淺談人工智能的基本原理和方法

高仕巖

摘 要 隨著科技的不斷發(fā)展，人工智能對(duì)人們?nèi)粘Ｉ畹挠绊懺絹?lái)越大，各個(gè)領(lǐng)域都在積極地研究人工智能技術(shù)?；诖耍疚耐ㄟ^(guò)對(duì)人工智能的基本原理進(jìn)行分析，從模式識(shí)別、專(zhuān)家系統(tǒng)、機(jī)器翻譯以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面入手，詳細(xì)論述了人工智能的基本運(yùn)用方法。

關(guān)鍵詞 人工智能；專(zhuān)家系統(tǒng)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

前言

人工智能簡(jiǎn)稱(chēng)AI，它是計(jì)算機(jī)學(xué)科中的一個(gè)重要分支，自20世紀(jì)70年代以來(lái)被學(xué)術(shù)界成為三大頂尖技術(shù)之一。人類(lèi)在研究人工智能領(lǐng)域起始于1956年，隨后人們不斷的對(duì)其進(jìn)行定理證明、邏輯推理以及問(wèn)題求解，使其在近幾十年來(lái)飛速發(fā)展。如果將自然學(xué)科、人工智能和計(jì)算機(jī)計(jì)算等緊密地結(jié)合在一起，將會(huì)成為計(jì)算機(jī)甚至人類(lèi)發(fā)展史上新的里程碑。

1 人工智能的基本原理

人工智能能夠?qū)θ说乃季S和意識(shí)等信息進(jìn)行模擬，它不具備人類(lèi)的智慧，但是卻能像人類(lèi)一樣進(jìn)行思考，在未來(lái)某個(gè)時(shí)間可能會(huì)超過(guò)人類(lèi)的智能。人工智能的基本原理主要從以下幾點(diǎn)進(jìn)行分析：①生成自然語(yǔ)言。利用計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù)生成相關(guān)文本，然后轉(zhuǎn)換成為自然語(yǔ)言。②語(yǔ)音識(shí)別。利用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)，對(duì)于人們的語(yǔ)音信息進(jìn)行識(shí)別，從而完成相應(yīng)的指令。在人工智能中，有一項(xiàng)較為流行的定義，即人工智能就是要讓機(jī)器的行為看起來(lái)就像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。但是，就目前人工智能的發(fā)展來(lái)看，這一定義對(duì)于強(qiáng)人工智能的可能性進(jìn)行了忽略。從廣義上來(lái)說(shuō)，人工智能是人造機(jī)器所表現(xiàn)出來(lái)的智能?，F(xiàn)階段，人工智能可以劃分為四類(lèi)，即機(jī)器“像人一樣思考”、“像人一樣行動(dòng)”、“理性地思考”和“理性地行動(dòng)”。這里“行動(dòng)”應(yīng)廣義地理解為采取行動(dòng)，或制定行動(dòng)的決策，而不是肢體動(dòng)作。其中，弱人工智能認(rèn)為，機(jī)器只是看起來(lái)是智能的，但是本質(zhì)上并不具有自主意識(shí)，對(duì)于問(wèn)題的解決與推理更多的是基于專(zhuān)家數(shù)據(jù)庫(kù)的建立；而強(qiáng)人工智能則認(rèn)為，只要運(yùn)行適當(dāng)?shù)某绦?，?jì)算機(jī)就能夠真正的具有“智能思維”。目前，在弱人工智能領(lǐng)域中，已經(jīng)取得了可觀(guān)的成就[1]。

2 人工智能的基本運(yùn)用方法

2.1 模式識(shí)別

人類(lèi)的模式識(shí)別，指的是人在信息處理過(guò)程中對(duì)周邊環(huán)境所形成的認(rèn)知，其應(yīng)用在人工智能上有著如下表現(xiàn)：①人工智能的模式識(shí)別，是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通過(guò)對(duì)外界所輸入的指紋、人臉、視網(wǎng)膜、虹膜、語(yǔ)音等信息的處理，來(lái)識(shí)別周邊環(huán)境并提取其目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本。在這一過(guò)程中，其主要利用自身數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息與所輸入信息進(jìn)行匹配，準(zhǔn)確性極高。由于模式識(shí)別基本可以做到“萬(wàn)無(wú)一失”，因此其目前已經(jīng)在很多行業(yè)中得到了應(yīng)用。以通信技術(shù)為例，當(dāng)一個(gè)人在電話(huà)一端進(jìn)行講話(huà)時(shí)，系統(tǒng)能夠利用語(yǔ)音識(shí)別算法結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)信息，輕松識(shí)別出通話(huà)者身份并將其反映給另一端的通話(huà)者，保證其迅速獲知對(duì)方信息。而在汽車(chē)行業(yè)中，目前得到普遍使用的語(yǔ)音導(dǎo)航也屬于模式識(shí)別的一種，其能夠利用算法和數(shù)據(jù)庫(kù)，智能分析出導(dǎo)航者的目的地，并迅速標(biāo)出最近線(xiàn)路，從而為導(dǎo)航者提供方便；②不過(guò)，由于人工智能模式識(shí)別的數(shù)據(jù)庫(kù)，需要事先通過(guò)人工輸入信息來(lái)進(jìn)行構(gòu)建，使得其在自主性方面有所欠缺，而這方面也是模式識(shí)別未來(lái)發(fā)展的重點(diǎn)。

2.2 專(zhuān)家系統(tǒng)

