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淺談人工智能對計算機的重要性

阿依古麗·烏魯呼番

(新疆兵團民族師范學(xué)校,新疆 烏魯木齊 830000)

目前人工智能作為一種前沿學(xué)科二十世紀(空間技術(shù)、能源技術(shù)和人工智能)等三大尖端技術(shù)，二十一世紀(基因工程、納米科學(xué)、人工智能)等三大尖端技術(shù)。

現(xiàn)如今科技的飛速發(fā)展使得人們生活的需求越來越高，單純的計算機技術(shù)似乎已經(jīng)無法滿足人們的需求。計算機不僅要提供更加智能化的服務(wù)，而且還要提供更加人性化的服務(wù)，只有這樣才能使?jié)M足人們?nèi)找嬖鲩L的使用需求。所以人工智能在整個計算機科學(xué)領(lǐng)域正處于非常重要。人工智能計算機突破了傳統(tǒng)的馮·諾依曼式機器的概念，舍棄了二進制結(jié)構(gòu)，把許多處理機并聯(lián)起來，并行處理信息，速度大大提高。它的智能化人機接口使人們不必編寫程序，只需要發(fā)出命令或提出要求，計算機就會完成推理和判斷，并且給出解釋。

1 智能搜索

人工智能的發(fā)展到今天開始使用知識庫來代替器官或機構(gòu)記憶，多年來專家系統(tǒng)以及基于規(guī)則的決策系統(tǒng)在人類診斷和經(jīng)驗分析上一直處于主導(dǎo)地位。它用于在知識庫中挖掘出問題的答案、尋找關(guān)聯(lián)性、模式提取等等相關(guān)工作。

2 圖像識別

時至今日，圖像和視頻已成為互聯(lián)網(wǎng)主要的信息媒介形式之一，圖像識別也隨之成為各種互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用逐漸開始關(guān)注的技術(shù)領(lǐng)域，其中兩個核心問題是圖像分類和物體檢測。圖像分類是對圖像整體的語義內(nèi)容進行類別判定。物體檢測是定位圖像中特定物體出現(xiàn)的區(qū)域并對其類別進行判定。與圖像分類相比，物體檢測更加關(guān)注圖像的局部區(qū)域和特定的物體類別集合，通常被視為更加復(fù)雜的圖像識別問題。兩項技術(shù)在圍繞圖像內(nèi)容的信息檢索、廣告投放、用戶分析、商品推薦等互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中大有用武之地。目前，百度采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模型，并在構(gòu)建的近1 億圖片樣本上進行端到端的學(xué)習(xí)，已經(jīng)可以識別超過5 萬的標(biāo)簽，在已知公開報道的同級別模型中，該模型性能遠超公開的性能指標(biāo)。

3 自然語言處理

自然語言處理的主要目標(biāo)是讓人類語言能夠更容易被計算機識別、操作，其主要應(yīng)用包括信息抽取、機器翻譯、摘要、搜索及人機交互等。在一個自然語言處理系統(tǒng)中,識別率并不是唯一的指標(biāo)，識別率的好壞不能完全決定自然語言處理平臺的性能。對于整個系統(tǒng)來說，文字和語言的識別應(yīng)具有學(xué)習(xí)能力，基于自主學(xué)習(xí)的自然語言處理系統(tǒng)才能具有良好的自適應(yīng)性、跨平臺性以及跨語種性。所以，從2006 年開始，研究者們開始利用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大規(guī)模無標(biāo)注語言源上進行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，在形式上把每個詞表示成一個固定維數(shù)的向量，當(dāng)作詞的本身特征，在此特征基礎(chǔ)上，進行架構(gòu)設(shè)計、分詞標(biāo)注、分塊、命名實體識別、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)及語義角色標(biāo)注等操作。以這樣的方法進行自然語言處理可以實現(xiàn)高計算速度的大數(shù)據(jù)處理，而如果使用多任務(wù)模式進行計算還能進一步提升系統(tǒng)的計算和處理速度。

