人工智能發展現狀及前景

余濤　周明靜

摘 要：人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，同時是計算機科學的一個分支，它能生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理等。本文首先從人工智能的定義及發展背景出發，研究了其相關控制技術，客觀的闡述了人工智能的發展現狀。最后，講述了人工智能發展前景以及需要改進的方向

關鍵詞：人工智能;歷史背景;研究方向;發展前景

1 人工智能的含義和由來

人工智能最早在1956年的達特茅斯會議上被首次提出，到現在已經有了60多年的發展歷程。人工智能又名機械智能、智能模擬。人工智能在日本叫做FGCS，即第五代計算機系統的英文縮寫字頭。其含義是：利用自動機系統模擬人類思維的外部行為用以高效地解決問題的科學技術。但是這個含義只是廣義上的，到現在為止仍舊沒有一個統一的形式化的定義。人工智能研究的就是怎樣利用機器模仿人腦從事推理規劃、設計、思考、學習等思維活動，解決迄今認為需要由專家才能處理好的復雜問題。人工智能具有綜合性、交叉性的特征，早在它誕生之日起就已經得到體現。人工智能匯聚了人類智能活動的表現形式和認知規律，借用數理邏輯來形式化，用計算機作為載體，提供關于形式化計算和符號處理的理論，模擬人類某些智能行為和方法，構造具有一定智能的人工系統，讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，從而誕生了“人工智能”這一交叉學科。

2 人工智能在各個領域的發展現狀

2.1人工智能在交通運輸業的發展狀況

隨著人口密度的增加，交通運輸業的壓力早已不堪重負。引入人工智能系統將有望解決這一難題，通過調整運輸參數、改變運輸系統結構以達到優化系統的目的。計算機系統可以第一時間對各個路況進行信息采集和分析處理。智能交通系統對減少交通堵塞、提升路段運輸承載能力和減低交通事故的發生都起到至關重要的作用。

2.2人工智能在生活中應用和發展現狀

人工智能在生活中的應用比較隨處可見，比如我們日常生活中所使用的手機、電腦和電視遙控器等都是人工智能應用于生活的具體體現。人工智能主要是加強機器與人的對話，讓機器能更加理解人類的思想從而更好地為人們服務。

2.3人工智能生產制造業的發展現狀

隨著科技的發展，傳統制造業，在現代化的技術面前變得毫無競爭優勢，隨著社會生產化程度的不斷提高，高品質、高效率成為現代企業的基本要求。由于對于智能控制系統的理解不同，智能系統的設計也具有一定的差別。智能系統具有以下的特點和優勢：智能控制：能夠自我的進行深入的學習行為和能力：對知識和信息具有處理、分析和表達的能力。具有對經驗的積累與記憶的能力，這點非常重要，它是系統能夠自我學習的基礎。值得一提的是智能系統能夠對自我進行修復和定期的系統升級，能夠適應因生產變化所帶來達到不變。

3 人工智能當前的主要研究領域

盡管人工智能的理論體系還不夠完善，不同學派和專門在理論和研究策略上持有不同看法，但是這些不足以成為影響人工智能發展的因素。相反，人工智能的研究已經變得更加深入、客觀和全面。人工智能現在的研究領域眾多且復雜，主要有三個方面：

3.1機器思維

機器思維主要是模擬人類的思維功能。在人工智能領域，機器思維一般研究的是推理、搜索、規劃等。推理就是根據已有的事實和經驗，采取某種合適的方法，利用所學的知識得出正確的結論的過程。搜索是已知搜索的目標，為了找到搜索 目標，不斷查找推理路線，引導和掌握推理過程，從而解決問 題的過程。規劃作為一種重要的問題求解手段，先從一個特 定的問題狀態出發，查找并建立一個可以操作的序列，直到 最終狀態為目標狀態的一個行動過程的分析。一般的問題求 解技術往往解決的是抽象的數學問題，注重結果，而規劃更 側重于求解的過程，并且解決的是真實世界的問題。

3.2機器學習

機器學習是一個復雜的過程，按照對人類學習方式的模 擬，機器學習一般分為聯結和符號學習。符號主義學派支持符號學習的機器學習觀點。符號學習通過在功能上模擬人 類學習來達到學習目的。按照這種觀點，知識可以用符號來表示，機器學習過程其實就是一種符號運算過程，聯結學習 也稱為神經學習，它是基于人工神經網絡的學習方法。

3.3 機器感知

機器如果要像人類那樣獲取對外界的感知，那么機器必 須擁有機器感知的能力，即學習掌握機器視覺、模式識別并 且理解自然語言，其中模式識別是人工智能最早的研究領域 之一。模式識別的大體含義就是，能在混合的事物中，根據 要求，準確地對所需事物進行鑒別，并且完成正確分類。識 別的對象不受物理、化學、生理等條件的限制，其類型也可 以是文字、圖像、聲音等。模式識別包含幾個基本步驟：（1）采集待識別對象的原有模式;（2）模式比較和匹配;（3）完成模式匹配后，進行分類處理，最后輸出結果。

4 人工智能技術發展前景

4.1核心技術將進一步提高

隨著人工智能產品的不斷涌現，智力資源不斷被收集，這將進一步推動人工智能技術的研發.從整體上看，我國人工智能缺乏核心技術。隨著量子計算機類 腦芯片等技術的研發與應用，人工智能技術不再停留在較低層次，將向更深領域邁進。隨著國家對人工智能技術有越來越重視，人工智能技術的核心技術也將不斷升級。人工智能技術的魅力深深吸引著機器人愛好者，更吸引了眾 多開發者的研發興趣。隨著國內外眾多新產品的問世，將出現更高端的技術與產品，這會進一步推動核心技術的發展。

4.2人工智能技術的計算能力將更強

人工智能產品方興未艾，隨著互聯網時代的不斷發展，網絡與聯網的終端將不斷普及，尤其在大數據時代，海量的數據涌現，數據爆發式增長，這也進一步要求人工智能 技術擁有更大更強的計算能力。傳統的計算機系統對于邏輯運算十分擅長，但是并不擅長模式識別與形象思維，所以構建模仿人腦的類腦計算機十分必要。人類賦予了機器學習和思考的能力，讓它成為改善我們生活的有力的工具。人工智能是現代社會進步和科技進步的集中體現，人工智能的出現將成為推動社會向前發展的有力動力。

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