專(zhuān)家系統(tǒng)也屬于當(dāng)前人工智能運(yùn)用的一部分，其可以通過(guò)模仿人類(lèi)專(zhuān)家的方式，利用數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)解決所輸入問(wèn)題。其工作方式如下：①該系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中包含有某一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，在問(wèn)題輸入后，該系統(tǒng)可以通過(guò)推理判斷的方式來(lái)解決問(wèn)題。在這一過(guò)程中，專(zhuān)家系統(tǒng)能夠以專(zhuān)業(yè)知識(shí)為基礎(chǔ)，通過(guò)一系列思考與判斷而推理得出最終結(jié)論。與此同時(shí)，專(zhuān)家系統(tǒng)還賦予了人工智能具備了良好的知識(shí)推理結(jié)構(gòu)，這可以使專(zhuān)家系統(tǒng)形成持續(xù)學(xué)習(xí)能力。在此影響下，專(zhuān)家系統(tǒng)也將賦予人工智能以隨機(jī)解答問(wèn)題功能；②此外，在專(zhuān)家系統(tǒng)的幫助下，人工智能還將獲得自我學(xué)習(xí)能力，這可以保證其具備很強(qiáng)的未來(lái)發(fā)展性，并能及時(shí)改正所犯錯(cuò)誤，并通過(guò)歸納總結(jié)的方式，隨時(shí)從互聯(lián)網(wǎng)中汲取自己所需的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，這又將賦予其具備自主發(fā)現(xiàn)新知識(shí)的能力。因此，目前專(zhuān)家系統(tǒng)已經(jīng)被人們利用于醫(yī)療、交通和家政等多個(gè)方面，并正在不斷取得突破性發(fā)展。

2.3 機(jī)器翻譯

在語(yǔ)言識(shí)別和自主學(xué)習(xí)功能的推動(dòng)之下，目前人工智能已經(jīng)能夠通過(guò)機(jī)器來(lái)完成對(duì)語(yǔ)言的自動(dòng)翻譯，其工作方式主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：①機(jī)器翻譯主要利用自帶翻譯系統(tǒng)，通過(guò)語(yǔ)音轉(zhuǎn)換的方式將所輸入的詞語(yǔ)翻譯為設(shè)置語(yǔ)言。最早的時(shí)候其通過(guò)自身系統(tǒng)詞典，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)上的語(yǔ)言知識(shí)來(lái)做出規(guī)則性翻譯。接著，機(jī)器發(fā)展為以機(jī)器統(tǒng)計(jì)的形式，利用語(yǔ)音資料庫(kù)來(lái)完成翻譯工作。這導(dǎo)致了各種快速便捷的翻譯軟件層出不窮，但這些翻譯軟件還是與人工翻譯有所差距；②目前在人工智能的機(jī)器翻譯方面，最先進(jìn)的技術(shù)已經(jīng)可以達(dá)到模仿人工神經(jīng)系統(tǒng)，并利用人類(lèi)口語(yǔ)資料庫(kù)來(lái)完成語(yǔ)言翻譯。這種翻譯方法需要人工智能對(duì)照海量雙語(yǔ)句子來(lái)完成，比較耗費(fèi)時(shí)間，因此目前很多翻譯公司開(kāi)始利用智能機(jī)器翻譯+人工翻譯的方式來(lái)彌補(bǔ)缺陷。以目前中科院研發(fā)的IMT/EC智能機(jī)器翻譯系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)能夠通過(guò)多路徑動(dòng)態(tài)選取的方式，將不同的語(yǔ)法、詞意和詞法進(jìn)行整合，充分保障了語(yǔ)句轉(zhuǎn)化的效果，既能夠保留機(jī)器翻譯優(yōu)點(diǎn)又使翻譯效果更加口語(yǔ)化。

2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高度模仿人的神經(jīng)系統(tǒng)，并具備優(yōu)良的信息處理能力和錯(cuò)誤修改能力，其主要具備以下特征：①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以和計(jì)算機(jī)程序進(jìn)行結(jié)合，保證其原有能力得到進(jìn)一步提高。例如：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和視覺(jué)技術(shù)相結(jié)合能夠形成良好的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，可以大大提升當(dāng)前視覺(jué)技術(shù)的觀(guān)察精準(zhǔn)度和距離，該技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影線(xiàn)觀(guān)察和分析上。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以和語(yǔ)音技術(shù)相結(jié)合來(lái)使語(yǔ)音識(shí)別度更加精準(zhǔn)；②因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)是依靠模仿人類(lèi)神經(jīng)系統(tǒng)所建立的，因此其也具備很強(qiáng)生物學(xué)意義，這體現(xiàn)在神經(jīng)學(xué)家可以利用其建立與生物計(jì)算機(jī)模型來(lái)對(duì)人腦功能進(jìn)行分析，這不但可以幫助神經(jīng)學(xué)家更有效地了解人腦，還能間接促進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能取得進(jìn)步[2]。

3 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，隨著社會(huì)與科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)得以不斷更新。在人工智能中，通過(guò)對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)的使用，能夠讓其能夠“像人一樣思考”、“像人一樣行動(dòng)”、“理性地思考”和“理性地行動(dòng)”。現(xiàn)階段，被普遍使用的人工智能技術(shù)包括模式識(shí)別、專(zhuān)家系統(tǒng)、機(jī)器翻譯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，促進(jìn)了社會(huì)與行業(yè)的更好發(fā)展，顯著地提升了人們的生活質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)

[1] 吳曉燕.人工智能發(fā)展對(duì)會(huì)計(jì)工作的影響分析[J].中小企業(yè)管理與科技（上旬刊），2017，（34）：46-47.

[2] 何華燦.人工智能基礎(chǔ)理論研究的重大進(jìn)展——評(píng)鐘義信的專(zhuān)著《高等人工智能原理》[J].智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)，2015，10（01）：163-166.