人工智能技術發展分析

張耀　周康雅

摘 要：迅速發展的人工智能在逐步的改變著世界，改變著人類生活。人工智能是綜合計算機科學，信息論、控制論、神經生理學、語言學等多門學科的一項綜合性學科，是延伸人類工業革命和發展的重要學科。本文就人工智能的技術發展進行分析探討，以逐步驅動人工智能在工業和經濟上的發展。

關鍵詞：人工智能；應用；問題；發展

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2018）03-0026-01

人工智能的發展進入了新階段，大數據系統的發展是驅動著人工智能的發展重點，人工智能成為了國際競爭的焦點，是維護國家安全、提升國家競爭力的重要戰略，人工智能是國家經濟發展的新核心，驅動著新一輪工業化產業改革的發展。目前，人工智能在美國、日本和歐洲發展趨勢依然迅猛，IBM公司在在AI技術領域上依然十分活躍。而我國于人工智能技術上雖然落后于其他發達國家，缺少人工智能原創成果、軟硬件設計制作、核心算法差距大，沒有形成較有國際影響力的產業鏈和生態圈，但是我國人工智能有著良好的發展基礎，并且為了響應這一發展趨勢，提出了深入實施與創新驅動人工智能發展戰略的指導思想，以進一步加快與加深人工智能與社會、經濟、國防的發展，以提升新一代的人工智能在科技創新能力，建設智能社會，發展智能經濟，構建技術群、知識群、產業群，維護國家安全。

1 人工智能技術應用及特征

1.1 人工智能技術應用

隨著AI技術的高速發展，AI技術廣泛的應用在各項領域中，現代各項技術的發展幾乎都涉及到了人工智能技術的發展，其典型涵蓋了符號計算能力、模式識別能力、機器翻譯能力、機器學習能力、問題求解能力、邏輯推理與論證能力、自然語言處理能力、信息檢索能力等[1]。

1.2 人工智能技術特征

人工智能技術主要以研究計算機擬人態的職能和思維的行為和過程，包括了學習、思考、推理和規劃等，應用計算機智能化原理，制造出類似人腦的智能計算機，并輔以相關機械設備執行各項操作的學科。人工智能不僅受限邏輯思維，還受靈感思維、形象思維等多個方面的限制，只有突破這些領域的限制才能更好的實現人工智能化。數學是眾多學科運行和發展的技術，人工智能技術領域，也必然需要借助數學工具，人工智能在語言、思維等各個領域發揮其作用，所以數學工具的發展也是限制人工智能發展的重要因素之一。此外，隨著大數據、移動互聯網、超級計算機、腦科學、傳感網等新技術理論和社會經濟的快速發展，人工智能也隨之呈現出跨界融合、深度學習、智群開放、人機協同、自主操控的新特征。

2 人工智能發展面臨問題

2.1 計算機博弈困難問題

博弈是指在對自然界的事物產生的智力競爭或者形成對策的一種普遍現象，博弈存在與經濟、政治、軍事等的競爭之中。計算機的博弈困難例如國際象棋和西洋跳棋的計算機程序，雖然其已經達到了相當的水平，但是在計算機程序與人的博弈上依然存在著巨大的困難，這主要表現為組合爆炸問題和超過二人的多人對弈上。組合爆炸問題主要和棋類規則制度所能形成的狀態空間相關，如西洋跳棋的空間狀態為1040，而國際象棋的空間狀態為10120，圍棋是10700，如此龐大的空間狀態，計算機計算空間是很難滿足這一運行條件的。此外，超過二人的多人對弈上，又或者隨機性博弈問題，目前的計算機仍然難以完全擬人態實現計算機智能化[2]。

2.2 計算機機器翻譯面臨問題

目前的計算機機器翻譯所面臨的問題任然受構成句子的單詞歧義性影響，單詞歧義性一直是機器翻譯自然語言的一大難關，同一個句子在不同場合產生不同意思，所以要消除歧義，準確的翻譯出原文還需要結合文章的而上下文做分析處理，以尋找出現歧義的單詞或詞組在上下文的準確意思。可是計算機系統在翻譯句子是往往都是將句子孤立出來的理解單位，而且，哪怕對文章有著一定理解，理解意義如何有效通過計算機體現出來也存在著很大的困難，目前運行的NLU系統沒有隨時間增長而提升理解力的能力，是不具備自我記憶和學習功能的，導致句子翻譯理解都局限在表面，無深層次推敲。

