浅谈人工智能在现实生活的应用

来源:用户上传      作者:

　　摘 要 当今社会，人工智能快速兴起并发展，越来越多的人才和资金投入其中，人工智能也不负众望，展现它非凡的潜力，在医学、教育、娱乐等领域有着各种各样的运用，给人类的生活带来了许多便利。另外，新兴的人工智能存在其优势与不足，发展中风险与机遇并存，故对其发展与应用进行详尽的分析，发现总结现有问题，对未来发展提出建议，以便更高效地开展研究工作。
　　关键词 人工智能；研究现状；核心技术；发展应用
　　中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2019）229-0138-03
　　1 人工智能简述
　　人工智能（Artificial？Intelligence）一词，是在1956年Dartmouth学院夏季研讨会中诞生的。人工智能是综合性的多学科交叉的通用性技术，通过结合相关学科如计算机科学、语言学、神经生理学和哲学等，主要使机器能够拥有像人类一样的思维思考能力，从而胜任一些人类才能完成的复杂任务[ 1 ]。目前这项技术已经在机器学习、自然语言分析相关领域有一定程度的成就并且发展迅速，尽管离主要目标还需要更多的研究，但如今这门技术在生活中有着广泛的应用，并仍有着巨大的潜力与发展空间。
　　2 国内外研究现状
　　对于人工智能我国研究起步较晚，但发展很快，不过在核心领域上，我国的研究还是有些差距，比如人工智能重要的机器学习算法。国外已经在人工神经网络方面有着很深的研究，近年来Google团队在人工智能算法领域走在科技前沿，他们将先进的人工智能技术与医疗相结合，从而在很大程度上提高了当今的医疗水平。然而我国的人工智能研究在全球内缺乏竞争力，特别是关于人工智能的核心技术芯片的研发，国内离国际前沿水平还有一定的差距。近年来陈天石带领的寒武纪团队开发出首款可商用的深度学习处理器寒武纪1A，它模拟了人脑的运算方式，之后连续发布的新一代AI芯片和全新的智能处理器产品，代表着中国在人工智能开始自主研发并有所突破了。
　　3 人工智能的核心技术
　　3.1 人机交互
　　人机交互作为一项不可或缺的外围技术，也是将不同领域的科技互相结合的综合学科。除了传统人机交互中的基本交互与图形交互，在人工智能中人机交互技术还有语音交互、情感交互、体感交互和脑机交互这4种与其密切联系的典型交互？手段。
　　3.1.1 语音交互
　　语言作为信息交流最为便捷的方式，在人工智能中也十分自然的具有很多的优势，虽然语言很复杂很多样，但毕竟它属于人类交流手段最快最直观的手段，在信息转换方面比其他交互方式更好实现一些，也更为高效。它结合了语言学与计算机科学等相关领域的知识，通过语音采集与识别、语义理解和语音合成，完成语音再到数字信号到文本信息或者声音信息的一系列转换。这方面国外有Google翻译，国内有百度、讯飞都在语音识别领域有着比较成熟的技术。在大数据时代中作为未来发展的制高点，语音交互一直有着良好的应用前景与发展？前景。
　　3.1.2 情感交互
　　情感作为人类交流过程中的高级信息，一直都是人类能彼此亲近的重要部分，这种高级信息能够引起人們的回忆和相同的情愫，使人们感同身受。而传统的人机交互并不能交流处理这种信息，所以在人工智能中，情感交互指的是机器能与人类更自然更亲近地互动的一种状态，这项技术是人工智能开发领域的热门方向。不过在情感信息的各种获取方式与处理方式上还有许多难题，例如在微表情和特征点的识别上颇有难度，还有对于相关动作与语句理解的差异使得这项技术更有挑战性，人们在互相理解上都还有很大的难度，人工智能在这条路上也有很长的路？要走。
　　3.1.3 体感交互
