信云昊 武国栋

[摘 要]人工智能技术是当前受关注程度最高的一种技术，并且在各个领域的应用也不断扩展，目前在网络、金融、安全防护等领域都得到了较为普遍的应用。人工智能技术正在从各个方面改变着人类的生活和工作，已经成为影响人类生活以及社会未来发展的一项重要技术，受到了政府以及社会各界的广泛重视。文章介绍了人工智能技术的发展情况，对几种比较常见的人工智能技术进行了分析，对人工智能技术的研究现状及其在各个领域的具体应用情况进行了探讨，探索了人工智能技术的未来发展趋势。

[关键词]人工智能技术;人机交互;知识数据智能处理

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2019.09.189

“人工智能”是一个比较广义的概念，我们可以将其当作计算机科学的一个方向，目的是让各种机器能够做出与人类相似的智能化反应，从而让其代替人类来从事某些工作。当前人工智能技术的研究主要集中在三个方面，一是通过在计算机上进行程序编写来使其完成定理证明、信息检索等比较复杂的任务;二是在人工神经网络方面的研究;三是对传感系统的研究。由此可见，人工智能的发展方向主要集中在两个方面，其一是研究智能化的运算工具，但是其运算行为始终需要相关人员进行控制或者触发。其二是希望能够研究出具有意识、情感、理智的智能化系统，使机器能够具备人类的特性，从而代替人类从事某些工作。当前，这两个方向的研究都取得了一定的成效，由此可见人工智能技术发展速度之快。

1 人工智能技術的发展情况

20世纪40年代，英国著名的数学家图灵提出了人工智能的想法，并且在同时期人们创造出了人工神经网络模型，这就为人工智能的发展提供了一定的基础条件。[1]20世纪50年代，各种与人工智能相关的理论和方法被人们提出来，但是由于当时各方面的科技发展水平很低，不能支持这些理论和方法的实现，因此之后很长一段时间人工智能发展速度都非常缓慢。一直到20世纪80年代，专家系统理论和机器学习算法的提出为人工智能的发展带来了有力的推动作用。之后，随着各行业科技发展水平的不断提高，数据处理以及计算能力都得到了有效的提升，人工智能技术具备了充足的发展条件，并且在各个研究机构的推动下取得了非常快速的发展。之后，互联网信息技术以及大数据技术的出现，为人工智能技术的进一步发展奠定了坚实的基础，人工智能技术在这一时期进入了空前的鼎盛时代。当前，人工智能技术已经广泛应用到生物识别、自动驾驶等领域，给人们的生活带来了非常巨大的影响。

2 人工智能技术分析

人工智能技术被广泛应用于各个方面，包括数据挖掘与学习、知识和数据的智能处理、人机交互等。

2.1 数据挖掘与学习

数据挖掘是大数据技术的一种重要方式，但是当数据量比较巨大，而且需要准确掌握各个数据间的关系并进行比较深层次的数据挖掘时，单纯采用大数据技术很难完美地做到这一切。这时就需要将大数据技术与人工智能技术相结合，通过机器学习技术的运用来完成这些任务。机器学习就是让计算技模拟人类的学习行为来完成某项任务，常见的机器学习方式包括决策树训练、概率学习等。决策树的类型主要包括两种，即分类树和回归数，它的优点在于易于理解和解释而且对数据处理的要求不高，可以处理数值型数据和类别型数据等多种类型的数据，对海量数据的处理效果非常好。[2]

2.2 知识和数据的智能处理

在知识和数据的智能处理方面，人工智能技术最为成功的例子就是专家系统。专家系统实质上就是一个智能化程度较高的计算机系统，它通过将某一领域内众多专家的知识和经验集合在一起，然后经过特定的程序设计后使得系统能够应用这些专家的知识和经验来解决问题。专家系统通常由数据库和推理系统两部分组成，数据库中主要储存了相关领域的一些专业知识以及领域内专家的相关经验，而推理系统主要通过模拟人类的推理过程，利用数据库中的各种信息来完成某一问题的推理，进而获得相应的推理答案。

2.3 人机交互

人机交互是当前研究比较多的一种人工智能技术，它主要研究的是系统和用户之间的交互关系，而系统指的是各种类型的机器、计算机系统或一些软件，用户可以通过人机交互界面来实现对系统的各种操作。人机交互主要应用了机器人学和模式识别等人工智能技术，而人机交互的实现需要依靠必要的输入输出设备以及相应的软件系统才能实现，因此人机交互技术的提高需要硬件系统和软件系统的同时提升。当前比较先进的人机交互模式除了传统的手动操作模式外，还有手势识别、语音识别等人机交互模式，这些人机交互模式的出现使得人机交互技术的应用范围不断扩大。

