聶志偉 大連理工大學(xué)海洋科學(xué)與技術(shù)學(xué)院

淺析人工智能的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)

聶志偉 大連理工大學(xué)海洋科學(xué)與技術(shù)學(xué)院

人工智能作為當(dāng)今世界的熱門研究領(lǐng)域，正在深刻地影響人類的生活，國(guó)內(nèi)和國(guó)外在這一領(lǐng)域已取得了很多成果，但是仍然有很多問題存在。本文首先從人工智能的國(guó)內(nèi)外發(fā)展情況入手，分析發(fā)展現(xiàn)狀以及存在的問題；其次，從專家系統(tǒng)、模式識(shí)別等方面淺析人工智能的發(fā)展趨勢(shì)；最后，提出開放部分根基、降低研究門檻的改進(jìn)策略，以促進(jìn)人工智能的快速發(fā)展。

人工智能 發(fā)展現(xiàn)狀 存在問題 發(fā)展趨勢(shì) 改進(jìn)策略

1 前言

在18世紀(jì)時(shí)，工業(yè)革命中機(jī)器的出現(xiàn)極大地促進(jìn)了社會(huì)的發(fā)展，在當(dāng)今社會(huì)，計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速，人類正在邁向一個(gè)嶄新的“工業(yè)革命時(shí)代”，人工智能則是這個(gè)“新工業(yè)革命時(shí)代”的學(xué)科基礎(chǔ)。人工智能（Artificial Intelligence），?？s寫為AI。它是研究使計(jì)算機(jī)模擬人的思維過程以及智能行為的人造智能，屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，是一個(gè)新興學(xué)科。

2 發(fā)展現(xiàn)狀

2.1 國(guó)內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀

在人工智能被提出的二十多年后，我國(guó)才開始關(guān)注這一新興領(lǐng)域的發(fā)展。我國(guó)人工智能領(lǐng)域的起步落后于國(guó)外，但是發(fā)展速度明顯快于國(guó)外，尤其是近些年來，國(guó)內(nèi)的研究水平與國(guó)際水平的差距越來越小，使得人工智能在國(guó)內(nèi)的發(fā)展前景一片大好。

我國(guó)在人工智能領(lǐng)域側(cè)重于軟件方面的研究，在仿生學(xué)領(lǐng)域更是處于國(guó)際領(lǐng)先地位，國(guó)內(nèi)仿生學(xué)理論的提出解決了一批人工智能發(fā)展的難題，為世界人工智能的發(fā)展做出了巨大貢獻(xiàn)。但是在人工智能的實(shí)際應(yīng)用方面，國(guó)內(nèi)研究水平仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于國(guó)際先進(jìn)水平，這要求我們加大研究力度，做出有自己特色的人工智能技術(shù)。

2.2 國(guó)外發(fā)展現(xiàn)狀

國(guó)際上人工智能研究水平最為先進(jìn)的團(tuán)體大都集中在歐美。從以前的指紋識(shí)別到AlphaGo的出現(xiàn)，人工智能一次次地讓人贊嘆不已。美國(guó)的很多著名IT跨國(guó)企業(yè)如谷歌、Facebook、微軟、IBM等，都將其作為企業(yè)的核心戰(zhàn)略，在持續(xù)投入巨資并招聘領(lǐng)軍人才，強(qiáng)力涉足該領(lǐng)域。

3 存在問題

3.1 翻譯中所面臨的問題

隨著人工智能的發(fā)展，越來越多的人提出了這一疑問，人工智能機(jī)器會(huì)越來越“智能”、“聰明”，我們應(yīng)該如何去與這些智能機(jī)器進(jìn)行交流？我們應(yīng)該如何介入智能機(jī)器的想法和行為？這是一個(gè)十分現(xiàn)實(shí)的問題，更是一個(gè)必須解決的問題，解決這一問題十分具有挑戰(zhàn)性，我們必須設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)作為人類與智能機(jī)器之間溝通的橋梁。

