計算機人工智能的識別技術類型和應用

馬子恒

摘 要隨著計算機應用技術和網絡信息技術的飛速發(fā)展，人工智能識別技術也取得了極大的發(fā)展，在各個行業(yè)、各個領域都有重要的應用，并且應用范圍不斷擴大，為人們的生活、工作帶來極大的便利。通過學習和了解，我在這里主要談一下計算機人工智能識別技術的發(fā)展應用和我的一些思考，讓大家對計算機人工智能識別技術有更進一步的了解。

【關鍵詞】計算機 人工智能識別技術 應用及思考

1 前言

計算機人工智能技術是一種自動化的，高度智能化的科學化的技術。計算機人工智能識別技術通過對人類的思維過程和思維方式進行研究，將人類思維模式從抽象化到具體化，變成能夠準確描述的物理信號，然后進行識別、判斷和模擬，最終通過計算機程序的表達將人類的思維方式準確地復現(xiàn)出來。計算機人工智能識別技術應用的范圍非常廣泛，因為其以人類的思維方式為藍本，所以與其他計算機技術相比，能夠為人類提供更為精準優(yōu)質的服務，更能完美貼合人們的需求。

2 計算機人工智能的識別技術類型和應用

2.1 計算機人工智能識別技術的技術類型

計算機人工智能識別技術主要包含非人化識別技術和基于人的人工智能識別技術，前者是通過識別人之外的事物信息的技術，主要包含的技術有智能卡技術，條形碼識別技術和射頻識別技術?；谌说娜斯ぶ悄茏R別技術是針對人體所設計的一項智能識別技術，主要包括人臉識別技術，聲音識別技術和指紋識別技術。

2.2 計算機人工智能識別技術的應用

計算機人工智能識別技術經過蓬勃的發(fā)展，現(xiàn)在在各行業(yè)都有了比較多的應用，在此我主要談一下在機器人領域、語音識別領域、和圖像識別領域的應用。自上世紀70年代以來，機器人技術如火如荼地發(fā)展，并且隨著科技的變革與發(fā)展，機器人變得越來越智能化。機器人可以代替或者協(xié)助人類完成各種工作，凡是枯燥的、危險的、有毒的、有害的工作，都可以讓機器人大顯身手。機器人除了廣泛應用于制造業(yè)外，還應用于資源勘探、救災排險、醫(yī)療服務、家庭娛樂、軍事航天等其他領域。在機器人變得智能化的過程中，計算機人工智能的識別技術起到了很關鍵的作用。計算機人工智能識別技術在語音識別中的應用目的是讓機器聽懂得人類語言，是人工智能識別技術研究的一個重要方向，也是人機語音交互的技術核心；在語音輸入的控制系統(tǒng)中，它可以使人們丟掉鍵盤，通過識別語音中的要求、請求、命令或詢問來作出正確的響應，這樣既可以克服人工鍵盤輸入速度慢，極易出錯的缺點，又有利于大大縮短系統(tǒng)的反應時間，使人機交流變得更簡便易行。語音識別技術有著非常廣泛的應用領域和市場前景。比如用于聲控語音撥號系統(tǒng)、聲控智能玩具、智能家電等領域。尤其是面向物聯(lián)網的智能語音產業(yè)鏈的形成將會引起商業(yè)模式的新變化。計算機人工智能識別技術在圖像識別中的應用出現(xiàn)比較晚，難度也比較大，因為圖像本身具有廣泛性和豐富性，可以是各種圖畫、字符、透視膠片、聲波信號、空間物體等，它廣泛應用于公共安全、商業(yè)、農業(yè)、醫(yī)學、教育等領域。例如交通方面的車牌識別系統(tǒng)、公共安全方面的人臉識別技術、指紋識別技術、農業(yè)方面的種子識別技術、食品品質的檢測技術、醫(yī)學方面的心電圖識別技術等。隨著計算機技術的不斷發(fā)展，圖像識別技術也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進。相信在不久的將來，圖像識別技術不再是一個我們與外部世界交互的工具，而是能夠完全取代我們。

3 計算機人工智能識別技術的思考

3.1 在機器人應用領域

計算機人工智能識別技術在機器人中的應用目前主要的問題是高端不足、低端過剩、價格高、機器人的智能性還不夠強。機器人在進行作業(yè)實施的過程中經常存在靈活性不高，行動遲緩的問題。究其原因我認為應該細化人工智能對人的思維和肢體的感知精度，可以加入數(shù)量更多、類型更加全面的傳感器來實現(xiàn)感知，并且能夠更好地映射到計算機程序中，來提高智能機器人的自主性和適應性。

3.2 在語音識別應用領域

計算機人工智能識別技術在語音識別的應用中目前比較完善，但是還存在著一些問題，比如可靠性不高、詞匯量不足的問題。例如語音識別所處的場合經常會有噪音，另外被識別的語音可能未必都是標注的發(fā)音和語速，經常會有各地的口音以及說話時候的停頓、重復和不受語法控制等，這些都會對語音識別造成了阻力，所以提高其可靠性可以從語音識別程序的降噪篩選入手，并且要更廣泛地收集擴充人工智能的語音庫。詞匯庫中包含的各語種詞匯越多，人工智能語音識別才能越精準。另外我認為把那些有著先進性能與完善功能的語音識別借助系統(tǒng)固化到那些更加微小的模塊或芯片上，用以最大限度地降低成本，是今后語音智能識別技術真正實現(xiàn)廣泛應用的關鍵所在。

3.3 在圖像識別應用領域

同語音智能識別技術相比較，圖像智能識別技術應用瓶頸更多，難度也更大。因為圖像識別中需要識別的信息更多樣、更復雜，例如圖像的形狀、色彩、光照強度、對比度等信息，我認為在圖像識別的過程中特征抽取和選擇是非常關鍵的技術之一。計算機的圖像識別技術是一個異常高維的識別技術，不管圖像本身的分辨率如何，其產生的數(shù)據(jù)經常是多維性的，這給計算機的識別帶來了非常大的困難。想讓計算機具有高效地識別能力，最直接有效的方法就是降維。讓計算機的圖像識別在盡量低的維度上進行，這樣才能提高它的識別速率。

4 結語

計算機人工智能技術是目前被大眾媒體反復提及的，在人群中關注度極高的一個詞匯，而基于計算機人工智能的識別技術作為計算機人工智能技術的重要部分受到人們極大的追捧。只要我們開拓思維，解決了瓶頸問題，計算機人工智能識別技術將會實現(xiàn)精準快速的識別，打造出更加智能的世界。

參考文獻

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作者單位

天津市寶坻區(qū)第一中學 天津市 301800