鄭宏飛

摘 要 機器人不僅豐富了人們的生活，也帶來了極大的便利，智能機器人也是近些年以計算機等信息技術(shù)為基礎(chǔ)的人工智能領(lǐng)域的研究熱點。文章從對機器人的認(rèn)識，到對高考智能機器人的了解，重點分析了機器人采用的人工智能技術(shù)，從其概念到實現(xiàn)方式，再到智能數(shù)據(jù)處理等方面進行細致總結(jié)，最后對已經(jīng)投入高考實戰(zhàn)的兩大機器人（AIMaths和Champion）進行了對應(yīng)的智能技術(shù)分析，為進一步學(xué)習(xí)和掌握智能技術(shù)提供參考。

關(guān)鍵詞 人工智能；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；數(shù)據(jù)處理；高考機器人

中圖分類號 TP3 文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 1674-6708（2019）231-0151-02

近年來隨著計算機技術(shù)的進步，人工智能已經(jīng)在一些關(guān)鍵技術(shù)上有了重大的突破，且開始在相關(guān)領(lǐng)域已經(jīng)得到了應(yīng)用，比如身邊常見的小I機器人、百度精靈等，給人們的生活帶來無窮樂趣，同時在生產(chǎn)車間使用一些職能機器設(shè)備給生產(chǎn)帶來極大的便利和安全保障[1-2]。作為一項新技術(shù)，智能機器人已經(jīng)滲透到生活的方方面面，如何衡量智能機器人的智能化水平一直是關(guān)注的熱點。科學(xué)家們已經(jīng)將智能機器人投入高考實戰(zhàn)中，通過智能機器人的答卷情況來與考生進行對比分析，進而從某種角度評價智能機器人的智能水平[3-4]。高考機器人這幾年得到了社會的廣泛關(guān)注，通過高考機器人的實際成績，已經(jīng)證實了其具有學(xué)習(xí)能力。本文正是基于對高考的關(guān)注，結(jié)合對當(dāng)下先進智能機器人技術(shù)的了解，對高考機器人技術(shù)進行深入分析，為進一步學(xué)習(xí)以計算機技術(shù)為基礎(chǔ)的人工智能奠定基礎(chǔ)。

1 人工智能技術(shù)

1.1 人工智能概念

人工智能[1，3]（AI：Artificial？Intelligence）是借助計算技術(shù)實現(xiàn)對人腦思維的一種模擬，進而達到對知識的表達、獲取和理解，并最終進行判斷與運算，因此人工智能屬于計算機學(xué)科的一個重要分支。這種對知識的理解需要借助智能機器或智能系統(tǒng)才能達到人們所預(yù)期的目的，比如常見的有智能機器人、智能語音翻譯系統(tǒng)、智能人臉圖像識別系統(tǒng)，還有一些所謂的智能專家系統(tǒng)。無論采用哪種設(shè)備實現(xiàn)智能化，其本質(zhì)都離不開加強大的計算機處理能力，并同時需要建立特殊的計算機處理系統(tǒng)實現(xiàn)智能技術(shù)，這種特殊的計算機處理系統(tǒng)就是人工智能技術(shù)的載體——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬出來的，人腦是約由1？000多億神經(jīng)元組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每個神經(jīng)元由3部分構(gòu)成：細胞體、軸突、樹突。如圖1所示。

當(dāng)有信息傳來時，樹突會收到刺激并通過積累而形成動作電位，再通過神經(jīng)末梢傳遞給下一個神經(jīng)元，以此來引起相應(yīng)機體的興奮，這是人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成及工作機理。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2-3]是模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖2所示，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力去理解外界環(huán)境的參數(shù)，并模擬人的大腦對數(shù)據(jù)信息的處理而建立的一種運算模型，這種由大量節(jié)點（或稱神經(jīng)元）相互按照特定方式聯(lián)接構(gòu)成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度的非線性，節(jié)點與節(jié)點之間是一種函數(shù)映射關(guān)系，這里的每個節(jié)點就是一定特定的函數(shù)輸出，一般稱其為激活函數(shù)。每兩個節(jié)點間的這種映射關(guān)系是通過連接兩者信號的加權(quán)值來表示的，專業(yè)上稱之為權(quán)重，從結(jié)構(gòu)上看，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是通過這種人為構(gòu)建的、能模擬人腦進行信息處理，實現(xiàn)類似人類的記憶、學(xué)習(xí)和理解能力的智能系統(tǒng)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又被表示為不同的網(wǎng)絡(luò)層，分別是：輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層通過節(jié)點感知外界信息，接受并進行存儲傳輸，但是不進行處理。而輸出層則是處理結(jié)果的表達層，主要實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理結(jié)果的輸出。中間隱藏層是介于輸入層和輸出層之間的一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)層次，從系統(tǒng)外部是不能觀察到的，結(jié)構(gòu)組成也相對復(fù)雜，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理的核心。

1.3 智能數(shù)據(jù)處理技術(shù)[2-3]

