人工智能在計算機視覺及網絡領域中的應用

文/李穎輝

1 人工智能及其發展

人工智能在近年來科學技術研究領域中不斷受到更多人的重視，并且已經成為科學技術研究領域中的重點課題。人工智能即Artificial Intelligence，建成AI，主要指研發用于模擬、延伸以及拓展人類各種智能的理論、方法、技術與應用系統的一種新興的技術科學。人工智能的含義，可以從人工與智能兩方面進行拆解。其中“人工”代表的是由人類創造的或者服務與人類的各種設備，“智能”則是指對人類的智能進行研究、模仿，并以人類的思維模式為模板進行功能的設計與開發，從而使人工的機器設備能夠更好的為人類服務。

人工智能是科學技術發展中的一種全新領域的探索，是人類經濟社會發展的必然產物，也是人類想象力以及夢想的集中體現，因此，人工智能自誕生以來，就得到了社會各方面的廣泛支持，同時人們對人工智能研究的興趣仍在不斷上升。而在人工智能的理念來源方面，其與傳統的工業機械技術、信息技術等都有著較大的區別，人工智能不僅僅是對生產工具以及生產能力的革新，更是對人類能力的一種研究與拓展，這與人類作為智慧生物本身所擁有的強大創造力有關。雖然人類是一種高智慧生物，擁有強大的思維能力與創造力，但人類對自己的了解卻并不深入，而人工智能正是以此為切入點，在創造更多高技術水平機器的同時，不斷去對人類自身的能力進行更深層次的研究與挖掘，從而幫助人們實現對自我的反思與了解。

人工智能雖然是近年來才逐漸興起的科學研究，然而最早在上世紀五六十年代就已經有研究人員注意一些設備可以以人類思維的方式去解決問題，如計算機能夠以人類思維邏輯為模板進行運算與預測，人們只需將一些數據信息輸入進設備中即可得到相應的結果。這一發現為后來的人工智能發展提供了思路。而隨著近年來各種技術的不斷涌現，更多的技術可以被用來對人類各種能力進行模擬，如視覺能力、認知能力、語言能力等，這就使得人工智能技術迎來了發展的高潮。如今，人工智能技術已經開始在各個領域中得到應用并不斷普及，為人類的生產生活提供了更多優質的服務。

2 計算機視覺概述

計算機視覺是人工智能領域中的一個重要分支，其與機器視覺技術一起完成了對人類視覺能力的模擬與應用。但計算機視覺與機器視覺兩者是有著本質區別的，這就要求我們能夠對這兩個概念進行明確的區分，從而更好的對計算機視覺技術進行研究與開發。計算機視覺是根據人類視覺能力而研究出的一種對圖像進行分析處理的優質算法，其側重點在軟件的開發上。而機器視覺則是對人類視覺能力的全面模仿，不僅涉及軟硬件技術的開發，還包含對各種圖像采集與處理設備、鏡頭控制設備以及圖像分析算的綜合應用。簡單來將，計算機視覺是對圖像信息進行科學分析的技術，而機器視覺自身任務出發來完成對圖像的識別和處理。

從上述的概念我們可以發現計算機視覺是人類視覺能力模擬中的一項基礎性技術，并且隨著人工智能技術的發展，計算機視覺也取得了許多重要成果。然而就目前而言，計算機視覺的應用仍只是停留在學術層面，在產業化發展方面并不理想。與之相比，機器視覺在工業生產領域的應用已經十分普及，且市場前景廣闊。當然這與現階段計算機視覺的實用性較低也有重要關系。因此，在人工智能的未來發展中，人們應該將更多的精力放在計算機視覺的產業化應用上，如GPU 視覺計算機加速器等，從而以產業促科研，進一步推動計算機視覺的發展。

3 人工智能在計算機視覺及網絡領域中的應用

3.1 人工智能在計算機視覺中的應用

計算機視覺的作用在于對圖像進行有效識別，而現實生活中的圖像則包含動態與靜態兩種。其中靜態圖像主要指靜止的圖片、畫面等，而動態的圖像則包含實景拍攝以及各種視頻等。計算機視覺在靜態圖像的識別方面較為容易，不需要依靠太多復雜的技術，而在動態圖像的識別上，則可以通過人工智能技術實現識別能力與效率的提升。首先，計算機視覺可以運用傳感器等設備對拍攝場景中的各種信息進行采集，在對所有采集到的信息進行分析、整理與分類。其次，利用智能計算機設備對采集到的信息數據進行處理，從而使這些信息的準確度得到進一步提升，以確保信息圖像信息獲取的有效性。在此過程中，智能計算機的處理能力十分關鍵，因此，計算機視覺識別能力會隨著智能設備的發展而提升。如今，計算機視覺中的智能設備以及能夠對許多復雜的圖像信息如人類肢體動作、眼球等進行有效的識別，并且這種視覺識別能力仍然具有較大的發展空間，這需要計算機視覺的研究者們繼續在此方面不斷探索實踐，從而使計算機視覺能夠具有更高的實際應用價值。