3 人工智能技术研究现状及其在各领域的具体应用

3.1 人工智能技术研究现状

人工智能技术的研究一直都在进行，并且取得了很多研究成果。比如，谷歌公司研究的围棋人工智能程序，通过应用各种学习算法使得系统具备了非常高的围棋水平，战胜了中国、日本以及韩国多位围棋高手;微软公司则将语音识别以及图像识别等技术应用到其产品中，使得人工智能技术应用到即时翻译、聊天等领域，微软应用人工智能技术设计的虚拟助理可以自动回答人类提出的问题;百度在语音识别、自然语言处理等方面取得了非常好的研究成果，其建立的人工智能系统目前已经拥有了四岁儿童的智力水平。[3]

3.2 人工智能技术在各领域的具体应用

3.2.1 生物识别领域

生物识别系统就是应用人工智能技术对人类的各种生物特征进行识别，以此来达到身份认定的目的。当前比较常用的生物识别系统包括指纹识别系统、人脸识别系统以及虹膜识别系统等，这些系统通过比对的方式来达到生物识别的目的。生物识别系统利用人工智能技术将大量的样本数据进行特征提取然后形成训练数据，并以此来训练识别模型，除此之外，它还要运用学习模型来进行相关生物信息的比对，这样才能保证生物识别系统的准确性和效率。

3.2.2 自动驾驶领域

自动驾驶就是利用传感系统和计算机系统让汽车在无人操作的情况下智能驾驶，当前自动驾驶技术的水平已经基本能够将其运用到现实生活当中。自动驾驶系统是一个复杂的软硬件兼具的智能自动化系统，它除了运用自动控制技术、现代传感技术、信息技术外，还应用了大量的人工智能技术。在自动驾驶系统的环境感知、决策与规划以及车辆控制等方面都涉及了人工智能技术的应用。比如，在环境感知方面，自动驾驶系统利用人工智能中的机器学习理论制造了识别系统，使其能够对路况信息自动识别，以此来保证车辆在无人驾驶状态下也能顺利行驶。

3.2.3 自然语言处理领域

自然语言是人类智慧的结晶，自然语言处理就是运用一定的技术使计算机能够理解人类的语言，这也是一项难度较大工作。而人工智能技术的使用讓自然语言处理有了飞速的发展，人工智能技术可以通过机器学习理论从海量的自然语言数据中发掘出自然语言的基本规律，以此来帮助计算机实现对自然语言的理解。当前，自然语言处理已经取得了很大的研究进展，但不可否认的是，它仍旧存在着一些研究难点有待人们攻克，包括单词的边界界定、词义的消岐、有瑕疵或者不规范的输入等。

4 人工智能技术的发展趋势

拟人化是人工智能技术的一大发展趋势，随着人工智能技术的不断提高，各种智能化机器设备的拟人化程度也会越来越高，而人工智能研究人员在人工智能技术研究方面存在的分歧也正是在这一方面。[4]一些人工智能专家认为，拟人化的程度越高，各种机器设备所能够从事的工作也就越多，因此人工智能技术的发展低于人类是一种福音。另外一些专家则认为，当人工智能技术发展到一种极高的水平，使得各种智能化机器设备基本完全具备人类的思考和行动能力时，就会对人类的生存造成威胁。无论双方分歧有多大，都不能否认拟人化是人工智能技术一个必然的发展趋势。另外，安全可控性也是人工智能的一大发展趋势。我们不能确定人工智能的高度发展是否会给人类带来威胁，因此在人工智能技术研究的过程中，研究人员应当坚持将人工智能技术的安全可控性放在首位，这样才能保证人工智能技术的长期健康发展。

5 结 论

综上所述，随着人工智能技术的不断发展，其在各个领域的应用也不断扩展，并且不断给人类的生活带来各种改变。当前比较常见的人工智能技术包括数据挖掘与学习、知识和数据的智能处理、人机交互等。随着这些技术的不断研究和改进，人工智能技术在生物识别、自动驾驶、自然语言识别等领域都获得了比较快速的发展，并且收到了良好的应用效果。相信随着人工智能技术和各种先进技术的不断融合，将会有效地推动人类社会的发展和进步。

参考文献：

[1]胡长生.浅析计算机人工智能技术的发展与应用[J].电脑迷，2018（3）：36-37.

[2]陈灏玥.人工智能计算机的发展[J].智库时代，2017（13）：170，173.

[3]王博.浅析计算机人工智能技术的发展[J].知音励志，2017（8）：61.

[4]王一卓.浅析计算机人工智能技术的发展与应用[J].中国新通信，2016，18（20）：105.

[作者简介]武国栋（本文指导老师）（1989—），男，汉族，河北邯郸人，二级教师，学士学位，研究方向：中小学机器人教学。