人工智能時代計算機的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢

郭 佳

（華北水利水電大學，河南 鄭州 450000）

0 引言

進入21世紀，人們越來越重視發(fā)展知識科學技術(shù)。這就是為什么人工智能技術(shù)在新世紀迅速發(fā)展。作為一門素質(zhì)相對較高的科學技術(shù)，這項技術(shù)本質(zhì)上是通過計算機的各種功能非常生動地模擬人類的思維，使人類所有與思維有關(guān)的活動都能在一個計算機程序中進行。作為一項新技術(shù)，人工智能在智能控制和自動設(shè)計方面的優(yōu)勢比原有的信息技術(shù)更為明顯，已在社會各界得到廣泛應用和推廣［1］。但它也能充分實現(xiàn)極高的社會價值和科學價值。人工智能一直扮演著重要的角色，人類的生活越來越離不開計算機。人工智能技術(shù)雖然起步較晚，但近年來取得了重大進展，具有很好的發(fā)展?jié)摿ΑＲ虼?，本文分析和探討了存在的問題和對策，人工智能與計算機工業(yè)的關(guān)系。

1 人工智能的概述

人工智能是一種模擬人腦的思維過程、學習能力和知識存儲的計算機技術(shù)［2］。人工的智能與計算機技術(shù)出現(xiàn)的時間很接近。機器學習和近期提出的計算機認知技術(shù)是人工智能涉及較廣的。計算機學習包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習以及強化學習。監(jiān)督學習是指人們必須獲得的結(jié)果，無監(jiān)督學習是指在沒有人的情況下發(fā)現(xiàn)信息間的隱蔽關(guān)系。監(jiān)督學習包括人工神經(jīng)支持向量機、決策樹和隨機森林、模糊邏輯和最近鄰規(guī)則，對于處理評分和回歸問題是很好的，但是研究人員必須根據(jù)經(jīng)驗記錄所有數(shù)據(jù)。因此，它需要更高的有效數(shù)據(jù)和時間成本。常用的無監(jiān)督學習算法應細分為聚類算法和學習關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法，聚類算法擅長對未收集到的信息進行分類，而關(guān)聯(lián)規(guī)則學習算法則擅長于尋找看似無關(guān)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。

2 人工智能發(fā)展的現(xiàn)狀

眾所周知，人工智能技術(shù)主要依賴于計算機的發(fā)展，因此計算機應用研究近年來成為一個非常熱門的話題。人工智能技術(shù)與軟件技術(shù)的緊密結(jié)合，以開發(fā)出一系列更高效的工具，也可以支持軟件系統(tǒng)的具體分析和設(shè)計。近年來，越來越多的研究表明：需要聯(lián)合開發(fā)人工技術(shù)和軟件技術(shù)，這也將導致軟件開發(fā)方法和軟件方案管理方式的改變，以便制定新的開發(fā)管理規(guī)范，而人工智能技術(shù)也可以促進軟件的開發(fā)。從目前的發(fā)展情況來看，已經(jīng)在計算機當中展現(xiàn)的人工智能化的成果主要有如下幾種。

2.1 應用于智能決策

以醫(yī)院較為通用的儀器為例，它可以自己提供成果，通過對比以往的成果和疾病數(shù)據(jù)庫中的樣本，獲得初步的診斷報告，大大減輕了醫(yī)生的工作壓力，也減少了由于人工失誤造成的不可逆轉(zhuǎn)的后果，這利用了人工智能專家決策系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡。其高度標準化的編程和海量的數(shù)據(jù)庫樣本，能夠可靠快速地得出結(jié)論。由于一般的初始診斷具有較高的綜合能力，所以人工智能可以很好地勝任。人工智能在診斷、評估和預后方面的應用已逐漸成熟，但其在治療中的應用尚處于起步階段，人工智能在康復治療中應用廣泛。人工智能應用于多種影像識別。人工智能可以顯著提高患者的依從性。在一項隨機對照的研究中，它開發(fā)了一個具有人工智能跟蹤功能的網(wǎng)絡。干預組使用該軟件，而對照組不使用該軟件。結(jié)果表明，干預組的漏藥、遲發(fā)藥和錯藥減少，病人對醫(yī)生的滿意度提高［3］。

