人工智能技术发展分析

  • 2019-02-28
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迅速发展的人工智能在逐步的改变着世界,改变着人类生活。人工智能是综合计算机科学,信息论、控制论、神经生理学、语言学等多门学科的一项综合性学科,是延伸人类工业革命和发展的重要学科。本文就人工智能的技术发展进行分析探讨,以逐步驱动人工智能在工业和经济上的发展。

文章来源于中国论文网 原文地址:https://www.xzbu.com/8/view-10065573.htm

迅速发展的人工智能在逐步的改变着世界,改变着人类生活。人工智能是综合计算机科学,信息论、控制论、神经生理学、语言学等多门学科的一项综合性学科,是延伸人类工业革命和发展的重要学科。本文就人工智能的技术发展进行分析探讨,以逐步驱动人工智能在工业和经济上的发展。   

关键词:人工智能;应用;问题;发展 
  中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1671-2064(2018)03-0026-01 
  人工智能的发展进入了新阶段,大数据系统的发展是驱动着人工智能的发展重点,人工智能成为了国际竞争的焦点,是维护国家安全、提升国家竞争力的重要战略,人工智能是国家经济发展的新核心,驱动着新一轮工业化产业改革的发展。目前,人工智能在美国、日本和欧洲发展趋势依然迅猛,IBM公司在在AI技术领域上依然十分活跃。而我国于人工智能技术上虽然落后于其他发达国家,缺少人工智能原创成果、软硬件设计制作、核心算法差距大,没有形成较有国际影响力的产业链和生态圈,但是我国人工智能有着良好的发展基础,并且为了响应这一发展趋势,提出了深入实施与创新驱动人工智能发展战略的指导思想,以进一步加快与加深人工智能与社会、经济、国防的发展,以提升新一代的人工智能在科技创新能力,建设智能社会,发展智能经济,构建技术群、知识群、产业群,维护国家安全。 

