淺析人工智能深度學習與計算機視覺技術

摘 要：人工智能技術的出現，給我們的生活帶來了翻天覆地的變化。人工智能使用計算機模仿人類的智能行為，深度學習是人工智能的最新發展。本文討論了人工智能深度學習的概念，并對其進行簡析；分析了計算機視覺技術的應用以及未來展望。即使人工智能技術已經取得了很大的成就，但是仍面臨著很多挑戰。未來人工智能技術的發展前景十分美好，需要進一步的研究與創新。

關鍵詞：人工智能技術 深度學習 計算機視覺技術

1.引言

科技的飛速發展使得我們的生活日新月異，人類的生活從傳統的模式已經有了翻天覆地的變化。人工智能領域的發展勢頭十分迅猛，即使人工智能的發展研究仍然是處于起步的初期階段，但是僅僅是人工智能的出現，便給人類的傳統思維帶來了極大的挑戰和顛覆。人類的生活方式、學習方式以及工作方式都在被人工智能改變。人工智能使用計算機來模仿人類的智能行為，仿照著人類的大腦的神經網絡來促使計算機從數據中汲取信息和命令，甚至是從數據中進行監督性的或者是非監督性的學習行為。

人工智能的發展從初期的淺層神經網絡演變至高度的智慧程度。早在1955年，第一個AI程序“Logic Theorist”誕生了。1957年，美國的一位計算機科學家提出了感知概念，這種概念就是最早的人工神經網絡模型。人工智能的歷史發展經歷了以下幾種階段：二十世紀四十年代，首個神經網絡數字模型的誕生—二十世紀五十年代，AI發展史的里程碑：第一個人工智能程序的誕生—二十世紀六十年代，淺層神經網絡的提出—二十世紀六十年代至七十年代，人工智能的反向傳播—1974至1980年度，首次人工智能寒流—二十世紀八十年代，卷積概念的提出—1987至1993年度，第二次人工智能寒流—二十世紀九十年代，人工智能無監督學習技術誕生—二十世紀九十年代至二十一世紀，人工智能無監督學習的發展。

例如，AlphaGo的出現使人類對人工智能有了新的認知，讓我們不得不重視并且重新審視人工智能的存在，并且也顛覆了我們傳統意義上的科技水平，也證明了人工智能存在的巨大潛力。

2.人工智能深度學習技術

人工智能分為兩種：弱人工智能以及強人工智能。深度學習是人工智能的最新發展，是人工智能的一個學習技術的方向，并且人工智能深度學習在2013年被稱為十大突破性技術之一，也是強人工智能實現的一個突破口。在不斷的發展研究中，有些技術學者在機器學習的基礎上提出了多層神經網絡，即采用了分層的結構，利用無監督的學習方法對各個網絡進行誤差訓練和逐層訓練。人工智能深度學習已經在一些領域展開了應用。如腦型芯片的應用：人工智能深度學習的腦型芯片采用了對連續的模擬信號直接處理的方式，來對大量的數據進行深度學習；語音識別的應用：通過對神經網絡處理音素進行識別，當人工智能深度學習引入之后，信息的識別錯誤率降低了許多。人工智能深度學習對訓練誤差和人類誤差以及測試集誤差值之間的處理探究仍然處在研究階段。深度學習是基于有教學值得監督學習和無教學值得無監督學習算法的一個結構，并且深度學習隨著神經網絡的不斷開發處于飛速的進展當中。

3.人工智能學習比擬人類視力

卷積神經網絡CNN系統促使人工智能深度學習網絡得到了大幅度的發展。這種技術能夠比擬人類視力，它能夠分辨出動物圖像，人類能夠很輕易地分辨各種動物，但是卷積神經網絡系統能夠比人類視力分辨地更加精確，這是得益于CNN系統具有深度學習的能力。CNN系統不僅能夠從微妙的事物中反思推理。還能夠進行進一步的對比推斷，分辨出圖像的類型。與計算機技術結合的卷積神經網絡技術系統深度學習具有很多功能，通過識別路上的行人，能夠制造出安全性能較強的自動行駛的汽車等，此外還能夠應用于現代醫學領域。

人工智能作為計算機科學與技術的一個重要分支，產生除了一種全新的、能夠以人類智能高度相似的方式作出反應的智能型機器設備，其中機器人、圖像識別、語言識別等都包含在內。人工智能作為人類智慧的一種承裝容器，可以對人類的智慧進行模擬。

4.簡析計算機視覺技術

人類的視覺特點驅動著學者們試圖通過傳感器以及計算機的軟件或者硬件來實現人類對于三維世界圖像的分辨采集功能做出模擬。在二十世紀后期，計算機視覺技術CV問世并不斷的發展壯大。CV技術的應用十分廣泛，例如在醫學影響分析、數字圖像檢索管理和人機交互以及智能安檢等領域。計算機視覺技術是人工智能技術的重要組成部分，也是當 前研究的前沿。CV 技術的主要關注點在于：如何能夠利用傳感器提供的原始數據，并且基于不同領域的應用，盡量準確并完善地描述出來原始數據中可能蘊含的可供計算機進行識別的視覺信息，并由此建立出相應的數學模型。例如，雙目立體視覺系統和運動重建系統以及目標跟蹤系統等等。CV技術雖然已經取得了相當大的成就，但是相對于人類的視覺系統來說，還是相當粗略的。在自然環境中，CV系統對動物的識別遠遠不及人臉識別；在實際環境當中，由于約束條件較小，所以人體姿勢以及人體面部的表情識別都會因為環境陰影的不同，而存在這不同程度的失效性。對于現實世界的復雜情況，基于概率論以及數理統計的數學模型，則是比較適用于解決問題的理論基礎，目前而言，CV技術便是以此作為支撐工具，普遍采用各種各樣的統計模型以及機器學習算法。CV系統一般化為三個層次：圖像數據層、圖像特征描述層以及知識獲取層。這三個層次沒有絕對的分界線，他們的理論支撐相互滲透，形成了目前廣泛被應用的計算機視覺系統的框架。

通過對以上所述的計算機視覺技術的發展歷史以及簡要分析，我們能夠推測出今后的計算機視覺技術的發展方向和未來展望。雖然計算機視覺技術是一門新興的科學技術，但是其應用前景十分美好。在特殊的領域如醫療、刑偵等當中，能夠發揮重要的作用。但是，這些領域對于計算機視覺技術的要求也非常高，這就要求這計算機視覺技術要迎接更多的挑戰并克服遇到的難題。

綜上所述，人工智能技術的飛速發展改變了人類的生活，高科技已經與我們的社會相融合。計算機視覺技術也被期待于在各種領域當中應用，現代社會離不開計算機人工智能技術，其未來的發展前景十分廣闊。

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作者簡介：

李瀚捷（1997.08.20-）男，漢族，黑龍江省七臺河市，身份證號：230903199708201417，本科生，研究方向：電子信息科學與技術