4 人機交互

人機交互中主要應(yīng)用到的技術(shù)包括機器人學(xué)和模式識別技術(shù)。機器人是模擬人行為的機械，是當(dāng)前智能化領(lǐng)域發(fā)展較為先進的技術(shù)。而人工智能所研究的模式識別是指用計算機代替人類或幫助人類感知模式。其主要的研究對象是計算機模式識別系統(tǒng)，也就是讓計算機系統(tǒng)能夠模擬人類通過感覺器官對外界產(chǎn)生的各種感知能力。

5 數(shù)據(jù)挖掘與學(xué)習(xí)

當(dāng)面對大量的數(shù)據(jù)需要進行深度數(shù)據(jù)挖掘、明晰數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系時，通常采用的方法是人工智能的一個重要分支——機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)是研究如何使用計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)活動?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用，正是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多神經(jīng)元、分布式計算性能、多層深度反饋調(diào)整等優(yōu)勢，才能夠針對海量數(shù)據(jù)進行計算和分析，通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練形成模型，其自主學(xué)習(xí)的特性，非常適用于基于智能關(guān)聯(lián)的海量搜索。

6 人工智能目前與將來的趨勢

國際人工智能技術(shù)都在計算機互聯(lián)網(wǎng)公司進行推動。

谷歌公司：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行研究，開發(fā)出了一種新型的學(xué)習(xí)算法，能夠模仿人腦學(xué)習(xí)和記憶的原理，并且能夠?qū)?shù)據(jù)進行歸納整理以及進一步預(yù)測推斷等能力。在語音識別領(lǐng)域和圖像識別領(lǐng)域，其開發(fā)算法的精準(zhǔn)度得到了進一步的提升。

Facebook 公司：致力于通過人工智能技術(shù)進行用戶數(shù)據(jù)分析以提升用戶體驗，主要布局基于用戶信息和關(guān)系的人工智能算法演進，同時關(guān)注于圖像識別和自然語言處理，其臉部識別算法的準(zhǔn)確度已達到97%。

IBM 公司：依托自身計算基礎(chǔ)重點部署大規(guī)模計算能力，研制能模擬人類大腦的芯片，該芯片有一百萬個神經(jīng)元，2.56 億個神經(jīng)突觸和4 096 個神經(jīng)突觸內(nèi)核

目前我國的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中阿里巴巴和騰訊把更多的精力放在了橫向圈地動作上，以求獲得更多的連接面，百度則持續(xù)以技術(shù)為核心，聚焦縱向，進行人工智能和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的布局。百度云結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)提供的人臉識別及檢索技術(shù)，使用類似人腦思維的方式去識別、搜索圖片中的物體和其他內(nèi)容。語音識別系統(tǒng)可以在嘈雜環(huán)境下實現(xiàn)將近81%的辨識準(zhǔn)確率。同時百度已經(jīng)建成稱為“百度大腦”的大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前可以理解分析200 億個參數(shù)，達到了兩到三歲兒童的智力水平。

人工智能將來的運用很廣泛,用語言操縱和控制的智能化設(shè)備十分普及，像遠程醫(yī)療這樣的服務(wù)也更為完善。以計算機和互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的遠程教育十分普及，在家就可以上大學(xué)。在身體里植入許多不同功能的芯片已不新奇，比如，將微型超級計算機植入人腦，人們就可通過植入的芯片直接進行通信。量子計算機和D N A 計算機會有更大發(fā)展，新材料不斷問世?？共《境绦蚩梢苑乐垢鞣N非自然因素引發(fā)災(zāi)難。智能化計算機和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復(fù)，也能自行進行研究，生產(chǎn)產(chǎn)品。一些新型材料的出現(xiàn),促使智能化向更高層次發(fā)展。有了高水準(zhǔn)智能化技術(shù)的協(xié)助,人們“定居火星夢”可能性大增。新的全息模式世界將取代原有幾何模式的世界。人們對一些目前無法解釋的自然現(xiàn)象會有更完善的解釋。人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現(xiàn)有關(guān)法律來規(guī)范這些行為?，F(xiàn)在，請你也預(yù)測一下，還能有哪些新的變化

阿依古麗·烏魯呼番(1977.4-),女，哈薩克族,新疆烏魯木齊人,新疆兵團民族師范學(xué)校計算機教研組,計算機教師,中級教師。

TP391.6

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1671-1602(2016)22-0195-01