人工智能的數(shù)據(jù)處理技術(shù)通常是借助計算機技術(shù)，并利用統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗法則）和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能處理。就處理數(shù)據(jù)而言，可分為特征學(xué)習(xí)和特征工程。其中特征學(xué)習(xí)是對輸入的數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，使之得到更有利于使用的特征，其算法大致有深度學(xué)習(xí)、某些無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和某些樹模型。而特征工程模型依賴于人為處理的數(shù)據(jù)特征，模型的功能主要是實現(xiàn)預(yù)測，于是通過將大量的數(shù)據(jù)通過算法進行整理分析以及歸納，從數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息。

2 高考機器人智能技術(shù)分析

高考機器人必須借助機制實現(xiàn)從意蘊豐富的閱讀題或者一些抽象的數(shù)據(jù)中提取信息，這就要依賴于它對抽象數(shù)據(jù)的處理方式，現(xiàn)在人工智能在很多領(lǐng)域中的抽象問題都是通過建立模型實現(xiàn)的。機器會對輸入的抽象數(shù)據(jù)進行特征選取、實例選取、特征離散化等，這就不僅僅限于試卷這么簡單，它能應(yīng)用于高級商務(wù)領(lǐng)域，有十分廣泛的應(yīng)用。高考機器人也是利用以上技術(shù)進行數(shù)據(jù)處理以供做題。當(dāng)擁有以上技術(shù)以后，在考場上便會按照特定的機制進行數(shù)據(jù)處理，即實現(xiàn)智能答題。下面將就AlMaths和Champion兩大高考智能機器人進行技術(shù)？分析[5-7]。

2.1 Al-Maths智能技術(shù)分析

2017年AI-Maths高考智能機器人在沒有外部網(wǎng)絡(luò)和題庫的環(huán)境下，借助之前的訓(xùn)練經(jīng)驗，用短暫的時間答完了一份北京卷文科數(shù)學(xué)高考試卷，最終得分為105。之后，AI-MathS繼續(xù)挑戰(zhàn)了全國二卷數(shù)學(xué)卷，取得100分的成績，其在解題過程中，最快一個題目一秒鐘不到便可以答題完畢。這款A(yù)I-Maths高考智能機器人是一個典型的帶自動解題技術(shù)的人工智能計算機系統(tǒng)，作為“超腦計劃”，其目標(biāo)是要開發(fā)出人工智能系統(tǒng)在2020年能考上清華北大，可見后續(xù)人工智能系統(tǒng)需要進一步優(yōu)化完善。

同時，專家認(rèn)為其暫時考不上一本，那么高考機器人為什么會挑戰(zhàn)失敗呢？據(jù)具體得分情況在選擇題和填空題上，“AI-Maths”表現(xiàn)十分亮眼。丟分環(huán)節(jié)主要是解答題，有些題目甚至是0分，所以最大的問題仍是讀不懂題。要讓系統(tǒng)準(zhǔn)確理解人類語言是目前的關(guān)鍵，它擅長簡單明了的類似“1+3=？”的問題，而難易讀懂題目的意思，即是它庫存了大量的題目和有著數(shù)據(jù)處理技術(shù)。

2.2 Champion智能技術(shù)分析

2018年在人工智能聯(lián)盟的助推下，高考機器人Champion進入考場與廣大高考生一起挑戰(zhàn)高考作文。人工智能在語言上已經(jīng)早有案例，如當(dāng)前的知名報社都會借助人工智能系統(tǒng)實現(xiàn)新聞內(nèi)容的撰寫與應(yīng)用。人工智能系統(tǒng)的優(yōu)勢是語言系統(tǒng)與圖像系統(tǒng)的應(yīng)用，通過對標(biāo)準(zhǔn)正式的文本學(xué)習(xí)，建立一定的模式進行量化訓(xùn)練，然后進行自我的創(chuàng)作。這對傳統(tǒng)的機器人產(chǎn)生了沖擊，簡單的機械師機器人不能表達，更無法理解人類的復(fù)雜感情，但現(xiàn)在高度智能化的機器人則具有理解人類的能力，更是對人的情感具有一定的學(xué)習(xí)和模仿能力，相信隨著人工智能技術(shù)的進一步提高完善，高考機器人遲早會實現(xiàn)其既定目標(biāo)。

3 結(jié)論

人工智能作為當(dāng)前計算機技術(shù)的研究熱點，已經(jīng)在各行各業(yè)得到了不同程度的應(yīng)用，雖然現(xiàn)狀與人們的理想還相距甚遠，但是這種簡單的應(yīng)用已經(jīng)給人們生產(chǎn)生活帶來一定的益處。當(dāng)然以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的一些復(fù)雜系統(tǒng)也正如雨后春筍般的出現(xiàn)，給人們帶來困惑的同時，也給人們帶來無窮的樂趣。除此之外，在一些工業(yè)現(xiàn)場，通過借助智能機器人的操作與運行，可以降低人們的機械操作，也給生產(chǎn)現(xiàn)場帶來一定的安全保證，智能化的應(yīng)用也提高了生產(chǎn)現(xiàn)場的自動化水平。

參考文獻

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