　　随着科技的便捷化，人机交互也有相应趋势，随之便产生了体感交互。体感交互简化了复杂的交互设备与控制系统，直接通过肢体动作与交互设备和四周环境进行交互。它通过捕捉动作和识别手势表情，使人们从繁琐复杂的交互设备中解脱出来，使人机交互更加的自然亲近。在游戏娱乐方面，各大游戏展上都有相关技术开发的游戏体验，比如新版的“切水果”，通过感知人体手臂的动作来模拟刀的挥动，从而达到切开水果的效果，用户体验十分不错，成功实现了更加自然的交互体验；在医学方面，它在辅助治疗与康复治疗有很大的扩展领域，比如对于假想情景的相关模拟为康复治疗提供更方便的帮助。
　　3.1.4 脑机交互
　　脑机交互，也可称为脑机接口，可谓是实现了科幻小说中的情景，它不用通过外围神经和肌肉，只需要大脑就能直接与外界进行信息交流。通过脑波信号解码，脑电信号的采集实现对中枢神经系统的检测，并将其转化为人工的输出指令，达到替代、修复、增强、补充或者改善中枢神经信号的正常输出的效果。这项技术在医学上的应用最为直接，神经源性肌肉萎缩患者可以在康复治疗时通过增强神经信号达到更好的效果。残疾人士可以通过脑机交互实现外骨骼的自主操控，如果这项技术成熟，他们也能够像正常人一样生活。
　　3.2 计算机视觉
　　计算机模仿人类视觉系统，像人类一样从外界提取、分析、处理并理解图像及图像序列的相关科学叫做计算机视觉。这种能力在自动驾驶、机器人和智能医疗等领域运用广泛。随着深度学习的逐渐深入，这项技术和特征处理及算法处理相辅相成，逐渐形成了现在的人工智能算法技术。根据处理问题的不同，计算机视觉主要在图像理解、三维视觉和动态视觉这些方面的研究运用广泛。
　　3.2.1 图像理解
　　图像理解是计算机视觉的基础，通过处理信息的抽象程度分为3个层次：浅层理解，对特征点和纹理元素的提取与收集；中层理解，对物体边界区域的划分；深层理解，提取高层的语义信息，检测识别图像文字信息，比如许多搜索引擎中的智能识图功能就属于深层理解的运用，而支付宝网络支付也在开发刷脸支付的相关技术，手机的安全解锁等智能识别都是图像理解的？运用。 　　3.2.2 三维视觉
　　三维视觉是研究三维模型信息的重建和理解三维模型信息的相关技术。三维信息理解从浅层到高层实现了低维信息到立体信息的处理，而这种技术广泛运用于机器人、无人驾驶、虚拟现实和增强现实中[3-4]。
　　3.2.3 动态视觉
　　动态视觉模拟人处理时序图像的特点，分析视频和时序图像。例如一些视频网站的自动审核器，对视频图像有基本的处理能力，工作原理是寻找图像元素并对应，还有对语音图像的理解，而动态审核主要运用于视频分析和人机交互中。
　　3.3 专家系统
　　专家系统如今是人工智能最经典并且最有成果的研究领域，它是一种具有特定领域大量相关知识与经验的程序系统。专家系统的大致结构由数据库、规则库和推理机构成，数据库可以作为网络知识库的节点，而规则库就是将这些节点联系起来的线，即关系，通过推理机进行决策执行并优异地解决问题，解决可能产生的冲突集。而数据库和规则库都能自动实时更新，使专家系统不断进步并纠正以往的错误和弥補过去的不足，具体逻辑结构如图1？所示。
　　专家系统正如其名在某些领域可以达到专家级别的水平，并帮助人类专家的工作与研究，现如今专家系统在矿物勘查、化学分析、规划和医学诊断方面借助机器不会遗忘、不会执行出错的特点和人类合作得越来越好。
　　4 人工智能的应用
　　4.1 人工智能在自动驾驶方面的应用
　　人工智能与现代科技逐渐融合的时代，我国在人工智能上起步较晚的劣势下仍旧在2005年研制出了世界首辆城市无人驾驶车，这款汽车能够在无人驾驶的情况下安全行驶50万km，而相关专利已经突破22？000项。
　　无人驾驶主要通过外载设备如摄像头、雷达传感器和激光测距仪来把握外界状况，然后根据人工智能分析选择相对应的对策。而英国的优尔特拉通过控制中心实时操控保证既定路线与车辆实况，其他几个国家的无人驾驶汽车都能通过手机控制路线的选择[4]。
