摘要：近年來，人工智能作為一門綜合性強、應用范圍廣的新興學科，隨著計算機技術、信息技術和網絡技術的快速發(fā)展，人工智能識別技術應運而生，成為一種新興計算機技術，在各行各業(yè)、各個領域的應用范圍不斷擴大，為經濟增長、社會發(fā)展提供重要基礎保障。然而由于人工智能識別技術的發(fā)展時間并不長，許多核心環(huán)節(jié)問題依舊未能很好解決，也就導致其在應用中存在瓶頸?；诖?，簡單介紹了人工智能識別技術，并分析了該技術的應用領域與當前應用瓶頸。

關鍵詞：人工智能;識別技術;應用;發(fā)展瓶頸

隨著計算機技術、信息技術和網絡技術的快速發(fā)展，人工智能識別技術應運而生，成為一種新興計算機技術，在各行各業(yè)、各個領域的應用范圍不斷擴大，為經濟增長、社會發(fā)展提供重要基礎保障。

計算機人工智能識別技術是以計算機技術作為核心基礎，逐漸衍生出來的一種新興技術。計算機人工智能識別技術最為顯著的特征就是應用范圍廣、具有一定高端性，當前已經被普遍應用在智能機器人領域、圖像識別領域以及語音識別領域等。在計算機技術研究領域，未來計算機人工智能識別技術將具有更加廣闊的發(fā)展空間，通過科學應用好該項技術，能夠有效模擬人類思維和意識，并借助計算機程序充分展現(xiàn)出人類大腦思維，為人工智能核心功能提供有效輸入。

1.人工智能識別技術的概述

人工智能識別技術是在計算機應用技術的基礎上衍生和發(fā)展起來的科學技術，它是一種自動化、智能化、科學化計算機技術，通過將人類思維模式從抽象化到具體化，進行準確識別、科學判斷和準確模擬，最終通過計算機程序完整體現(xiàn)出來。計算機人工智能識別技術被廣泛運用于各個領域，與其他計算機技術相比，人工智能識別技術的應用前景更為廣闊，能夠為人類提供更為高效、便捷和優(yōu)質服務。近年來，計算機人工智能識別技術在我國相關領域中取得一系列顯著應用成效，由于人工智能識別技術的發(fā)展時間較短，很多關鍵環(huán)節(jié)尚未攻克，尚未形成一套完整的運行體系，整個應用過程依然面臨諸多瓶頸問題，因此我們要對 其中的局限進行深入分析，找準今后的研究重點，才能夠實現(xiàn)人工智能識別技術的研究突破。

2.人工智能識別技術應用領域

2.1.應用于機器人技術領域

有些計算機人工智能專家認為機器人的研究始于20世紀60年代末期，正是在這一時期關于機器人的研究也就成為一門獨立的學科而受到世人的關注。隨后越來越多的機器人，或者與機器人相關的技術被運 用到生產與生活當中，并且受到了社會各界的認可與接受。機械器人技術被世界范圍內普及開來的主要原因，就是有效地減少人們在生產勞運當中的風險，同時還顯著提高了整個生產過程的安全性和生產效率，對于提高產品的質量，以及提升的利潤空間具有重要的意義。雖然當前的機器人產業(yè)已經初具規(guī)?；?，但是由于人工智能識技術上的瓶頸未得到有效解決，使得機器人只能夠從事一些基本的重復性勞動，技術方面仍然存在諸多問題有待改善。

2.2.運用于智能語音識別領域

智能語音識別技術，也被稱為自動語音識別Automatic Speech Recognition，（ASR），其目標是將人類的語音中的詞匯內容轉換為計算機可讀的輸入，例如進制編碼或者字符序列。與說話人識別及說話人確認不同，后者嘗試識別或確認發(fā)出語音的說話人而非其中所包含的詞匯內容。

語音識別技術的應用包括語音撥號、語音導航、設備控制、語音文檔檢索、簡單的聽寫數(shù)據(jù)錄入等。語音識別技術與其他自然語言處理技術如機器翻譯及語音合成技術相結合，可以構建出更加復雜的應用，例如語音到語音的翻譯。

語音識別技術所涉及的領域包括：信號處理、模式識別、概率論和信息論、發(fā)聲機理和聽覺機理、人工智能等等。

2.3.人工神經網絡

人工神經網絡指的是經過大量簡單處理單元創(chuàng)建形成的并行互聯(lián)網絡系統(tǒng)，能夠模擬人腦系統(tǒng)，并且具有人腦的多種基本功能。人工神經網絡的工作原理是通過模擬人腦神經組織構造過程中得到的啟發(fā)，試圖通過人工神經網絡處理大量單元，包括電子元件、人工神經元和處理元件。盡管人工神經網絡并不能等同于人腦，也不能完全發(fā)揮出人腦所有作用，但是卻能夠通過人工智能識別技術幫助人類進行自動化、智能化事件的處理。

3.計算機人工智能識別技術應用的瓶頸

3.1.語音人工智能識別技術的應用瓶頸

語音人工智能識別技術作為計算機人工智能識別技術的一項核心技術，長期以來，深受國內外學術界的高度重視。與此同時，語音人工智能識別技術被廣泛應用于各行各業(yè)、各個領域，其技術和產品優(yōu)勢十分鮮明，在語音電話、語音通信、語音交互等方面取得顯著應用成效。但語音識別還是有一些缺點的。語音隨時間而變化，所以必須使用生物識別模板。語音也會由于傷風、嗓音沙啞、情緒壓力或是青春期而變化。語音識別系統(tǒng)比指紋識別系統(tǒng)有著較高的誤識率，因為人們的聲音不像指紋那樣獨特和唯一。對快速傅立葉變換計算來說，系統(tǒng)需要協(xié)同處理器和比指紋系統(tǒng)更多的效能。

3.2.視覺人工智能識別技術應用瓶頸

視覺人工智能技術由于涉及的學科 復雜，交叉性強等原因，導致該項技術研究的進程相當緩慢。按照技術的層面來看，視覺人工智能技術，和語音識別人工智能技術所面臨的問題和 瓶頸基本相同。人臉識別技術是通過對人眼的瞳孔，以及面部的重要特征 等一些重要的標識性數(shù)據(jù)進行識別。雖然該項技術在生活中相當普遍，可是存在著以下幾個問題：（1）人臉的表情以及一些特征是會產生變化的，可是在系統(tǒng)內部所采集到的人臉表情以及面部的相關信息，則是較為有限的，導致人臉識別的效果差強人意;（2）隨著時間和年齡的變化，人的表情以及一些重要的特征會變化，導致人臉識別技術的效果變差;（3）人臉識別的過程當中，很容易會受到周邊的光線變化而受到影響;（4） 由于人臉之間存在一定的相似性，特別是直系親屬之間的臉型經常會相同，導致人臉識別檢測的結果出現(xiàn)錯誤。

結語

總而言之，計算機人工智能識別技術現(xiàn)如今已在人們生活、工作中得到廣泛推廣，不僅可對商品信息進行準確掃描，獲取商品價格;還可實現(xiàn)對指紋、聲音、人臉進行有效鑒定，識別用戶身份，為人們生活、工作創(chuàng)造了極大便利。然而人工智能與人腦間存在著巨大的差異性，當前影響人工智能識別技術發(fā)展的原因眾多，可是我們也不能夠因此而放棄，我們有理由相信未來一定會順利地攻克這些瓶頸，確保人工智能技術能夠為人們的生活、工作提供更加完善的服務。

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作者簡介

耿明慧（1971年12月），女，天津市，中級工程師，天津市工業(yè)和信息化研究院，研究方向：人工智能。