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        人工智能對(duì)科研信息化的推動(dòng)作用淺談

        2018-11-13 21:56:11翟勝宇淄博市第四中學(xué)山東淄博255129
        新生代 2018年24期
        關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)衛(wèi)星領(lǐng)域

        翟勝宇 淄博市第四中學(xué) 山東淄博 255129

        1 引言

        自2016 年國(guó)家相關(guān)部門聯(lián)合發(fā)布了有關(guān)人工智能發(fā)展的三年行動(dòng)實(shí)施方案之后,人工智能的各個(gè)方面都展開了飛速發(fā)展。其中,人工智能創(chuàng)新服務(wù)體系,產(chǎn)業(yè)體系,標(biāo)準(zhǔn)化體系等基本建成,這為推動(dòng)科研信息化進(jìn)程打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。而人工智能本身具有多個(gè)領(lǐng)域,這些不同的領(lǐng)域適用于多種不同的科研場(chǎng)景,為人工智能在科研信息化方面的普適性提供了技術(shù)支持??蒲行畔⒒兄诳蒲行实奶嵘?,對(duì)科研的實(shí)現(xiàn)具有極其重大的意義。

        2 人工智能現(xiàn)狀

        2.1 人工智能大熱潮

        人工智能當(dāng)下的熱潮離不開國(guó)家的大力支持和有序管理。出臺(tái)相關(guān)的方案,鼓勵(lì)了大批的人工智能研究者對(duì)人工智能展開更深入,更持續(xù)的研究。在相關(guān)行動(dòng)實(shí)施方案出臺(tái)后,人工智能的基礎(chǔ)核心技術(shù)得到了突破性進(jìn)展,而總體來看的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展則達(dá)到了與國(guó)際接軌的高度。在應(yīng)用方面和系統(tǒng)級(jí)技術(shù)方面則暫時(shí)領(lǐng)先于世界。由此可見國(guó)家的重視與支持對(duì)人工智能行業(yè)發(fā)展的重大意義。此外,國(guó)家在資金、知識(shí)領(lǐng)域、國(guó)際合作、人才培養(yǎng)和標(biāo)準(zhǔn)體系方面的實(shí)施和建設(shè)定將人工智能行業(yè)推上新的熱潮與巔峰。

        2.1 深度學(xué)習(xí)

        人工智能具體分為多個(gè)算法和領(lǐng)域,這些不同領(lǐng)域適用于不同的場(chǎng)景和方向,大大提高了人工智能的普適性。

        深度學(xué)習(xí)作為當(dāng)下最熱門的人工智能研究方向之一,其代表系統(tǒng)是AlphaGo 圍棋系統(tǒng)。AlphaGo 連續(xù)兩局戰(zhàn)勝頂尖職業(yè)棋手李世石,一度成為了當(dāng)時(shí)熱議的話題。AlphaGo 屬于弱人工智能,即在某一方面有所擅長(zhǎng)的人工智能。它基于深度學(xué)習(xí)的理論,不再局限于單純的模仿行為,而是具有了高度自主的自我學(xué)習(xí)能力。它通過被植入的圍棋棋譜和大師棋譜,能夠在無數(shù)的經(jīng)驗(yàn)中得到提升,圍棋水平因此逐漸提高。這正是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),也是AlphaGo 最為接近人腦的過程。它的核心技術(shù)有CNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和MCTS 搜索技術(shù)。其中正是CNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使AlphaGo 擁有了學(xué)習(xí)人類下棋的能力,不斷地增長(zhǎng)下棋地經(jīng)驗(yàn),憑借最終憑借計(jì)算能力戰(zhàn)勝了人類。

        3 人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用

        3.1 人工智能在化學(xué)領(lǐng)域

        化學(xué)中存在著氣體檢測(cè)與識(shí)別這一應(yīng)用方向。人工智能可以通過運(yùn)用深度學(xué)習(xí)地方法自動(dòng)對(duì)氣體進(jìn)行世界,學(xué)習(xí)氣體數(shù)據(jù)中的特征,達(dá)到提高氣體識(shí)別技術(shù)地目的。而無監(jiān)督學(xué)習(xí)作為深度學(xué)習(xí)中的一種,可以對(duì)大量高度抽象的數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,產(chǎn)生良好的數(shù)據(jù)特征。此外,深度學(xué)習(xí)在嗅覺領(lǐng)域取得的成就對(duì)氣體識(shí)別方向的科研起到助力作用。在深度學(xué)習(xí)的理論支持下,利用深度網(wǎng)絡(luò)對(duì)電子鼻采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整理和深度挖掘,得到特征較好的分類結(jié)果。這正是深度學(xué)習(xí)在化學(xué)學(xué)科和氣體識(shí)別問題中起到推動(dòng)作用的一方面體現(xiàn)。

