楊淑清 王 兵

(中共遼寧省委黨校(遼寧行政學(xué)院，遼寧省社會主義學(xué)院)，遼寧 沈陽 110161)

1 人工智能概述

人工智能從誕生以來經(jīng)歷了多個發(fā)展時期，不斷地改革更新之后，人工智能的發(fā)展逐漸全面化。當(dāng)前人工智能可以根據(jù)智能性分為弱、強和超人工智能。弱人工智能主要是能夠進行一些簡單推算，沒有任何知覺和意識。強人工智能可以像人一樣讀取問題進行分析并且解決問題，這一類的機器已經(jīng)具備了基本的邏輯能力和自我意識。超人工智能則是指人工智能的能力遠遠超過人類，進行超運算。但是當(dāng)前超人工智能還在不斷研發(fā)中，發(fā)展前景廣闊。

當(dāng)前，技術(shù)人員主要研發(fā)的是弱人工智能，數(shù)字化程度提高之下為人工智能提供了大量的動力，并且人工智能在許多方面的應(yīng)用都展現(xiàn)了良好的性能，具有極好的市場化效應(yīng)，為人工智能的產(chǎn)業(yè)提供落地基礎(chǔ)。

2 人工智能關(guān)鍵技術(shù)

2.1 生物特征識別

生物特征識別主要是依靠計算機、生物傳感器等手段對人類固有的生物特征進行識別，其中包括個人的指紋、視網(wǎng)膜和骨骼等，是一項能夠?qū)€體身份進行高精度識別認證的技術(shù)。對于生物特征識別技術(shù)中最重要的在于如何讀取個人獨有的生物特征，在讀取了之后經(jīng)過數(shù)據(jù)的處理儲存在系統(tǒng)中，并且根據(jù)系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)結(jié)合分析。在這個過程中涉及到了圖像處理以及模式識別等多項技術(shù)，因此大量知識的集中使用也使得其在管理、教育、安全等各個領(lǐng)域都有較強應(yīng)用性，為許多領(lǐng)域提供新的發(fā)展方向。

2.2 人機交互

人機交互是人與機器之間進行某項任務(wù)的信息交換過程，通過不斷的信息交流完成任務(wù)。在這個過程中主要依靠鍵盤、鼠標等一些硬件設(shè)備和操作系統(tǒng)軟件來實現(xiàn)。人們生活中的智能客服機器人就是如此，利用當(dāng)前的信息技術(shù)在機器人內(nèi)部建立了一個龐大的數(shù)據(jù)庫，根據(jù)客戶所提出的問題讀取相關(guān)的信息，從而找出合適的結(jié)果，實現(xiàn)人機交互。

2.3 機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)主要是通過經(jīng)驗或者數(shù)據(jù)從而推進算法研究，讓機器從大量的歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律。這是當(dāng)前人工智能的核心技術(shù)，由于需要對大量數(shù)據(jù)的處理，因此涉及到了很多學(xué)科知識，包括了統(tǒng)計學(xué)、信息處理等。此技術(shù)主要是研究讓機器人模擬人類的方法進行學(xué)習(xí)，不斷地獲取新知識和技能。

3 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域

3.1 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)包括了龐大的知識庫和推理機制，通過存儲并且模擬待定人類專家的知識和經(jīng)驗，從而得出相應(yīng)的規(guī)律對此領(lǐng)域的問題進行推斷，最終給出合理答案的計算機程序系統(tǒng)。當(dāng)前的專家系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用到了多個領(lǐng)域當(dāng)中，其中包括了交通運輸管理、教育類、醫(yī)療等。專家系統(tǒng)解決事情的依據(jù)主要是根據(jù)人類所提供的數(shù)據(jù)庫進行模擬分析，達到制定領(lǐng)域中的專家水平，因此在處理問題時有著高效、不受干擾等優(yōu)勢?，F(xiàn)代智慧醫(yī)療系統(tǒng)的發(fā)展正是人工智能與醫(yī)療科技結(jié)合發(fā)展的產(chǎn)物，將機器、算法和大數(shù)據(jù)三者相結(jié)合，為人類提供健康指導(dǎo)，成為人類抵御疾病，延長壽命的核心科技。人工智能系統(tǒng)可以通過機器學(xué)習(xí)閱讀存儲在醫(yī)療數(shù)據(jù)庫、化學(xué)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)及技術(shù)資料，發(fā)現(xiàn)潛在的可用于制造新藥的配方，從而為制藥業(yè)提供幫助；基于大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)還可以為醫(yī)生提供輔助診斷功能，通過判讀影像、病理結(jié)果提高醫(yī)生工作的效率，使醫(yī)生可以為更多的病人提供服務(wù)，不僅如此，智慧醫(yī)療系統(tǒng)還可以根據(jù)每個人的基因序列，制訂個性化的醫(yī)療方案。

