人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用研究綜述

從人們開(kāi)始對(duì)人工智能進(jìn)行研究到現(xiàn)在已經(jīng)有非常長(zhǎng)的時(shí)間了，人工智能技術(shù)隨著人工智能算法的不斷改進(jìn)和其計(jì)算能力的不斷提升而進(jìn)入了飛速發(fā)展的時(shí)期。人工智能之所以能發(fā)展的如此迅速的另一個(gè)原因就是其在背后不僅有著云計(jì)算、計(jì)算機(jī)和機(jī)器學(xué)習(xí)等多方面理論的支持，而且人工智能也開(kāi)始漸漸地呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、自主操控的特點(diǎn)。人工智能在現(xiàn)實(shí)生活中的運(yùn)用也變得越來(lái)越多了，對(duì)人類社會(huì)的發(fā)展和人們的生活也產(chǎn)生了巨大的影響。

一.人工智能的相關(guān)概念

雖然對(duì)人工智能的研究已經(jīng)有60多年的歷史了，但對(duì)人工智能的概念研究并不是很明確，所以艾倫·圖靈就通過(guò)用“機(jī)器能夠思考么”的問(wèn)題去代替，圖靈就想出了一個(gè)去判斷機(jī)器是否屬于智能系列的方法：讓機(jī)器去進(jìn)行以圖靈名字命名的“圖靈測(cè)試”。該測(cè)試的內(nèi)容為:讓想要判斷其是否是智能的機(jī)器去和正常人進(jìn)行交流和溝通，如果在所選取的測(cè)試者當(dāng)中有30%的人相信對(duì)方和自己交流的是人，那么這臺(tái)機(jī)器就可以被稱之為“智能”。

而在學(xué)術(shù)界，人工智能常常被相關(guān)的學(xué)者研究者分為兩類：一類為強(qiáng)人工智能，一類為弱人工智能。研究者們對(duì)強(qiáng)人工智能的定義為：需要具備自我意識(shí)，在遇到問(wèn)題的時(shí)候需要能向人類一樣進(jìn)行對(duì)問(wèn)題決策。而要實(shí)現(xiàn)這種情況的難度很大，所以在強(qiáng)人工智能的研究方面始終沒(méi)有很大的進(jìn)展。而弱人工智能從嚴(yán)格意義上來(lái)講并不真正擁有智能，因?yàn)槿跞斯ぶ悄懿](méi)有思維意識(shí)，只能按照程序員預(yù)編寫(xiě)好的程序進(jìn)行相應(yīng)的工作，與強(qiáng)人工智能相比較而言，其在這60多年得到了快速的發(fā)展，現(xiàn)如今的人工智能的發(fā)展也是主要圍繞著弱人工智能去進(jìn)行。

二、與人工智能有關(guān)的技術(shù)

（一）機(jī)器學(xué)習(xí)。讓機(jī)器變得更加的智能的途徑之一就是“機(jī)器學(xué)習(xí)”，讓機(jī)器去去模擬人類學(xué)習(xí)新東西的能力，從而讓機(jī)器各方面的性能變得更強(qiáng)。其實(shí)在上個(gè)世紀(jì)的時(shí)候，艾倫·圖靈就想出了類似于機(jī)器學(xué)習(xí)的想法：讓機(jī)器去模仿小孩子的思維，然后讓機(jī)器接受符合其學(xué)習(xí)能力的教育，將機(jī)器變得更加的像一個(gè)成年人的大腦，這種想法和現(xiàn)如今學(xué)者所研究的方向有著很大的相似度。在這方面實(shí)踐探索的道路并不是那么的順利，例如曾經(jīng)獲得圖靈獎(jiǎng)的Maurico V.wilkos教授和其工作伙伴曾經(jīng)嘗試過(guò)去寫(xiě)一些學(xué)習(xí)的代碼和程序，但在使用的過(guò)程中這些程序的局限性就變現(xiàn)出來(lái)了，機(jī)器只會(huì)去做程序里要求它們?nèi)プ龅氖虑?，機(jī)器對(duì)程序里并沒(méi)有要求的事情并不會(huì)去做，所以這就變現(xiàn)出其中的一個(gè)弊端;機(jī)器并不會(huì)去自主學(xué)習(xí)。直到如今，這個(gè)問(wèn)題仍然沒(méi)有得到有效的解決。