3.2 識(shí)別功能的困惑

模式識(shí)別就是通過計(jì)算機(jī)用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來研究模式的自動(dòng)處理和判讀，這一領(lǐng)域已經(jīng)取得了大量成果，當(dāng)前的模式識(shí)別主要集中在語音識(shí)別和圖像識(shí)別。語音識(shí)別主要研究各種語音信號(hào)的分類，近些年來發(fā)展迅速，但是缺點(diǎn)很大，很容易受到干擾。目前圖像識(shí)別僅能識(shí)別小規(guī)模的圖像，例如指紋和各種印刷體，如果遇到特征不明顯或者相似度很高的物體，很容易導(dǎo)致識(shí)別錯(cuò)誤。

3.3 GPS功能的局限性

GPS是企圖實(shí)現(xiàn)一種不依賴于領(lǐng)域知識(shí)求解人工智能問題的通用方法。不管是用一階謂詞邏輯進(jìn)行定理證明的歸結(jié)原理，還是求解人工智能問題的通用方法，GPS都可以從中分析出表達(dá)能力的局限性，而這種局限性使得它們縮小了其自身的應(yīng)用范圍。

4 發(fā)展趨勢(shì)

4.1 問題求解

問題求解主要包括兩種：一種是將各種數(shù)學(xué)公式符號(hào)匯編在一起進(jìn)行問題求解，目前其性能已經(jīng)達(dá)到了很高的水準(zhǔn)，被廣泛應(yīng)用于科研和工程中；另外一種是解決管理活動(dòng)中由于意外引起的非預(yù)期效應(yīng)或與預(yù)期效應(yīng)之間的偏差，在問題規(guī)約和搜索這類人工智能中應(yīng)用廣泛。

4.2 模式識(shí)別

用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式（文字、聲音、人物、物體等）的自動(dòng)識(shí)別，可以彌補(bǔ)計(jì)算機(jī)感知能力低下的缺陷，使計(jì)算機(jī)接收外界信息，識(shí)別和理解周邊事物。模式識(shí)別是開發(fā)智能機(jī)器最關(guān)鍵的一個(gè)突破口，也為人類認(rèn)識(shí)自身智能提供線索。

4.3 專家系統(tǒng)

目前，專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)中最為熱門的研究領(lǐng)域之一。它可以根據(jù)一些特定的程序模擬人類專家的決策過程。因此，它可以解決很多比較復(fù)雜的問題，例如礦物探測(cè)、醫(yī)學(xué)診斷等。在某種程度上，可以說專家系統(tǒng)已經(jīng)達(dá)到甚至超越了人類專家的水平。

4.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，作為未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，也被簡(jiǎn)稱為類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它實(shí)際上是一個(gè)有大量簡(jiǎn)單元件相互連接而成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，具有高度的非線性，能夠進(jìn)行復(fù)雜的邏輯操作和非線性關(guān)系實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)，具有并行分布的處理能力、高容錯(cuò)性、智能化和自學(xué)習(xí)等能力。

5 改進(jìn)策略

為了促進(jìn)人工智能的快速發(fā)展，我們應(yīng)該以新角度、新眼光來認(rèn)識(shí)和理解人工智能，適當(dāng)開放一部分根基，降低其研究門檻，讓更多的人能參與到研究中，量變會(huì)引發(fā)質(zhì)變，當(dāng)有足夠多的人參與其中，創(chuàng)新的火花會(huì)更加頻繁地碰撞，勢(shì)必能加快人工智能的研究。

如今人工智能的發(fā)展迎來了加速發(fā)展的時(shí)期，人工智能的發(fā)展不可能一帆風(fēng)順，總會(huì)遇到阻礙和技術(shù)瓶頸，我們應(yīng)以新角度、新眼光看待并解決問題，讓人工智能技術(shù)高速發(fā)展，造福當(dāng)今社會(huì)生活！

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