人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用發(fā)展

王禹力

（湖南省長(zhǎng)沙市南雅中學(xué)，長(zhǎng)沙 410129）

人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用發(fā)展

王禹力

（湖南省長(zhǎng)沙市南雅中學(xué)，長(zhǎng)沙 410129）

目前為止，人工智能技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)走過了60余年的風(fēng)雨，技術(shù)水平也得到了一定的提高。關(guān)于人工智能技術(shù)，很多學(xué)者也進(jìn)行了深入的分析與研究，取得了豐碩的成果。未來人工智能技術(shù)會(huì)朝著人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方向發(fā)展，不但可以解決定量的問題，還可以解決定性的問題。

人工智能技術(shù)；發(fā)展；應(yīng)用

近些年，人工智能的研究又掀起新高潮。人工智能技術(shù)在美國(guó)、歐洲和日本發(fā)展迅速，并且?guī)?dòng)了多種信息科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展，信息學(xué)、控制學(xué)、仿生學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)等領(lǐng)域的技術(shù)也被運(yùn)用到人工智能中去。

1　人工智能技術(shù)的發(fā)展

人工智能技術(shù)從20世紀(jì)50年代發(fā)展到現(xiàn)在，經(jīng)過了多個(gè)不同的歷史階段，有時(shí)高潮，有時(shí)低迷。無論是從研究的技術(shù)還是研究的方法都可以看出，這些觀點(diǎn)推動(dòng)了人工智能技術(shù)的發(fā)展。當(dāng)今人類生活的各個(gè)方面都有人工智能技術(shù)的滲入，科技技術(shù)的發(fā)展受到了人工智能技術(shù)發(fā)展的影響。

2　人工智能技術(shù)的應(yīng)用

2.1人工智能應(yīng)用的問題求解

人工智能相關(guān)問題的解決與處理，就是當(dāng)人類在遇到不能解決的問題時(shí)怎樣讓機(jī)器幫助我們來解決這個(gè)問題，思考問題并找到能夠處理這個(gè)問題的方法，最終解決這一具體問題?，F(xiàn)在，人類本身無法解決的問題能夠通過人工智能技術(shù)，運(yùn)用計(jì)算機(jī)程序的相關(guān)技術(shù)解決了，并且在探索過程中找到了準(zhǔn)確解決這個(gè)問題的方法，如果下次再遇到此類的問題就可以運(yùn)用計(jì)算機(jī)非常容易的解決了。

2.2人工智能應(yīng)用的邏輯推理與定理

邏輯推理是人工智能在研究期間探究時(shí)間最長(zhǎng)的領(lǐng)域。定理的相關(guān)證明就是讓機(jī)器根據(jù)相關(guān)公式證明非數(shù)值性是不是擁有一定的可信度。真正核心的地方在于如何準(zhǔn)確無誤地找到能夠快速解決問題的方法，將大部分的注意力集中在無限數(shù)據(jù)庫(kù)中具有真實(shí)意義的事實(shí)，擁有可信度證明，并且在出現(xiàn)新信息時(shí)能夠正確無誤地修改這些新信息的真實(shí)性。

2.3人工智能應(yīng)用的自然語言處理

人工智能的另一表現(xiàn)就是可以與人類進(jìn)行語言交流，我們所說的自然語言處理就是讓機(jī)器與人類能夠隨心所欲地進(jìn)行交流，這也是實(shí)際應(yīng)用范圍內(nèi)人工智能技術(shù)得到運(yùn)用的典型示例?，F(xiàn)在此范圍的核心研究?jī)?nèi)容是在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)，以主題和對(duì)話情境為基石，生成和解釋自然語言。

2.4人工智能應(yīng)用的智能信息檢索技術(shù)

在科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，人類已進(jìn)入了“知識(shí)爆炸”的時(shí)代。傳統(tǒng)檢索系統(tǒng)已經(jīng)滿足不了如今數(shù)量巨大、種類多樣的文獻(xiàn)檢索要求。人工智能科技持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的重要前提就是智能檢索模塊，可以說，智能信息檢索技術(shù)的運(yùn)用勢(shì)在必行。

2.5人工智能應(yīng)用的專家系統(tǒng)

我們經(jīng)常說的專家系統(tǒng)就是指從人類專家那里獲取知識(shí)，并用來解決只有專家才能解決的疑難問題。這是一種基于知識(shí)的系統(tǒng)，從而也被稱為知識(shí)基系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)中研究最活躍、最有成效的一個(gè)領(lǐng)域。現(xiàn)在的專家系統(tǒng)尤其特殊地模仿了專家在處理故障時(shí)的思維方式，其水平有時(shí)甚至可以超過人類專家的水平。

2.6人工智能應(yīng)用的機(jī)器人學(xué)

機(jī)器人對(duì)我們來說并不陌生，已在多個(gè)領(lǐng)域獲得了越來越普遍的應(yīng)用，諸如農(nóng)業(yè)、工業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、航空和海洋等。機(jī)器人學(xué)所研究的問題主要包括從機(jī)器人手臂的最佳移動(dòng)到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)動(dòng)作序列的規(guī)劃方法。機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的研究對(duì)人工智能思想的發(fā)展都起到了促進(jìn)作用。

3　人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，但技術(shù)的發(fā)展往往超越我們的想象。就目前的一些前瞻性研究可以看出，未來人工智能技術(shù)的發(fā)展有以下幾個(gè)趨勢(shì)。

3.1問題求解

問題求解一般包括兩種，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，正在逐漸發(fā)展成為搜索和問題歸約這類人工智能的基本技術(shù)。另一種問題的求解程序，是把各種數(shù)學(xué)公式符號(hào)匯編在一起，其性能已達(dá)到非常高的水平，并被許多工程師和科學(xué)家應(yīng)用，甚至還有些程序能夠用經(jīng)驗(yàn)來改善其性能。

3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，常被簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指由大量處理單元（神經(jīng)元）互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，主要擅長(zhǎng)處理復(fù)雜的多維非線性問題，不但可以解決定量的問題，還可以解決定性的問題，同時(shí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有大規(guī)模并行處理和分布信息存儲(chǔ)的能力。或許未來智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)成可能就是作為主機(jī)的馮·諾依曼型計(jì)算機(jī)與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。

4　結(jié)語

人工智能的基本思想已經(jīng)在許多領(lǐng)域中得到應(yīng)用，對(duì)于人工智能技術(shù)未來的發(fā)展還有很多未知的可能，但無論如何發(fā)展都將推動(dòng)人類在科學(xué)與生活領(lǐng)域中不斷進(jìn)步。

［1］ 王敏.關(guān)于人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)中應(yīng)用的探討［J］.計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用，2013，（14）：119-121.

［2］ Martin Riedmiller,Thomas Gabel,Roland Hafner,Sascha Lange.Reinforcement learning for robot soccer［J］.Autonomous Robots.2009（1）：40-41.

［3］ 郭小磊.淺談人工智能技術(shù)在檔案管理中的應(yīng)用和加強(qiáng)應(yīng)用的必要性［J］.才智，2009，（18）：189-190.

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2015-08-27