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1 人工智能技术应用及特征 
  1.1 人工智能技术应用 
  随着AI技术的高速发展,AI技术广泛的应用在各项领域中,现代各项技术的发展几乎都涉及到了人工智能技术的发展,其典型涵盖了符号计算能力、模式识别能力、机器翻译能力、机器学习能力、问题求解能力、逻辑推理与论证能力、自然语言处理能力、信息检索能力等[1]。 
  1.2 人工智能技术特征 
  人工智能技术主要以研究计算机拟人态的职能和思维的行为和过程,包括了学习、思考、推理和规划等,应用计算机智能化原理,制造出类似人脑的智能计算机,并辅以相关机械设备执行各项操作的学科。人工智能不仅受限逻辑思维,还受灵感思维、形象思维等多个方面的限制,只有突破这些领域的限制才能更好的实现人工智能化。数学是众多学科运行和发展的技术,人工智能技术领域,也必然需要借助数学工具,人工智能在语言、思维等各个领域发挥其作用,所以数学工具的发展也是限制人工智能发展的重要因素之一。此外,随着大数据、移动互联网、超级计算机、脑科学、传感网等新技术理论和社会经济的快速发展,人工智能也随之呈现出跨界融合、深度学习、智群开放、人机协同、自主操控的新特征。 
  2 人工智能发展面临问题 
  2.1 计算机博弈困难问题 
  博弈是指在对自然界的事物产生的智力竞争或者形成对策的一种普遍现象,博弈存在与经济、政治、军事等的竞争之中。计算机的博弈困难例如国际象棋和西洋跳棋的计算机程序,虽然其已经达到了相当的水平,但是在计算机程序与人的博弈上依然存在着巨大的困难,这主要表现为组合爆炸问题和超过二人的多人对弈上。组合爆炸问题主要和棋类规则制度所能形成的状态空间相关,如西洋跳棋的空间状态为1040,而国际象棋的空间状态为10120,围棋是10700,如此庞大的空间状态,计算机计算空间是很难满足这一运行条件的。此外,超过二人的多人对弈上,又或者随机性博弈问题,目前的计算机仍然难以完全拟人态实现计算机智能化[2]。 
  2.2 计算机机器翻译面临问题 
  目前的计算机机器翻译所面临的问题任然受构成句子的单词歧义性影响,单词歧义性一直是机器翻译自然语言的一大难关,同一个句子在不同场合产生不同意思,所以要消除歧义,准确的翻译出原文还需要结合文章的而上下文做分析处理,以寻找出现歧义的单词或词组在上下文的准确意思。可是计算机系统在翻译句子是往往都是将句子孤立出来的理解单位,而且,哪怕对文章有着一定理解,理解意义如何有效通过计算机体现出来也存在着很大的困难,目前运行的NLU系统没有随时间增长而提升理解力的能力,是不具备自我记忆和学习功能的,导致句子翻译理解都局限在表面,无深层次推敲。 
  2.3 人工智能模式识别困惑问题 
  虽然目前计算机在模式识别的开发与研究上已经取得了较大成果,被广泛的应用于工业发展的各个领域中,成为产品投入到实际应用中,但是,目前的人工智能模式识别应用的方法和理论是全然不同于人类的感官识别机制的,人类的形象思维以及识别能力是任何计算机都不能够实现的,此外,人工智能模式识别依然无法突破人类心理、思维、行为等的局限,比如在现实世界里,生活并非结构紧密的任务,任何动物都能够轻而易举的实现,可是机器不能,但这并不是说其永远不会,致使现在并且很长一段时间内都不能够实现。但随着数字工具的不断突破,人工智能模式识别�⒙跎闲铝煊颉� 
  2.4 计算机自动定理证明面临问题 
  自动定理的证明代表性之一就是归结原理,归结原理运行虽然简单,可是他所采用的演绎法和人类的自然演绎法仍有着本质的区别,归结原理的演绎法是基于推力要求将逻辑公式转换成子句集合,这样做就使得逻辑公式失去了固有的蕴含逻辑语义。GPS在计算机上的应用是为了实现一种不依靠领域内知识来求解人工智能的问题的方法,但其想要摆脱逻辑推理表现形式的内部问题的依赖,是和其内部表达形式的领域知识以及合理性是密切相关的。不管是应用一阶谓词的逻辑来进行定理证明的归结原理,亦或是应用GPS求解人工智能问题的通用方法,其都表现出了分析表达的能力局限性,进而缩小了其本身的应用范围。 
  3 人工智能发展前景 
  3.1 人工智能发展趋势 
  新一代人工智能将催生新的格局,当前的人工智能浪潮已经席卷全球,有相关数据显示,截止至2016年,全球已经拥有957所人工智能企业,其中美国占据了499所人工智能企业,位列全球第一。新一代人工智能覆盖了机器深度学习,涵盖了自然语言处理、视觉及图像识别、智能机器人、虚拟私人助手、手势控制、情景感知计算、引擎推荐及协助过滤、语言翻译等多个细分行业,从全球的人工智能市场来看,美国、中国、英国在智能市场上的融资规模是世界最大的,但是三者之间的规模差距也较大,美国是中国的6.96倍、英国的21.9倍[3]。 
  3.2 人工智能的发展潜力巨大 
  自动推理、机器学习、自然语言处理是人工智能发展的重点,也是发展潜力最大化的关键。自动推理的基本理论的突破是其他几大人工智能分支实现智能化的共同基础,自动推理一直都是人工智能所研究的重点和热门内容,其的知识系统可行性推理以及动态演绎是自动推理的研究热点,就目前形式来看往后将取得巨大突破。在机器学习的发展上也取得了较大的成果,很多新的学习方法被广泛的投入到应用中来,极大的促进了人工智能技术的发展,但同时,也由此看出现存的机器学习方法在线处理的能力尚不足,如何解决自主学习、智能信息的存取将成为人工智能机器学习的研究新热点和新方向。 
  3.3 我国人工智能发展趋势 
  从全球人工智能技术市场布局来看,我国的人工智能将会成为人工智能技术发展的一个重要环节,虽然美国在人工智能技术领域有着更先进的技术和更多的专利,但鉴于我国目前人工智能的迅猛发展的趋势,我国将拥有良好的人工智能技术发展前景。但同时值得注意的我国企业需要在人工智能技术领域拥有核心的自主知识产权,这样才能为我国的人工智能发展抢占一席之地。 
  4 结语 
  人工智能走在计算机技术发展的前沿,对人工智能的研究,在理论和应用上在很大程度上决定了计算机的技术发展方向,目前,人工智能技术已经广泛的应用到人们生活以及工业生产的各个领域当中,将来人工智能的发展必将更深一步的影响人们生活以及工业生产的发展。 
  参考文献 
  [1]马越.探讨人工智能在计算机网络技术中的应用[J].计算机光盘软件与应用,2014,(22):43-44. 
  [2]熊英.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].技术与市场,2011,(2):20. 
  [3]吴振宇.试析人工智能在计算机网络技术中的运用问题[J].网络安全技术与应用, 2015,(1):70.


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