計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)的應(yīng)用與未來(lái)發(fā)展分析

李子青

摘 要：本文針對(duì)計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展歷程，探討了人工智能技術(shù)在當(dāng)前時(shí)代的應(yīng)用場(chǎng)景，并針對(duì)性地研究了人工智能技術(shù)未來(lái)可能的發(fā)展趨勢(shì)，希望可以提供一些參考的價(jià)值。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī);人工智能;應(yīng)用;發(fā)展趨勢(shì)

人工智能現(xiàn)在一般是指執(zhí)行在人類(lèi)決策領(lǐng)域內(nèi)考慮任務(wù)的計(jì)算系統(tǒng)，在這個(gè)系統(tǒng)中，以目前的技術(shù)水平來(lái)看，包含著高級(jí)數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)應(yīng)用。上世紀(jì)50年代中期，人工智能的概念開(kāi)始完善，直到近些年才開(kāi)始迅速發(fā)展，并快速成為協(xié)調(diào)數(shù)字技術(shù)和管理業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的重要工具。在可以預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，人工智能必定是時(shí)代的主旋律。

1 人工智能過(guò)去和現(xiàn)在

1.1 人工智能的過(guò)去

早在幾個(gè)世紀(jì)以前，就出現(xiàn)了“人工智能”的模糊概念。19世紀(jì)末期，人工智能開(kāi)始出現(xiàn)在科學(xué)作品當(dāng)中，比如H.G.Wells等科幻作家的作品當(dāng)中就在探索機(jī)器人和其他機(jī)器的概念——機(jī)器像人一樣思考和行動(dòng)。不過(guò)人工智能的概念正式被定義還是上個(gè)世紀(jì)40年代初期的事情，其標(biāo)志性的事件是阿蘭·圖靈提出的計(jì)算理論，該理論的本質(zhì)是機(jī)器如何使用算法來(lái)產(chǎn)生機(jī)器“思考”。自從這一理論提出后，科學(xué)界就開(kāi)始探索創(chuàng)建人工智能框架的方法。

上世紀(jì)50年代中期，達(dá)特茅斯學(xué)院開(kāi)始嘗試著進(jìn)行人工智能的實(shí)際應(yīng)用。在當(dāng)時(shí)，所謂“人工智能”應(yīng)用就是采用電腦玩跳棋游戲，與前幾年的AlphaGo玩圍棋如出一轍。然而考慮到上世紀(jì)50年代中期計(jì)算機(jī)還不夠先進(jìn)的大背景，這樣的人工智能實(shí)際應(yīng)用的出現(xiàn)是非常值得贊揚(yáng)的，稱(chēng)得上是一種突破性進(jìn)展。然而，因?yàn)楣δ懿煌晟疲野l(fā)展方向不明確，人們對(duì)人工智能的熱情又逐漸消退，直到上世紀(jì)末人工智能才再一次進(jìn)入人們的視野，其標(biāo)志性的事件在于IBM公司開(kāi)發(fā)了一套國(guó)際象棋計(jì)算機(jī)深藍(lán)并且擊敗了世界象棋冠軍。

進(jìn)入新世紀(jì)以來(lái)，尤其是最近幾年，人工智能的發(fā)展速度非常迅猛。一般觀(guān)察家們普遍認(rèn)可2015年是人工智能的第一個(gè)里程碑年。在2015年谷歌云、亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、微軟等開(kāi)始加強(qiáng)對(duì)人工智能的研究，人工智能領(lǐng)域的研究開(kāi)始致力于提高自然語(yǔ)言處理能力、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和分析工具。

1.2 人工智能的現(xiàn)在

從現(xiàn)有的概念來(lái)看，人工智能是一個(gè)涵蓋了任何與機(jī)器智能相關(guān)應(yīng)用的系統(tǒng)的總稱(chēng)。從目前的研究情況來(lái)看，人工智能的研究包含了通用人工智能的研究，這一類(lèi)研究主張的是系統(tǒng)通常向周?chē)氖澜鐚W(xué)習(xí)，并且以跨域的方式應(yīng)用數(shù)據(jù)，如谷歌的Deep Mind使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)來(lái)操作人類(lèi)所有的電子游戲。