（二）專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)的意思是指：讓計(jì)算機(jī)變得具有專家的能力與水平，在某些領(lǐng)域中能為人們提供一些實(shí)際的解決問(wèn)題的辦法。其具備專家能力的原因?yàn)椋核梢允占@些領(lǐng)域中的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，并且還可以模仿專家解決相關(guān)問(wèn)題的過(guò)程，然后根據(jù)所收集的資料和知識(shí)對(duì)所遇到的問(wèn)題進(jìn)行細(xì)密的分析，然后做出相應(yīng)的決定。因?yàn)橹R(shí)庫(kù)系統(tǒng)是專家系統(tǒng)的主體，所以專家系統(tǒng)在對(duì)信息的組織、并入和執(zhí)行等方面與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)都是存在著不同。沒(méi)有經(jīng)過(guò)加工和處理的數(shù)據(jù)常常被存放在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中，而那些有助于做出決策的知識(shí)常常被存放在知識(shí)庫(kù)當(dāng)中，通過(guò)專家系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)在現(xiàn)實(shí)生活中運(yùn)用有關(guān)人工智能的理論的想法，并且現(xiàn)在專家系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛的運(yùn)用到現(xiàn)如今的許多的領(lǐng)域當(dāng)中了，醫(yī)療，地質(zhì)的偵察等領(lǐng)域當(dāng)中甚至現(xiàn)如今的專家系統(tǒng)在許多方面上的水平都可以達(dá)到人類專家的水平了。

（三）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?？蒲姓呤艿轿覀?nèi)祟惐旧淼娜四X神經(jīng)元的啟發(fā)，曾嘗試著去設(shè)計(jì)出與我們?nèi)四X相似度高的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，讓這個(gè)系統(tǒng)去效仿我們?nèi)四X對(duì)現(xiàn)實(shí)中所接觸到的信息的處理方式，以期于進(jìn)一步提高機(jī)器對(duì)相關(guān)信息的處理效率。人工網(wǎng)絡(luò)又被分為許多種，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在對(duì)大型圖像處理的過(guò)程當(dāng)中得到了很大程度的運(yùn)用。當(dāng)然，現(xiàn)如今研究者所創(chuàng)造出來(lái)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是無(wú)法和我們的人腦相比較，但其在現(xiàn)實(shí)生活中的許多領(lǐng)域都是有著突破性的進(jìn)展，例如：醫(yī)療領(lǐng)域，智能化機(jī)器人領(lǐng)域等等

（四）識(shí)別圖像。經(jīng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，我們獲取外界相關(guān)信息的非常重要的方式之一就是對(duì)圖像的識(shí)別，所以從這個(gè)角度去看思考，那么機(jī)器想要去像人類那樣去分析遇到的問(wèn)題和想出相關(guān)方法去解決問(wèn)題，那么機(jī)器就必須要運(yùn)用到與圖像識(shí)別相關(guān)的技術(shù)。圖像識(shí)別功能在現(xiàn)實(shí)生活中的運(yùn)用還是比較廣泛的，例如支付寶等應(yīng)用上的人臉識(shí)別功能，虹膜識(shí)別功能等。從這個(gè)角度去看待機(jī)器的圖像識(shí)別功能，我們可以發(fā)現(xiàn)：圖像識(shí)別就相當(dāng)于人工智能的“眼睛”，通過(guò)這個(gè)功能去收集資料，去效仿我們?nèi)四X對(duì)信息的處理過(guò)程，從而進(jìn)一步對(duì)所遇到的問(wèn)題進(jìn)行決策。

三、人工智能在實(shí)際生活中的運(yùn)用

（一）虛擬個(gè)人助理。該功能如今在市面上運(yùn)用的也是比較多的，例如： Siri、微軟小娜等等。這些人工智能助理的作用為：人工智能助理可以在使用者需要的情況下去完成多項(xiàng)任務(wù)，并且現(xiàn)在市場(chǎng)上的虛擬個(gè)人助理基本上都是可以和使用者進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的對(duì)話，并對(duì)使用者提出的一些簡(jiǎn)單問(wèn)題進(jìn)行解答，人工智能助理工作的原理為：“本地語(yǔ)音識(shí)別 + 云計(jì)算服務(wù)”，在工作時(shí)需要運(yùn)用到的技術(shù)有：語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)等

（二）汽車的自動(dòng)駕駛。在汽車的自動(dòng)駕駛研究方面，谷歌公司為此進(jìn)行了大量的人力和財(cái)力的投資，谷歌曾在2012年4月份的時(shí)候，就向外界公布了一組有關(guān)自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)。我國(guó)研究的自動(dòng)駕駛的汽車行駛的路程已長(zhǎng)達(dá)20 萬(wàn)公里了。據(jù)了解，這一數(shù)據(jù)和如今汽車的最大里程數(shù)已經(jīng)是非常的接近了。不僅如此，我國(guó)在自動(dòng)駕駛方面的研究還取得了另一個(gè)讓國(guó)人感到驕傲的成果：海梁科技集團(tuán)與深圳巴士集團(tuán)等相關(guān)公司一起聯(lián)合花錢(qián)花精力打造的自動(dòng)駕駛客運(yùn)巴士已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)行線路進(jìn)行相關(guān)信息的采集和試運(yùn)行了，