　　无人驾驶虽然给人们的出行带来了方便，但是人工智能的决断也上不能到达人类的水平。现如今人工智能的决策都是以驾驶员自身安全为第一，道德伦理上的判断和人类有很大的不同，所以现在都在用半自动驾驶，将一部分交给人类自己，另一部分交给人工智能实施调控，这种形式更加和谐更有发展空间，预计将在2020年实现。
　　4.2 人工智能在医学方面的应用
　　谷歌大脑团队在美国癌症研究年度会议（AACR）上提出来了一个AR显微镜的原型。这套AR显微镜适配性高，可以直接加装在各大一线医院现有的显微镜上，这项研究大大降低了升级设备的研究成本，只要购买足以驱动人工智能算法的AR设备，就可以升级医院的癌症检测技术。AR显微镜可以完成细胞计数、细胞分类等任务，虽然现在只能做到乳腺癌的诊断，但这个对病理学家的诊断有很大的帮助，可以直接画圈指出问题并做？标记。
　　除了人体相关模型，还有场景的虚拟模拟，最开始被应用于恐高症、飞行恐怖、幽闭恐惧等心理疾病的治疗中。后来的运用逐渐更加广泛，提供心理患者一套系统的模拟训练，人工智能处理相关信息并及时做出上传可以改善训练的不同侧重点，因此相关技术如VR和AR逐渐得到了医学家的？重视。
　　4.3 人工智能在机器识别方面的应用
　　NLU（自然语言分析）系统是机器识别的重要技术，这是一种对语言、图像等进行具体识别的技术，主要的运用是语音输入和拟人交流，语音输入和机器翻译结合。现如今微信上已经有了实时翻译，可能在未来我们能够实现万能翻译器，打破语言的障碍。拟人交流在现实生活中的运用也很广泛，例如网络客服的智能交流，大大减轻了人工服务的重担，还有网络图像审核如果运用了人工智能也能大大减少人类的工作量。
　　安全识别方面应用了人工智能将更加人性化，通过虹膜识别的银行安全系统，还有设备登录验证的多方核实，使人们的网络安全有了进一步保障，这方面的技术在安保公司中有一套更加精细的系统实现安全防护，对需要相关服务的人有很大的？帮助。
　　5 结论
　　业界内外有许多人士对人工智能的发展抱有忧患，不过这项新兴的技术对于人类来说是一项突破性的变革，仅诞生百年不到，有很多专家对其未来的发展有着期待与担忧，马克思曾说过：矛盾存在一切事物中，并且贯穿事物发展过程的始终。新事物的发展不是一帆风顺的，一般是波浪式前进的。所以在科技进步的大道上，人类得辩证地看待人工智能的发展。
　　诺奖得主Thomas？J.Sargent说过：人工智能其实就是统计学，只不过用了一个很华丽的辞藻。让我们回到人工智能一词诞生的1956年Dartmouth夏季研讨会，对于这一概念还有许多其他备选名字，包括自动机研究、复杂信息处理、机械智能与控制论等，从这些备选词语看来，在那个时候“人工智能”就是上述罗列出来的词汇所表达的事物。而最终选择“人工智能”一词更像是对未来“充满无限前景并寄予无限期待”的美好比喻。无论人工智能的本质是如何，人类对其在未来中的美好寄望是不会改变的，希望人工智能能够更好地应用在人们的现实生活中。
　　参考文献
　　[1]李怡萌.工智能技术的未来发展趋势[J].电子技术与软件程，2017，6（11）：257.
　　[2]邹湘军，孙健，何汉武.虚拟现实技术的演变发展和展望[J].系统仿真学报，2004，16（9）：1905-1909.
　　[3]徐茂云，卢兆桐，刘世君.虚拟现实技术在医学中的应用进展[J].实用医药杂志，2007，24（11）：1379-1380.
　　[4]田国强.工智能在无人驾驶汽车领域的应用研究[J].江苏科技信息，2017（14）：56-57.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/8/view-15168270.htm