石辰浩
摘 要 人工智能與機器人是當下信息時代的前沿研究領域,雖然機器人一詞早就在科幻小說中詮釋的淋漓盡致,但很可惜在顯示發(fā)展中還處于突破階段,人工智能也是一樣。人工智能與機器人發(fā)展這兩者是相輔相成的,目前機器人的突破方向就是培養(yǎng)高智能的機器人,本文將從高中生的角度,對人工智能與機器人的發(fā)展趨勢進行探討。
關鍵詞 人工智能 機器人 自動化 發(fā)展趨勢
中圖分類號:TP242 文獻標識碼:A
0 引言
人工智能與機器人都是上世紀興起的計算機科學分支,對于人工智能與機器人來說,其定義是一個比較復雜的過程,雖然普通群眾都明白這兩者的意義,但科學上卻沒有較為統一的定義。人工智能與機器人的研究涉及多個學科,這兩者的發(fā)展已經滲入到了高中生學習領域之內,很多時候我們會把人工智能與機器人給搞混,認為兩者是一體的,但實際上人工智能是通過計算機應用來模仿某些人思維及智能,而機器人是用機器制造出與人行為相似的研究技術,對于高中生來說,不僅應該了解這兩者的區(qū)別,更需要明白其應用領域及研究進展,從而為將來研究打下扎實的基本功,更好地為科技創(chuàng)新做出貢獻。本文的主旨在于探討人工智能及機器人未來發(fā)展趨勢。
1人工智能發(fā)展史
人工智能起源于上世紀中葉, 1956年的達特茅斯學院會議正式誕生了“人工智能”一詞,科學家們才真正開始研究起了人工智能。很快的人工智能研究迎來了第一次發(fā)展高潮,在長達十余年的研究過程中,計算機不斷地被應用于各個領域,其在數學與自然語言領域的應用讓許多科學家看到了希望,因此各大項目如雨后春筍般的建立起來。內基梅隆大學為數字設備公司設計了一套名為XCON的“專家系統”的系統,采用人工智能程序,具備完善的專業(yè)知識及經驗的計算機智能系統,因為能夠顯著應用于商業(yè)模式,故而原處于冰封期的人工智能研究進入了第二次高潮,但很可惜這次高潮猶如一抹夕陽紅,1987年時蘋果和IBM公司生產的臺式機性能都超過了Symbolics等廠商生產的通用計算機后,專家系統就走了下坡路。但這并不意味著人工智能研究就此停住,1997年IBM的深藍戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫;2009年螺絲聯邦理工學院發(fā)起的藍腦計劃,生成已經成功模擬了部分鼠腦;以及今年大家關注最多的谷歌AlphaGO戰(zhàn)勝韓國李世乭,這三個案例成功展現出人工智能的研究進展,其成就也在不斷的刷新。
2人工智能的發(fā)展困境
就研究資料顯示,目前人工智能的研究困境主要是體現在了計算機博弈、機器翻譯這兩個方面,所謂博弈就是競爭,這在自然界或實施社會發(fā)展中是很常見的,機器翻譯則是指利用機器來進行語言翻譯。計算機博弈可以分為多種,簡單的機器博弈可以通過認為操作進行,就像是游戲的聯機作戰(zhàn)一樣,但實際上計算機博弈與一般的聯機作戰(zhàn)不同,不僅在于技術操作,還有應對措施及智能模仿,人與人之間的博弈涉及許多方面,大體都是在于體力與腦力的較量,計算機技術無法模仿人的思維及智能演算出機器博弈,這是計算機技術研究的不足,要解決這類問題就需要加深計算機技術研究及生物學神經等學科的認識,對于我們高中生來說,首要的第一步就是加深對信息技術課的了解,許多關于人工智能的知識都是在這門課上學習的,要突破人工智能的研究難題,就需要從學習做起。
機器翻譯即使是我們高中生也是會做的,舉個簡單的例子就是百度翻譯,英語中不會翻譯的句子或單詞就打到手機上去,再利用百度翻譯軟件進行翻譯,這是最簡單的機器翻譯。說實在的在這個過程中存不存在人工智能都是一個問題,筆者覺得在這個翻譯過程中其實是程序在起作用,并沒有實現自動化翻譯,還是人工翻譯。目前計算機還無法實現自動化翻譯的功能,這也是計算機科學的一大弱點,要改進這個弱點,就需要對語言進行深入的研究而不是僅僅停留在翻譯表面。就我看來,最主要的還是要利用計算機技術對人理解及使用語言進行深層次的研究,才能夠真正完成機器翻譯而不是人工翻譯數字化。
雖然人工智能在計算機博弈及機器翻譯出現了屏障,但其發(fā)展前景是很廣泛的。無論是在高端領域中的應用還是在日常生活中,人工智能都能夠廣泛應用。例如人工導航系統在汽車駕駛中的應用,現在是很廣泛的。我認為,難得在于如何推廣應用,讓人工智能能夠推廣,這也是發(fā)展的困境。
3人工智能在機器人領域中的發(fā)展
人工智能與機器人研究的結合早就受到了科學家們的關注,制造出能夠模仿人思維及行為的機器人是當下機器人研究的重要領域。有個詞叫做“生物機器人”,指的就是能夠絕壁生物思維及行為,具備一定智商能夠思考的機器人,伴隨著機器人研究的深入,制造出能夠模仿人行為的機器人并不難,難就難在如何讓機器人具備思維及智商。在大學生機器人比賽中,常??梢钥匆姍C器人搬運其物塊或是移開物塊等等,這些簡單的行為機器人的制造并不難,但制造出能夠與國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫對賽的智能機器人就是難題。人工智能在機器人中的應用主要是多元化信息采集、人工智能系統集成這兩方面。多元化信息采集能夠有效幫助機器人收集信息,通過IT系統整合后能夠獲取更多更廣泛的知識,進而提升智能系統;人工智能系統集成主要是為了提升機器人的綜合運用,只有一個系統是無法完善機器人的發(fā)展的,只有利用多個系統制約才能夠讓機器人應對各式各樣的突發(fā)情況,從而具備“思維”。
4結語
綜上所訴,人工智能的發(fā)展一波三折,從上世紀中葉到現在,幾經沉浮終于有了舉世矚目的成就。但人工智能的發(fā)展還是面臨困境的,而我們要做的就是迎難而上,從而為科技創(chuàng)新做出貢獻。
參考文獻
[1] 孫怡寧.淺談人工智能與機器人的發(fā)展趨勢[J].設計與研發(fā),2016.
[2] 孫珩.淺談人工智能的發(fā)展趨勢[J].IT與網絡,2015.endprint