（三）醫(yī)療。國(guó)家對(duì)于醫(yī)療的重視程度一直都是很大的，醫(yī)療水平的不斷進(jìn)步對(duì)于人類社會(huì)發(fā)展意義重大，隨著智能機(jī)器的不斷發(fā)展，現(xiàn)在也已經(jīng)有案例表明人工智能可以運(yùn)用到對(duì)醫(yī)療的建設(shè)當(dāng)中。IBM 公司耗費(fèi)無(wú)數(shù)精力去研發(fā)的采用認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)的人工智能平臺(tái)Watson，江蘇省的蘇北人民醫(yī)院在2017年4月的時(shí)候就開(kāi)始引用Watson眾多產(chǎn)品中的Watson 腫瘤系統(tǒng)，開(kāi)啟了蘇北人民醫(yī)院醫(yī)療的新時(shí)代。Watson 腫瘤系統(tǒng)在蘇北人民醫(yī)院中起到的作用為：Watson 和醫(yī)院的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)接，實(shí)現(xiàn)了患者病例數(shù)據(jù)的信息共享。與此同時(shí)，Watson還可以給臨床醫(yī)生在診療的過(guò)程當(dāng)中去提供一些相應(yīng)的診療方案，去輔助臨床醫(yī)生對(duì)相應(yīng)的治療方案進(jìn)行決策。

四、人工智能存在的一些問(wèn)題

從人工智能概念的出現(xiàn)至今已差不多發(fā)展了有60多年了，有關(guān)人工智能的一些概念也變得越來(lái)越明確，在社會(huì)上的一些運(yùn)用上也起到了顯著的效果，其給我們的生活和工作都帶了很大的方便，但任何一項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展都會(huì)遇到一些問(wèn)題，其中也包括人工智能。

（一）體系結(jié)構(gòu)的局限性。馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)采用的是存儲(chǔ)程序方式，這表明著程序必須是要提前去設(shè)定的，并且無(wú)法隨著外界的變化而發(fā)生改變，所以當(dāng)前的智能系統(tǒng)無(wú)論是在感知、認(rèn)知還是控制等多方面都遇到了許多的困難，并且難以突破這些困難。

（二）人工智能的發(fā)展常常受到社會(huì)問(wèn)題的困擾。如果未來(lái)真的實(shí)現(xiàn)了人工智能具有和人類智慧媲美的本領(lǐng)，那么此時(shí)社會(huì)上就會(huì)出現(xiàn)許多的問(wèn)題。從心理學(xué)中的“恐怖谷”理論中可以看出，我們會(huì)對(duì)機(jī)器人感到莫名的厭惡和恐懼，當(dāng)機(jī)器人在某些方面非常接近我們?nèi)祟惖臅r(shí)候。還有從人工智能駕駛方面來(lái)看，如果人工智能駕駛的汽車在發(fā)生交通事故后，在事故責(zé)任劃分方面存在著比較大的問(wèn)題，因?yàn)闊o(wú)論是汽車的生產(chǎn)商、系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)商還是駕駛者都可能存在著一定的過(guò)錯(cuò)。

（三）底層工作者的就業(yè)問(wèn)題?，F(xiàn)如今人工智能已被廣泛的運(yùn)用到社會(huì)中的各種領(lǐng)域，由于人工智能在理論上是可以一直工作的，這就將導(dǎo)致一些底層的工種將被人工智能所代替，這樣就會(huì)導(dǎo)致許多的底層的工作者出現(xiàn)失業(yè)的情況。而一個(gè)社會(huì)不僅僅只由高層人員組成，底層工作者也是社會(huì)上的一股很大的能量，所以當(dāng)許多的底層工作者出現(xiàn)失業(yè)的情況時(shí)，那么就會(huì)出現(xiàn)社會(huì)不穩(wěn)定的現(xiàn)象。

（四）在生活中廣泛運(yùn)用人工智能會(huì)導(dǎo)致人們的距離感變大。由于現(xiàn)如今人工智能并沒(méi)有發(fā)展到像人們一樣具有可以獨(dú)立思考問(wèn)題的程度，所以人工智能在一定程度上并不能像真正的人類一樣摻雜情感的去和人溝通，所以當(dāng)我們的生活中人工智能的設(shè)備變得越來(lái)越多，人們和人工智能的交流變得越來(lái)越多而與真實(shí)的人交流的次數(shù)變得越來(lái)越少的時(shí)候，這就將導(dǎo)致人與人之間的距離感變得越來(lái)越大，這對(duì)維持社會(huì)的穩(wěn)定也是不利的。

五、結(jié)語(yǔ)

到目前為止，在我們的生活中運(yùn)用的最多的主要是弱人工智能。我們必須肯定的一個(gè)事實(shí)是，人工智能到目前為止還存在著許多的問(wèn)題，但是人工智能還是存在著很大的發(fā)展空間，而要使得存在的問(wèn)題得到解決，那么就需要我們的科研人員一起去為了目標(biāo)努力，隨著現(xiàn)代科技不斷的得到發(fā)展，在之后的時(shí)代里，人工智能必將會(huì)使得我們的生活變得更加的豐富多彩和美好。