神經網絡系統的發展。目前發展的人工智能新技術的網絡系統與理想化的網絡系統的發展還存在一定的距離，并沒有完全達到理想化的發展水平。但是人工智能網絡神經系統可以借助單元化批量來處理信息，這種優勢使人工智能神經網絡系統在發展方面更為完善。

3 計算機人工智能識別技術在當下各個領域當中運用的瓶頸探討

計算機人工智能的不斷發展使人工智能在社會生活領域得到普遍的應用，在不同的人工智能應用功能中存在的發展瓶頸也不同，本文針對人工智能識別技術的來源、類別與當前發展的困境展開簡要探析，就必須對語音技術和視覺技術展開深入的探究。

3.1 人工智能識別技術遇到的瓶頸

人工智能語音識別技術主要是通過聲音對聲音進行分析、編程，進而進行智能化的分析和處理，在人類指令的基礎上完成操作，對于人工智能語音技術的使用最早體現在使用的智能手機上，智能手機的功能主要體現在能夠實現進行聲音的收集和儲存，例如語音輸入的功能上，手機的使用者可以通過對手機輸入相應的普通話的方式，智能技術就能將其轉化成命令來完成一系列的操作。然而隨著智能手機的不斷更新換代，這種智能識別的方式也在更新，語音識別技術也朝著更加智能化的方向發展，這種智能識別語音技術在使用時存在一定的問題，音智能識別技術的發展也存在一定的瓶頸，主要包括以下幾個方面：

第一，智能識別的詞匯量較少。在人工智能語音識別領域的使用上，語音識別系統當中所存儲詞匯量的大小和最終處理結果及效率之間的關系是密不可分的，當使用者所發出的詞匯的基礎上才能完成相應的操作，若缺乏一定的詞匯量，當使用者在發出相應的詞匯指令時，這個詞匯在智能識別系統中就難以定位準確，不利于語言識別技術的發展。