鄭淑林

摘要：人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展在很大程度上改變和影響著社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域的形態(tài)與進(jìn)步。本文首先從人工智能的發(fā)展情況入手，分析發(fā)展現(xiàn)狀以及存在的問(wèn)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。

關(guān)鍵詞：人工智能 發(fā)展現(xiàn)狀 面臨問(wèn)題 未來(lái)前景

1引言

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)“工業(yè)革命時(shí)代”的學(xué)科基礎(chǔ)。不可否認(rèn)，近年來(lái)人工智能發(fā)展迅速，很多人工智能產(chǎn)品已經(jīng)開始進(jìn)入人們的家中，如掃地機(jī)器人、智能保姆等，遙不可及的人工智能概念正在一步步變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。人工智能的現(xiàn)狀如何，它又將如何發(fā)展，都是學(xué)界較為關(guān)注的課題。

2人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

2.1智能接口技術(shù)研究現(xiàn)狀

人工智能接口研究就是為了實(shí)現(xiàn)人機(jī)交流，為此學(xué)者必 須從理論和實(shí)踐兩方面努力，解決計(jì)算機(jī)對(duì)文字和語(yǔ)言的理 解與翻譯、對(duì)自我的表達(dá)等功能問(wèn)題。由于智能接口技術(shù)的研 究和應(yīng)用，計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展獲得了極大的推動(dòng)力，在運(yùn)行速 率和人機(jī)交流等方面都有巨大提升。

2.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是對(duì)各類模糊的、大量的應(yīng)用數(shù)據(jù)、人 未知的、潛在已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理挖掘進(jìn)行細(xì)致的研究， 尋找出對(duì)研究有用的數(shù)據(jù)。目前，數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì) 已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的三大技術(shù)支撐，以基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算 法、可視化技術(shù)、知識(shí)表示方法、半結(jié)構(gòu)化等作為研究?jī)?nèi)容，為 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展提供理論和技術(shù)支持。

2.3主體系統(tǒng)研究現(xiàn)狀

主體系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器意圖和想法的生成，是一種智能 方面更接近人類的自主性實(shí)體系統(tǒng)。自主系統(tǒng)可以完成一些 相對(duì)獨(dú)立、自主的任務(wù)，甚至可以通過(guò)調(diào)整自我狀態(tài)，應(yīng)對(duì)環(huán) 境和特殊情況的變化，進(jìn)而保證自身規(guī)劃任務(wù)的完成。在多主 體系統(tǒng)研究中，主要是從物理和邏輯思維方面對(duì)主體進(jìn)行智 能行為的分析研究。

3人工智能發(fā)展中面臨的問(wèn)題

3.1識(shí)別功能的困惑

計(jì)算機(jī)識(shí)別技術(shù)研究在近些年取得了大量成果，其產(chǎn)品 的實(shí)際應(yīng)用范圍較廣，但不可否認(rèn)的是，計(jì)算機(jī)識(shí)別的模式是 基于一定的算法和程序設(shè)定的，其識(shí)別機(jī)制完全不同于人類 的感官識(shí)別，因此，在計(jì)算機(jī)進(jìn)行識(shí)別，尤其是圖形識(shí)別時(shí)，對(duì) 各種印刷體、文字、指紋等清晰圖形可以快速識(shí)別，但對(duì)于相 似度較高的物體，計(jì)算機(jī)識(shí)別能力相對(duì)較弱，識(shí)別失敗的情況 較為普遍。語(yǔ)音識(shí)別主要研究各種語(yǔ)音信號(hào)的分類。語(yǔ)音識(shí)別 技術(shù)近年來(lái)發(fā)展很快，但是缺點(diǎn)是識(shí)別極易受到干擾，發(fā)音不 標(biāo)準(zhǔn)的語(yǔ)音較易引發(fā)識(shí)別錯(cuò)誤。

3.2 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(wèn)題的通用方法，但是問(wèn)題內(nèi)部的表達(dá)形式和領(lǐng)域知識(shí)是分不開的，用謂詞邏輯進(jìn)行定理歸結(jié)或者人工智能通用方法GPS， 都可以從分析表達(dá)能力上找出其局限性，這樣就減少了人工智能的應(yīng)用范圍。

4發(fā)展趨勢(shì)

4.1問(wèn)題求解

問(wèn)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(wèn)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(wèn)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、入物、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(guò)程。因此，它可以解決很多比較復(fù)雜的問(wèn)題，例如礦物探測(cè)、醫(yī)學(xué)診斷等。在某種程度上，可以說(shuō)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(lái)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(lái)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。

6結(jié)語(yǔ)

雖然世界很多科研工作組織并沒(méi)有對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行完整準(zhǔn)確的定義，但人工智能技術(shù)的發(fā)展完全可以在未來(lái)許多方面改變和影響人們的日常生活。通過(guò)對(duì)人工智能發(fā)展現(xiàn)狀以及面臨問(wèn)題的分析，展望人工智能的未來(lái)發(fā)展前景，對(duì)人類社會(huì)有著極其重要的意義。但對(duì)于人工智能這項(xiàng)人類創(chuàng)造出來(lái)的技術(shù)，人們也存在一定的擔(dān)憂，人工智能將向何方發(fā)展？人工智能發(fā)展到極致會(huì)不會(huì)脫離人類的控制？人工智能會(huì)不會(huì)超越人類的智慧？在諸多問(wèn)題圍繞下，人工智能技術(shù)依然在迅猛發(fā)展，它的未來(lái)如何，讓我們拭目以待。

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