2.3 人工智能模式識別困惑問題

雖然目前計算機在模式識別的開發與研究上已經取得了較大成果，被廣泛的應用于工業發展的各個領域中，成為產品投入到實際應用中，但是，目前的人工智能模式識別應用的方法和理論是全然不同于人類的感官識別機制的，人類的形象思維以及識別能力是任何計算機都不能夠實現的，此外，人工智能模式識別依然無法突破人類心理、思維、行為等的局限，比如在現實世界里，生活并非結構緊密的任務，任何動物都能夠輕而易舉的實現，可是機器不能，但這并不是說其永遠不會，致使現在并且很長一段時間內都不能夠實現。但隨著數字工具的不斷突破，人工智能模式識別將邁上新領域。

2.4 計算機自動定理證明面臨問題

自動定理的證明代表性之一就是歸結原理，歸結原理運行雖然簡單，可是他所采用的演繹法和人類的自然演繹法仍有著本質的區別，歸結原理的演繹法是基于推力要求將邏輯公式轉換成子句集合，這樣做就使得邏輯公式失去了固有的蘊含邏輯語義。GPS在計算機上的應用是為了實現一種不依靠領域內知識來求解人工智能的問題的方法，但其想要擺脫邏輯推理表現形式的內部問題的依賴，是和其內部表達形式的領域知識以及合理性是密切相關的。不管是應用一階謂詞的邏輯來進行定理證明的歸結原理，亦或是應用GPS求解人工智能問題的通用方法，其都表現出了分析表達的能力局限性，進而縮小了其本身的應用范圍。

3 人工智能發展前景

3.1 人工智能發展趨勢

新一代人工智能將催生新的格局，當前的人工智能浪潮已經席卷全球，有相關數據顯示，截止至2016年，全球已經擁有957所人工智能企業，其中美國占據了499所人工智能企業，位列全球第一。新一代人工智能覆蓋了機器深度學習，涵蓋了自然語言處理、視覺及圖像識別、智能機器人、虛擬私人助手、手勢控制、情景感知計算、引擎推薦及協助過濾、語言翻譯等多個細分行業，從全球的人工智能市場來看，美國、中國、英國在智能市場上的融資規模是世界最大的，但是三者之間的規模差距也較大，美國是中國的6.96倍、英國的21.9倍[3]。

3.2 人工智能的發展潛力巨大

自動推理、機器學習、自然語言處理是人工智能發展的重點，也是發展潛力最大化的關鍵。自動推理的基本理論的突破是其他幾大人工智能分支實現智能化的共同基礎，自動推理一直都是人工智能所研究的重點和熱門內容，其的知識系統可行性推理以及動態演繹是自動推理的研究熱點，就目前形式來看往后將取得巨大突破。在機器學習的發展上也取得了較大的成果，很多新的學習方法被廣泛的投入到應用中來，極大的促進了人工智能技術的發展，但同時，也由此看出現存的機器學習方法在線處理的能力尚不足，如何解決自主學習、智能信息的存取將成為人工智能機器學習的研究新熱點和新方向。

3.3 我國人工智能發展趨勢

從全球人工智能技術市場布局來看，我國的人工智能將會成為人工智能技術發展的一個重要環節，雖然美國在人工智能技術領域有著更先進的技術和更多的專利，但鑒于我國目前人工智能的迅猛發展的趨勢，我國將擁有良好的人工智能技術發展前景。但同時值得注意的我國企業需要在人工智能技術領域擁有核心的自主知識產權，這樣才能為我國的人工智能發展搶占一席之地。

4 結語

人工智能走在計算機技術發展的前沿，對人工智能的研究，在理論和應用上在很大程度上決定了計算機的技術發展方向，目前，人工智能技術已經廣泛的應用到人們生活以及工業生產的各個領域當中，將來人工智能的發展必將更深一步的影響人們生活以及工業生產的發展。

參考文獻

[1]馬越.探討人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].計算機光盤軟件與應用，2014，（22）：43-44.

[2]熊英.人工智能及其在計算機網絡技術中的應用[J].技術與市場，2011，（2）：20.

[3]吳振宇.試析人工智能在計算機網絡技術中的運用問題[J].網絡安全技術與應用， 2015，（1）：70.