自然語(yǔ)言處理，具體是使機(jī)器能夠閱讀、理解和解釋人類(lèi)的語(yǔ)言，現(xiàn)在的研究方向是語(yǔ)義引擎，典型的應(yīng)用目前主要是語(yǔ)音識(shí)別，如Siri、天貓精靈等等。

機(jī)器視覺(jué)，機(jī)器視覺(jué)相當(dāng)于人工智能的眼睛，必定是研究的重點(diǎn)方向。在過(guò)去的幾年，傳感器及相關(guān)技術(shù)得到了大力發(fā)展，極大地強(qiáng)化了機(jī)器感知能力。

目前已經(jīng)形成一些比較認(rèn)可的人工智能構(gòu)件方法，比如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法。其中機(jī)器學(xué)習(xí)是編寫(xiě)某種算法并通過(guò)輸入一些信息，用來(lái)訓(xùn)練機(jī)器，使機(jī)器能夠按照人們預(yù)想的某種方式運(yùn)行。深度學(xué)習(xí)是依靠人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬近似人腦的神經(jīng)，這個(gè)可能會(huì)是人工智能發(fā)展的重點(diǎn)方向，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)對(duì)于發(fā)展計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)過(guò)濾、醫(yī)學(xué)診斷等具有非常重要的價(jià)值。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)則依賴(lài)于概率圖形模型，使隨機(jī)變量和條件獨(dú)立并去理解和處理事物之間的關(guān)系。遺傳算法，則是利用自然選擇的建模方法，使用變異模型與交叉技術(shù)來(lái)解決復(fù)雜的問(wèn)題。

在2018年，我們都經(jīng)歷了基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的工具、平臺(tái)以及應(yīng)用程序的迅速興起，這些技術(shù)工具，不僅僅改變了互聯(lián)網(wǎng)以及軟件行業(yè)，還將包括制造業(yè)、健康、教育、農(nóng)業(yè)以及汽車(chē)等在內(nèi)的各種垂直行業(yè)產(chǎn)生了重大影響。

從國(guó)內(nèi)的情況來(lái)看，2016年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模在96.6億元，相比2015年增長(zhǎng)37.9%，2017年市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到135億元，增長(zhǎng)率是41.2%，2018年市場(chǎng)規(guī)模則達(dá)到了238.2億元，增長(zhǎng)率是56.6%。從這種發(fā)展情況來(lái)看，2018年已經(jīng)將目前人工智能的技術(shù)水平推到了一個(gè)比較高的高度，2019年人工智能市場(chǎng)穩(wěn)健發(fā)展，到年底預(yù)計(jì)市場(chǎng)規(guī)模可能達(dá)到280億元。實(shí)際上這是一個(gè)比較保守的估計(jì)，具體來(lái)看，工信部發(fā)布新一代人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新重點(diǎn)任務(wù)揭榜工作方案中指出到2020年要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛、智能服務(wù)機(jī)器人、智能消費(fèi)無(wú)人機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)等幾個(gè)重點(diǎn)項(xiàng)目。

當(dāng)然就目前來(lái)說(shuō)，人工智能已經(jīng)有了一些比較初級(jí)的應(yīng)用，如醫(yī)療行業(yè)，現(xiàn)今已經(jīng)實(shí)現(xiàn)醫(yī)療影像人工智能、服務(wù)診斷提醒、臨床決策診斷系統(tǒng)、藥物研發(fā)、外殼手術(shù)機(jī)器人、醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人、語(yǔ)音識(shí)別錄入，混合現(xiàn)實(shí)技術(shù)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)，數(shù)據(jù)分析等等。再比如家居領(lǐng)域，目前將人工智能運(yùn)用到家居領(lǐng)域是行業(yè)探索的重點(diǎn)，也有一些成果出現(xiàn)，比如說(shuō)上文提到的天貓精靈。實(shí)際現(xiàn)在有一種比較典型的智能家居控制系統(tǒng)，算是比較成功的人工智能應(yīng)用，其原理是有一種中控，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接家里各種電子設(shè)備的控制器，通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別即可完成一些比較常規(guī)的操作。還有如汽車(chē)，典型的人工智能應(yīng)用則是自動(dòng)駕駛。除這些應(yīng)用之外，在零售、機(jī)器人、安防、制造、教育等行業(yè)領(lǐng)域都有人工智能應(yīng)用的身影。