但是當(dāng)前專家系統(tǒng)的弊端是沒有一個完善的機器學(xué)習(xí)機制和信息庫管理維護手段，缺乏對數(shù)據(jù)的自動獲取能力以及更新，并且在市場中使用的系統(tǒng)太過單一，不能進行跨領(lǐng)域知識的處理，因此知識和技術(shù)的局限性制約了專家系統(tǒng)的發(fā)展。隨著研究不斷深入，技術(shù)人員需要盡可能地跨越其局限性，才能突破專家系統(tǒng)的瓶頸，為社會發(fā)展注入新活力。

3.2 智能控制

智能控制不僅僅包括了智能自驅(qū)動能力，還包括了自身內(nèi)的干預(yù)，包括對整體運行的控制和調(diào)節(jié)，沒有人為干擾的情況下進行決策，完成任務(wù)。機器人領(lǐng)域是智能控制技術(shù)中具有代表性的領(lǐng)域，機器人主要依托于智能控制中的模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等技術(shù)，因此在實際的應(yīng)用中還會與傳統(tǒng)控制技術(shù)相結(jié)合，從而實現(xiàn)高效控制機器人運動。

自動駕駛可以說是人工智能技術(shù)最大的應(yīng)用場景，自從谷歌公司開啟了自動駕駛汽車項目以來，這個龐大的產(chǎn)業(yè)已經(jīng)初具雛形，在這個產(chǎn)業(yè)中除了人工智能技術(shù)的使用，汽車業(yè)的發(fā)展也會發(fā)生翻天覆地的變化，一個不需要司機和方向盤的汽車形態(tài)將顛覆我們普通人對于汽車的認知，具有自動駕駛功能的汽車不需要很大，相互之間通過“車聯(lián)網(wǎng)”連接起來，不但可以節(jié)省大量的道路空間，也提高了道路駕駛的安全性。相信在不久的將來，自動駕駛一定會走進我們普通人的生活中。

3.3 機器翻譯

機器翻譯是對自然語言進行處理的一個重要應(yīng)用，通過機器的處理將源語言與目標語言進行轉(zhuǎn)換。隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的研究應(yīng)用，機器翻譯技術(shù)得到了很大的進步。當(dāng)前的機器翻譯模型具備較強的專業(yè)性功能，可以翻譯任意長度的句子并且進行存儲記憶，也做到了不僅僅是字面意思的翻譯，還包括了語義理解。試想，一旦機器翻譯技術(shù)得到突破性的發(fā)展，人類就不需要花費大量的時間來學(xué)習(xí)一門或多門外語，工作中也不需要更多的翻譯職員，只需要一部具有機器翻譯功能的手機就全部解決，這樣的生活真的會實現(xiàn)嗎？答案當(dāng)然是肯定的，但是當(dāng)前機器翻譯水平整體質(zhì)量較低，與人工翻譯水平相差較遠，難以相提并論，因此有待未來科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，真正實現(xiàn)世界各地人們之間無障礙地進行交流和溝通。

4 結(jié)語

當(dāng)前國內(nèi)外對于人工智能的研究處于快速發(fā)展時期，人工智能已然從萌芽階段達到了高速發(fā)展階段，人工智能技術(shù)為傳統(tǒng)行業(yè)帶來了產(chǎn)業(yè)升級的潛力，為國家經(jīng)濟的快速發(fā)展帶來了驅(qū)動力，人工智能技術(shù)所產(chǎn)生的高質(zhì)量產(chǎn)品也不斷地應(yīng)用在了社會生產(chǎn)中，人工智能發(fā)展領(lǐng)域也在不斷擴建，未來人工智能將是智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心，推動我國智能產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)步發(fā)展。