3.2 人工智能在網絡領域中的應用

人工智能技術所涉及的學科領域十分廣泛，如計算機技術、互聯網技術、信息技術、邏輯學、心理學以及人體工程學等，因此，人工智能也是一種具有廣泛融合性的科學。而在當前互聯網高度普及的形勢下，人工智能的許多應用都需要依托于互聯網平臺，所以人工智能的發展必須要能夠為互聯網提供更好的服務。在這一方面，人工智能在網絡中的應用主要集中在兩方面，一是網絡安全，二是系統評價。

互聯網的迅速發展與普及以及網絡本身的開放性使得網絡安全問題日益凸顯，在此情況下，為了更好的保障網絡信息安全，優化網絡環境，就需要人工智能提供重要的技術支持。目前，網絡中的計算機用戶在保障自身信息安全的過程中所采取的主要措施就是借助殺毒軟件的安裝來對各種病毒以及非法侵入進行阻隔，防止自己的信息資料泄露而造成重大損失。殺毒軟件的工作原理主要是依靠計算機防火墻對網絡傳輸中的各種文件的安全性進行判斷從而來確定是否對其進行阻止，而這個判斷的過程則與人類的思維判斷能力十分相似，所以人工智能技術通過對人類思維能力的模擬，可以更加有效的完成這項任務。由此可見，將人工智能技術應用于網絡安全上能夠極大的提升網絡的安全性。

在系統評價方面，人工智能的作用體現在于能夠對網絡管理進行更加科學、準確的分析與評價。一方面，人工智能技術能夠輔助網絡管理人員對計算機進行智能化的搜索并從中找出更多有效的數據與網絡管理解決方案。同時，計算機的管理程序也需要依靠人工智能技術對計算機網絡中的所有歷史數據進行全面分析，從而自動生成有效的管理方法，最終實現計算機網絡的自動化管理。在此過程中，人工智能技術經過分析所做出的決策數據會以程序代碼的形式輸入到系統中，從而為相關的決策人員做出正確的管理決策提供參考和依據。而當出現問題時，計算機系統還可以依靠人工智能對問題發生的原因以及概率進行分析和處理。可以說，人工智能在計算機網絡管理系統評價中的分析、決策的能力，能夠進一步推動計算機網絡技術的健康穩定發展。

3.3 人工智能推動計算機視覺的產業化發展

人工智能技術在計算機視覺中進行應用還體現在推動計算機視覺的產業化發展上。由于近年來人工智能已經在許多領域中發揮了重要的作用，并且不斷被應用于產業化生產與實踐，因此，計算機視覺借助人工智能的理念與思路，也可以實現產業化道路。就現階段而言，計算機視覺已經在一些領域進行了產業化嘗試，如2010年微軟公司推出的Kinet 產品通過對人類骨架的視覺捕捉來完成對人體各種動作的模擬，這種技術通過與電腦輸入設備的結合，能夠實現人體動作與電腦的直接互動，而無需進行屏幕操作。此外，一種名叫深度攝像機的設備也是計算機視覺產業化運用的重要成果。深度攝像機RGBD 是在傳統RGB 相機的基礎上增加了信息深度加工技術，既能夠通過被動接受和主動探測的方式發射能量到目標上，也能夠對接收到的信息進行分析處理，從而實現對人員感知系統的高度模擬。該產品在許多視覺識別與處理領域都有廣泛的應用前景。而隨著智能技術的發展，還將有更多技術可以應用于計算機視覺中并有效推動計算機視覺產業發展。

4 結語

計算機視覺作為一種對人類視覺能力進行模擬與擴展的技術，在社會發展中具有廣泛的應用前景，因此人工智能的研究者應該進一步加強人工智能在計算機視覺及網絡中的應用，從而使計算機視覺的功能實用性得到提升，并使其更好的為人類服務。