2 人工智能的發(fā)展

目前的機(jī)器智能有三個(gè)主要層次，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器智能和人工智能。從當(dāng)前時(shí)代來(lái)看，人工智能的研究進(jìn)展還處在機(jī)器學(xué)習(xí)階段，也就是目前的應(yīng)用還處于初級(jí)階段，離真正的人工智能還比較遙遠(yuǎn)。具體來(lái)說(shuō)，目前的機(jī)器學(xué)習(xí)智能在很有限的變量范圍內(nèi)運(yùn)行，即便只是出現(xiàn)了一個(gè)變化，都有可能導(dǎo)致不能運(yùn)行，比如天貓精靈，智能按照固定的語(yǔ)句來(lái)進(jìn)行識(shí)別。實(shí)際上現(xiàn)在的人工智能可以區(qū)分狗和貓，但是沒(méi)有辦法識(shí)別狗的不同品種。鑒于這種情況，人工智能相關(guān)和機(jī)器學(xué)習(xí)在現(xiàn)在和未來(lái)幾年還會(huì)是研究的重點(diǎn)，IBM、谷歌等組織正在投入大量的資金和時(shí)間來(lái)研究人工智能技術(shù)，以便更好地為用戶(hù)提供便利和好處。

依托現(xiàn)有的人工智能技術(shù)應(yīng)用，未來(lái)幾年最可能的趨勢(shì)會(huì)是強(qiáng)化這些應(yīng)用，如自動(dòng)駕駛，人工智能技術(shù)與汽車(chē)的融合度是比較高的，預(yù)計(jì)到2020年，自動(dòng)駕駛智能芯片、車(chē)輛智能算法、自動(dòng)駕駛、車(chē)載通信等關(guān)鍵技術(shù)會(huì)有所突破，能夠?qū)崿F(xiàn)智能聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)達(dá)到有條件自動(dòng)駕駛的水平。不過(guò)目前自動(dòng)駕駛汽車(chē)還是概念上的東西，車(chē)輛軟硬件技術(shù)、人工智能算法、政策和商業(yè)化都不成熟，要走的道路還比較長(zhǎng)，這需要構(gòu)建起完善的數(shù)字道路、智能道路，并實(shí)現(xiàn)主動(dòng)感知、自動(dòng)辨析、主動(dòng)適應(yīng)交通變化、動(dòng)態(tài)交互、持續(xù)功能，即新能源汽車(chē)+自動(dòng)駕駛+人工智能+新一代道路系統(tǒng)。

再如，醫(yī)療領(lǐng)域，從上文看，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用是比較深入的，目前已經(jīng)有比較完善的人工智能應(yīng)用方案，未來(lái)幾年可能會(huì)實(shí)現(xiàn)跨地域的遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)，任意時(shí)間診斷的遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)，以及遠(yuǎn)程監(jiān)控服務(wù)，低成本，精準(zhǔn)的AI監(jiān)控將可能替代臨床。在更長(zhǎng)遠(yuǎn)的未來(lái)醫(yī)療機(jī)器人會(huì)代替費(fèi)時(shí)費(fèi)力的人工醫(yī)療服務(wù)，如復(fù)建、物理治療等。健康智能手表，可穿戴醫(yī)療設(shè)備，如可穿戴血糖檢測(cè)儀、心血管疾病管理裝置、EEG腦電圖顯示器等等。

總體來(lái)說(shuō)，可以將未來(lái)幾年人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)概括為如下幾種。

首先，引入支持人工智能的芯片。智能芯片實(shí)際上是制約人工智能技術(shù)發(fā)展的瓶頸，人工智能高度依賴(lài)專(zhuān)用處理器，現(xiàn)有的CPU無(wú)法提高AI培訓(xùn)模型的速度，AI模型需要額外的硬件來(lái)解決復(fù)雜的數(shù)學(xué)問(wèn)題，以此來(lái)提高任務(wù)處理速度，比如面部識(shí)別?，F(xiàn)階段英偉達(dá)、ARM、高通、英特爾等芯片制造商都在致力于智能芯片的研究開(kāi)發(fā)。

其次，面部識(shí)別的功能還需要進(jìn)一步完善優(yōu)化。最近面部識(shí)別出現(xiàn)了很多負(fù)面新聞，但面部識(shí)別是人工智能技術(shù)當(dāng)中的一種重要技術(shù)，在未來(lái)必定會(huì)持續(xù)發(fā)展，近些年已經(jīng)見(jiàn)證了面部識(shí)別技術(shù)的使用，具有非常高的可靠性和準(zhǔn)確性，比如支付寶的刷臉支付，未來(lái)還會(huì)在更高效率的識(shí)別技術(shù)上發(fā)力。