        3.2 人工智能在物理領(lǐng)域

        在物理學(xué)方面,人工智能推動(dòng)了衛(wèi)星軌道預(yù)報(bào)的進(jìn)步。衛(wèi)星軌道預(yù)報(bào)是研究衛(wèi)星應(yīng)用的基礎(chǔ)。只有建立起了具有高級(jí)精度的衛(wèi)星軌道預(yù)報(bào)模型,衛(wèi)星的自主導(dǎo)航能力和空間交會(huì)對(duì)接能力才能提升,衛(wèi)星在太空中的運(yùn)作才能更加安全。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),相關(guān)學(xué)者在物理動(dòng)力學(xué)模型的理論支持下,建立了補(bǔ)償混合模型。這一方法將gps 衛(wèi)星作為觀察對(duì)象,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模。在進(jìn)行預(yù)報(bào)的同時(shí)可以進(jìn)行對(duì)比仿真的實(shí)驗(yàn)。利用這一模型,研究員能夠得到更準(zhǔn)確的函數(shù)模型,提高軌道預(yù)報(bào)模型的精度。

        4 人工智能推動(dòng)科研信息化

        人工智能本質(zhì)上是計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支之一。這一研究領(lǐng)域包括許多研究方向,包括智能機(jī)器人,模式識(shí)別、自認(rèn)語言處理等等。而人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)建立在計(jì)算機(jī)算法的基礎(chǔ)上,包括深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等等。人工智能利用計(jì)算機(jī)科學(xué)的理念和方法,利用機(jī)器模擬人腦的思維過程,試圖建立其媲美人類甚至超越人類的機(jī)器腦。人工智能早已滲透入各個(gè)科學(xué)研究領(lǐng)域和技術(shù)產(chǎn)業(yè)中。包括超級(jí)計(jì)算領(lǐng)域、無線網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域、科學(xué)數(shù)據(jù)領(lǐng)域等等。人工智能在這些領(lǐng)域中起到了不可忽視的推動(dòng)作用。

        其中在科學(xué)數(shù)據(jù)領(lǐng)域,人工智能技術(shù)為大數(shù)據(jù)挖掘提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支持。大量的學(xué)術(shù)報(bào)告指出人工智能在大數(shù)據(jù)挖掘等科學(xué)研究領(lǐng)域中的重要作用和面臨的挑戰(zhàn)。而政府也就這些挑戰(zhàn)提出了相關(guān)扶持和行動(dòng)政策,在政策方面高屋建瓴的為人工智能的發(fā)展提供支持。傳統(tǒng)意義上人工智能研究的領(lǐng)域包括圖像世博技術(shù),自然語言處理技術(shù)和語音識(shí)別技術(shù)等,這些技術(shù)能夠極大程度上推動(dòng)大數(shù)據(jù)的分析,解決大數(shù)據(jù)采集面臨的難題。而日后,人工智能也必將在大數(shù)據(jù)的采集方面和應(yīng)用方面起到不可忽視的推動(dòng)作用,在大數(shù)據(jù)采集和分析的智能感知與展示等方面進(jìn)行完善。

        5 結(jié)語

        當(dāng)下,大量的研究者和普通民眾對(duì)人工智能這一熱門領(lǐng)域抱有極高的興趣,這也導(dǎo)致了人工智能技術(shù)的發(fā)展迅速,新思路和新技術(shù)大量涌現(xiàn)。人工智能技術(shù)已為科學(xué)研究提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支持,為科研信息化帶來了飛躍。但必須面對(duì)的是,當(dāng)前階段的人工智能發(fā)展仍然面對(duì)如墮難題。在科研方面,人工智能尚且無法替代研究員發(fā)現(xiàn)規(guī)律的工作,無法完成抽象和總結(jié)的任務(wù)。因此,對(duì)于科研信息化而言,人工智能技術(shù)的發(fā)展有著至關(guān)重要的作用。這需要人工智能相關(guān)研究者與科學(xué)研究相關(guān)人員共同努力和探索,更大程度的利用人工智能推動(dòng)科研事業(yè)的信息化,提高科研效率。

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