2.2 人工智能應用于最優(yōu)路徑

如上所述，人工智能下計算機的優(yōu)勢在于搜索速度快、兼容性強，特別是對于更容易轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，一旦任務完成，人們往往會根據(jù)自己的經(jīng)驗思考如何做到省時、高效。然而，人腦有時很容易不去思考問題，所以選擇的實現(xiàn)路徑不一定完全科學。目前，當人工智能體現(xiàn)其優(yōu)勢時，人工智能會迅速比較各種可能記錄的數(shù)據(jù)路徑，這種比較是建立在大量相當有效的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的，例如：在尋找甲地到乙地的最佳路線時候，人們會考慮哪個方案用時最短，哪個方案路程最短［4］。

3 人工智能時代計算機發(fā)展趨勢

3.1 夯實計算機技術(shù)和人才基礎(chǔ)

改革的根本出發(fā)點和落腳點是提高自身能力。計算機具有靈活性和機械性，這種靈活性是基于其靈活的操作和高效率。機械性是指在嚴格的操作過程中，以人類給定的一種特定的編程語言為基礎(chǔ)。計算機的矛盾要求人們不斷地給它注入新鮮血液，否則它只是模仿人類思維的常用工具。雖然近年來計算機發(fā)展迅速，但普通人很難達到其高水平的技術(shù)活動和專業(yè)水平。計算機的研究過程漫長而煩瑣，結(jié)果往往大相徑庭。

3.2 發(fā)展計算機廣度和深度

廣泛的計算機開發(fā)是指計算機開發(fā)滲透到多個領(lǐng)域，實現(xiàn)擴展性開發(fā)，在信息量和操作系統(tǒng)龐大的情況下，計算機行業(yè)應該在實踐中建立一個專家系統(tǒng)、一個問題解決系統(tǒng)和一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡，提高計算機工業(yè)人工智能的并行分散處理能力和非預期處理能力。另外，計算機的深刻發(fā)展使人機交互成為一個機遇，保持良好的人際關(guān)系是必要的。機械和電子設(shè)備在數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化方面取得了發(fā)展，這對計算機行業(yè)的內(nèi)容非常重要。計算機產(chǎn)業(yè)必須把這些技術(shù)有機地結(jié)合起來，才能增強整個產(chǎn)業(yè)的實力。同時，信息技術(shù)領(lǐng)域的先進技術(shù)可以進一步推廣到教育、貿(mào)易和生活領(lǐng)域，真正發(fā)展人，與人共享發(fā)展成果。

3.3 人工智能輔助計算機行業(yè)繪藍圖

1941年計算機問世后，人工智能的概念于1956年首次提出，雖然計算機為人工智能技術(shù)提供了必要的技術(shù)基礎(chǔ)，人們認識到人工智能和計算機之間的密切關(guān)系。計算機產(chǎn)業(yè)涵蓋多個層次，計算機被用來提高效率，通常按人工程序操作，它的發(fā)展前景是顯而易見的。人工智能的發(fā)展與實施不斷改變?nèi)藗兊墓ぷ骱蜕睿瑒?chuàng)造巨大的經(jīng)濟價值、科技價值和社會價值。近年來，人工智能的應用幾乎涵蓋了生活的各個領(lǐng)域，特別是在經(jīng)濟、教育、計算機和自動控制領(lǐng)域，有效促進了人工智能與經(jīng)濟社會發(fā)展。計算機不局限于分析所有類型的數(shù)據(jù)，而是更廣泛地應用于人工智能，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識內(nèi)容，以幫助人們學習或提供專業(yè)知識。

4 結(jié)語

人工智能與計算機的發(fā)展相輔相成，計算機技術(shù)在人工智能技術(shù)的推動下得到了飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)得到了進一步的改進，不同信息源之間的交換變得更加方便，是未來信息技術(shù)發(fā)展中重要的發(fā)展趨勢。