淺談人工智能對計算機的重要性

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淺談人工智能對計算機的重要性

阿依古麗·烏魯呼番

(新疆兵團民族師范學校,新疆 烏魯木齊 830000)

目前人工智能作為一種前沿學科二十世紀(空間技術、能源技術和人工智能)等三大尖端技術，二十一世紀(基因工程、納米科學、人工智能)等三大尖端技術。

現如今科技的飛速發展使得人們生活的需求越來越高，單純的計算機技術似乎已經無法滿足人們的需求。計算機不僅要提供更加智能化的服務，而且還要提供更加人性化的服務，只有這樣才能使滿足人們日益增長的使用需求。所以人工智能在整個計算機科學領域正處于非常重要。人工智能計算機突破了傳統的馮·諾依曼式機器的概念，舍棄了二進制結構，把許多處理機并聯起來，并行處理信息，速度大大提高。它的智能化人機接口使人們不必編寫程序，只需要發出命令或提出要求，計算機就會完成推理和判斷，并且給出解釋。

1 智能搜索

人工智能的發展到今天開始使用知識庫來代替器官或機構記憶，多年來專家系統以及基于規則的決策系統在人類診斷和經驗分析上一直處于主導地位。它用于在知識庫中挖掘出問題的答案、尋找關聯性、模式提取等等相關工作。

2 圖像識別

時至今日，圖像和視頻已成為互聯網主要的信息媒介形式之一，圖像識別也隨之成為各種互聯網應用逐漸開始關注的技術領域，其中兩個核心問題是圖像分類和物體檢測。圖像分類是對圖像整體的語義內容進行類別判定。物體檢測是定位圖像中特定物體出現的區域并對其類別進行判定。與圖像分類相比，物體檢測更加關注圖像的局部區域和特定的物體類別集合，通常被視為更加復雜的圖像識別問題。兩項技術在圍繞圖像內容的信息檢索、廣告投放、用戶分析、商品推薦等互聯網應用中大有用武之地。目前，百度采用深度卷積神經網絡作為模型，并在構建的近1 億圖片樣本上進行端到端的學習，已經可以識別超過5 萬的標簽，在已知公開報道的同級別模型中，該模型性能遠超公開的性能指標。

3 自然語言處理

自然語言處理的主要目標是讓人類語言能夠更容易被計算機識別、操作，其主要應用包括信息抽取、機器翻譯、摘要、搜索及人機交互等。在一個自然語言處理系統中,識別率并不是唯一的指標，識別率的好壞不能完全決定自然語言處理平臺的性能。對于整個系統來說，文字和語言的識別應具有學習能力，基于自主學習的自然語言處理系統才能具有良好的自適應性、跨平臺性以及跨語種性。所以，從2006 年開始，研究者們開始利用深層神經網絡在大規模無標注語言源上進行無監督學習，在形式上把每個詞表示成一個固定維數的向量，當作詞的本身特征，在此特征基礎上，進行架構設計、分詞標注、分塊、命名實體識別、訓練網絡及語義角色標注等操作。以這樣的方法進行自然語言處理可以實現高計算速度的大數據處理，而如果使用多任務模式進行計算還能進一步提升系統的計算和處理速度。

4 人機交互

人機交互中主要應用到的技術包括機器人學和模式識別技術。機器人是模擬人行為的機械，是當前智能化領域發展較為先進的技術。而人工智能所研究的模式識別是指用計算機代替人類或幫助人類感知模式。其主要的研究對象是計算機模式識別系統，也就是讓計算機系統能夠模擬人類通過感覺器官對外界產生的各種感知能力。

5 數據挖掘與學習

當面對大量的數據需要進行深度數據挖掘、明晰數據之間的聯系時，通常采用的方法是人工智能的一個重要分支——機器學習。機器學習是研究如何使用計算機模擬或實現人類的學習活動。基于人工神經網絡的深度學習目前已經廣泛應用，正是由于神經網絡具有多神經元、分布式計算性能、多層深度反饋調整等優勢，才能夠針對海量數據進行計算和分析，通過數據訓練形成模型，其自主學習的特性，非常適用于基于智能關聯的海量搜索。

6 人工智能目前與將來的趨勢

國際人工智能技術都在計算機互聯網公司進行推動。

谷歌公司：基于人工神經網絡進行研究，開發出了一種新型的學習算法，能夠模仿人腦學習和記憶的原理，并且能夠對數據進行歸納整理以及進一步預測推斷等能力。在語音識別領域和圖像識別領域，其開發算法的精準度得到了進一步的提升。

Facebook 公司：致力于通過人工智能技術進行用戶數據分析以提升用戶體驗，主要布局基于用戶信息和關系的人工智能算法演進，同時關注于圖像識別和自然語言處理，其臉部識別算法的準確度已達到97%。

IBM 公司：依托自身計算基礎重點部署大規模計算能力，研制能模擬人類大腦的芯片，該芯片有一百萬個神經元，2.56 億個神經突觸和4 096 個神經突觸內核

目前我國的互聯網企業中阿里巴巴和騰訊把更多的精力放在了橫向圈地動作上，以求獲得更多的連接面，百度則持續以技術為核心，聚焦縱向，進行人工智能和深度學習領域的布局。百度云結合深度學習技術提供的人臉識別及檢索技術，使用類似人腦思維的方式去識別、搜索圖片中的物體和其他內容。語音識別系統可以在嘈雜環境下實現將近81%的辨識準確率。同時百度已經建成稱為“百度大腦”的大規模深度神經網絡，目前可以理解分析200 億個參數，達到了兩到三歲兒童的智力水平。

人工智能將來的運用很廣泛,用語言操縱和控制的智能化設備十分普及，像遠程醫療這樣的服務也更為完善。以計算機和互聯網為基礎的遠程教育十分普及，在家就可以上大學。在身體里植入許多不同功能的芯片已不新奇，比如，將微型超級計算機植入人腦，人們就可通過植入的芯片直接進行通信。量子計算機和D N A 計算機會有更大發展，新材料不斷問世。抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發災難。智能化計算機和互聯網既能自我修復，也能自行進行研究，生產產品。一些新型材料的出現,促使智能化向更高層次發展。有了高水準智能化技術的協助,人們“定居火星夢”可能性大增。新的全息模式世界將取代原有幾何模式的世界。人們對一些目前無法解釋的自然現象會有更完善的解釋。人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現有關法律來規范這些行為。現在，請你也預測一下，還能有哪些新的變化

阿依古麗·烏魯呼番(1977.4-),女，哈薩克族,新疆烏魯木齊人,新疆兵團民族師范學校計算機教研組,計算機教師,中級教師。

TP391.6

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1671-1602(2016)22-0195-01