再次，人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的融合應(yīng)用。隨著5G的逐步完善，邊緣計(jì)算成為物聯(lián)網(wǎng)尤其是大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建的一大關(guān)鍵技術(shù)，這將會(huì)是應(yīng)用人工智能的重點(diǎn)領(lǐng)域，包括自動(dòng)駕駛在內(nèi)都需要邊緣計(jì)算，實(shí)際上邊緣計(jì)算也算是人工智能技術(shù)當(dāng)中的一項(xiàng)比較關(guān)鍵的技術(shù)，沒(méi)有它自動(dòng)駕駛汽車(chē)將會(huì)一直是概念，而不會(huì)變得實(shí)用。而物聯(lián)網(wǎng)廣泛地連接各種電子設(shè)備，為AI提供機(jī)器感知能力，實(shí)際上現(xiàn)在隨著大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合，已經(jīng)體現(xiàn)為初級(jí)人工智能應(yīng)用，如果后續(xù)人工智能技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，用人工智能來(lái)代替大數(shù)據(jù)，就會(huì)是人工智能的高級(jí)應(yīng)用，比如說(shuō)電影《鋼鐵俠》當(dāng)中就揭示了理想的人工智能——賈維斯，雖然這是科幻電影中的想象，但很可能會(huì)實(shí)現(xiàn)。

第四，人工智能的社會(huì)經(jīng)濟(jì)模型。人工智能的社會(huì)關(guān)注度越來(lái)越高，但幾乎所有人都提出了一個(gè)共同的問(wèn)題，即AI很快會(huì)帶走工作嗎。這個(gè)問(wèn)題并不好回答，誠(chéng)然人工智能是會(huì)奪走資源稀缺的工作，但人工智能的發(fā)展也會(huì)帶來(lái)新的工作機(jī)遇?，F(xiàn)在和未來(lái)幾年，這方面還是政府工作當(dāng)中的一個(gè)重點(diǎn)，因?yàn)槿斯ぶ悄艿膽?yīng)用會(huì)帶來(lái)技能差距風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)大，并可能造成兩極分化的社會(huì)，所以社會(huì)經(jīng)濟(jì)模型方面的考量將會(huì)是未來(lái)的重點(diǎn)方向。

第五，人工智能的建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的最大挑戰(zhàn)取決于選擇正確的框架，現(xiàn)階段有很多合適的平臺(tái)，如TensorFlow、Caffe2、PyTorch等等。在特定框架中訓(xùn)練以及評(píng)估模型后，現(xiàn)階段很難將訓(xùn)練后的模型移植到另外的一個(gè)框架當(dāng)中，這突出的問(wèn)題是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具之間缺乏兼容性，未來(lái)這將是發(fā)展的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。

3 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，AI在很多方面比人類(lèi)更有優(yōu)勢(shì)，AI已經(jīng)得到了全球從學(xué)術(shù)界到應(yīng)用領(lǐng)域的高度重視，而中國(guó)在人工智能領(lǐng)域上的開(kāi)發(fā)研究更是不遺余力的。目前人工智能已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行了應(yīng)用，并在在持續(xù)發(fā)展當(dāng)中。當(dāng)然這之中的難點(diǎn)問(wèn)題還有很多，這都是需要去研究的課題。

參考文獻(xiàn)：

[1]艾華.”互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能的應(yīng)用與發(fā)展[J].電腦知識(shí)與技術(shù)， 2017，13（11）：171-172.

[2]楊麗，陶忠，羅榮等.淺談信息時(shí)代人工智能的應(yīng)用與發(fā)展[J].中國(guó)水運(yùn)（下半月），2018，18（6）：60-61.

[3]李佩蓉，解解，崔旭等.人工智能在高校智慧圖書(shū)館中的應(yīng)用與發(fā)展——基于人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用及其算法實(shí)現(xiàn)[J].圖書(shū)館研究與工作，2018，（7）：27-30.

[4]譚蓓蓓.智能系統(tǒng)集成的應(yīng)用與發(fā)展[J].科技信息，2013，（15）：210， 259.