吴芷乐

（成都市树德中学，成都 610000）

1 人工智能的发展历程分析

纵观人工智能的发展历程可知，人工智能经历了从刚开始的神经网络、模糊逻辑阶段，然后是目前的深度学习和图像探索阶段。从2014年开始，人工智能技术开始获得了爆发式的发展，多种技术获得了应用。比如，近年来得到如火如荼发展的自动驾驶汽车技术和智能机器人技术就是人工智能这个大背景下的产物。人工智能的起步时期是上个世纪五十年代，在这个时期，人工智能的概念被第一次提出来。所谓的神经网络和一些算法就是在这个时期被提出来的。当时，计算机条件并不太成熟，所以计算机技术并不能为人工智能技术的发展起到较好的推动作用。在接下来的二十世纪八十年代，神经网络开始受到了国际上的广泛关注，科学家们越来越重视人工神经网络的研究，开始有了一些学习算法的研究与应用。进入二十一世纪之后，科学家们开始对人工智能领域中的算法进行优化与研究，再加上量子计算机等计算机硬件和软件条件的升级，人工智能技术就进入了快速发展的阶段。跟神经网络有关的学习算法和受生物进化启发研究的遗传算法等算法开始获得了深入的研究。正是因为这些算法的发展，才为人工智能技术的飞速发展与应用提供了良好的前提条件。随着互联网技术的发展，人工智能技术在实际中的应用越来越深入，越来越广泛。

2 物理学知识在人工智能发展中的具体应用

在人工智能发展的过程中，人工智能应用的领域有很多，笔者选取自动驾驶领域、图像自动识别领域、智能教育机器人领域这三个比较典型的领域进行了分析。通过将高中所学的物理知识在这些人工智能领域的应用进行分析，以供大家参考。

2.1 物理学知识在自动驾驶领域中的应用分析

百度公司在研究自动驾驶汽车技术方面获得了一系列的突破。从2014年开始，百度已启动“百度无人驾驶汽车”研发计划。2017年7月15日，百度总裁李彦宏乘自动驾驶汽车参加会议，见证了无人驾驶汽车的安全性和智能性。笔者认为，高精地图与导航以及传感器技术是未来无人驾驶汽车中的必备关键技术。所谓的高精地图，就是用于自动驾驶的专题地图。只有在高精地图帮助下，自动驾驶汽车才能更好地对位置和方向以及交通道路情况进行更好的判断。自动驾驶汽车在使用高精地图的过程中，会智能调节自身的速度与方向，这个功能的实现跟物理学中的动力学知识是息息相关的。而且，对于红绿灯的感应，会用到传感器，传感器一般情况下是由敏感元件、转换元件、变换电路和辅助电源这几个部分构成的，这些构成部分跟物理学中的电学知识有着紧密的联系。

2.2 物理学知识在图像自动识别中的应用分析

所谓的图像自动识别，就是在计算机的帮助下，对图像进行处理、分析，从而达到对多种目标自动识别的目的。在互联网信息化时代，图像和视频成为重要的信息媒介。图像识别技术是人工智能的一个重要领域。在图像识别的过程中，需要用到传感器。传感器的主要作用是把光或声音等信息转化为电信息，而这些跟物理光学和声学、物理电学等知识都是有着密切联系的。比如，就人脸识别系统来讲，人脸的图像采集跟物理力学和运动学、物理光学都是有关系的。如图1所示，对人脸识别系统的工作过程进行了分析。

图1 人脸识别系统的工作过程

2.3 物理学知识在智能机器人领域应用

根据互联网所查阅的资料，目前在市面上有一款能够陪伴0-10岁儿童成长的智能教育机器人非常火爆。这款智能教育机器人的主要特征是不仅能陪孩子语音聊天，还能给孩子讲故事，甚至还能给孩子讲解小学一至六年级教材上的知识。笔者认为，智能机器人之所以智能，这跟其在机器脑中安装有中央处理器是有关的。智能机器人在内外部都安装有信息传感器，所以其能够对光线和声音、气味能够做出反应。高端的智能学习陪伴机器人具有siri苹果语言识别技术，能够识别多种语言。当儿童向机器人发出声音后，机器人上的传感器接受到指令，然后能够调动中央处理器的功能，从而做出较为正确的回答。这个过程，就是一个声音的传播以及声音的接受和声音的处理的过程，是跟物理学知识有着紧密的联系的。

3 结束语

科学技术才是第一生产力，我们要将人工智能应用到更多领域，为我们的生活提供更多的便利。相信在不久的将来，我们能够在道路上看到自动驾驶汽车广泛应用的景象。