浅析人工智能技术发展与应用现状

张轶然

（西北工业大学附属中学，陕西西安，710072）

1 人工智能的主要研究领域

■1.1 机器学习

2017年的围棋界“人机大战”让人们难以忘怀，而一年后，柯洁再次与国产围棋AI“星阵”对弈，结果战至中盘柯洁投子认输。一个从六岁就开始学围棋的天才少年却落败于一个诞生仅仅不到三年的机器AI“围棋大师”，让人不得不佩服人工智能的学习能力。机器学习作为人工智能领域最前沿的学科之一，主要研究如何让计算机模拟人的学习行为，进而代替人类完成模糊且更加有难度的任务。

机器学习涉及多学科的交叉融合，包括概率论、统计学、算法等诸多学科，其愿景是通过研究人类的学习行为并让计算机进行模仿，来实现计算机对新知识的掌握，并能优化、重组自身的知识体系来实现计算机性能的提升。

机器学习按照学习形式进行划分，主要有三个领域的分支，包括监督学习、无监督学习和强化学习。拿课堂教学场景进行类比，监督学习就类似老师不讲知识点，让学生自己学着做题，并给出答案来检验学习效果；无监督学习就如老师不讲知识点，让学生做题，却不给出答案，让学生自己探索事物之间的联系；强化学习就如老师教会我们基础的知识点，然后让我们去做高难度题目，在实践中不多提升自我。近些年，又出现了介于无监督学习和监督学习之间的半监督学习，半监督学习具有高效率、高准确度等优势，近年来越来越受到研究学者们的重视。

■1.2 自然语言处理

随着智能手机成为销量最高的消费电子产品，基于Android和iOS系统的手机都配置了相应的语音助手，其中最著名的莫过于苹果公司开发的Siri。语音助手被赋予人机交互的重任，功能日益强大，但即使先进如Siri，依然存在人机对话“驴唇不对马嘴”的问题。而语音助手的核心就是自然语言处理技术，下面我们就针对此做进一步的探讨。

自然语言处理是人工智能主要的研究方向之一，旨在实现人与机器通过自然语言的形式进行有效沟通。是一门综合了语言学、逻辑学、数学等专业的交叉学科。正因为语言能力是人类区别于动物的最重要特征，也是人机交互最便捷、最高效的方式，使得自然语言处理的研究充满意义。一个完整的自然语言处理系统包含语音识别、语义识别、语音合成三部分，语音识别是指让计算机“听到”人的语音，这项技术目前已经比较成熟，最典型的应用场景是微信语音的翻译功能；语义识别是指计算机能“听懂”人类语音，这需要计算机具有理解人类语言、尤其是口语化表达的能力，目前该领域的研究仍处于初级阶段，也是制约自然语言处理进一步发展的瓶颈；语音合成是指计算机将准备“回复”给人类的语句合成音频的形式并通过扬声器外放，目前，科大讯飞的在线语音合成软件已经可以合成超越人声的语音，可见此项技术已日臻成熟。自然语言技术还有很大的发展空间，除语义识别这项难点之外，如通过声色判断对方的身份、通过声音频率及音量来判断用户的心情状态等拓展功能，都会提升自然语言处理系统的智能化，也是该领域在未来的重点研发方向。

■1.3 专家系统

相信大家都在科幻电影或者小说中看到过家庭医疗机器人帮病人诊断、开药、治疗的情节，这背后就是专家系统在起作用。我们往往忽视了身边的专家系统：理财软件提供的风险收入评估、各大音乐平台和各电商网站的“猜你喜欢”功能，都是专家系统在生活中的应用场景。

专家系统是指通过大量的专家知识和基于大数据的推理方法，在某些特定领域解决复杂问题的人工智能系统。世界上第一个专家系统是dendral系统 ，通过结合化学专业知识，该系统可以推断化学分子结构。随着计算机计算能力的提升和大数据、云计算等技术的逐渐成熟，专家系统的数量与日俱增，目前，人们已经开发出面向工业、农业、自然科学、军事、法律等诸多领域的几千个专家系统，专家系统的应用正在深刻地改变着人类的生活，随之而来的是巨大的经济效益和社会效益。

图1是专家系统的主要构成。其中知识库和推理机是两个最重要的组成部分。知识库用以储存专家提供的知识，而推理机则根据用户输入的数据，来匹配知识库中的规则，进而得出新的结论，即用户所提出问题的结果。

科研领域的专家系统能极大地上降低科研人员尤其是高级知识分子的工作量，使人类的智慧更多地应用于创造性研发活动中；生活中的专家系统，如家庭医疗机器人和智能理财助手，可以方便人们的生活，让高质量、定制化服务走进千家万户。

图1

2 人工智能的主要应用领域

■2.1 人工智能在交通领域的应用

从最初的概念阶段到如今的付诸实际，智能交通的历史已经走过了三十年。无人驾驶、车联网、智能路径规划等都是智能交通的细分领域，也是人工智能在交通上的典型应用。

2.1.1 智能路线规划

智能路线规划已经广泛应用于日常出行之中，高德地图、百度地图等手机APP为大家带来了诸多便捷，最常用的导航功能，开启后有“最短路线”、“最少红绿灯”等多种路径供人们选择，这便是基于交通数据的智能路线规划，目前这项功能对于实时路况监控还没有做到成熟，对于路况的拥堵情况还不能做到实时评估，有时会对人们的出行造成不便在未来，大数据和机器学习将会应用在智能路径规划上，而地图软件与交通部门的信息共享，将会给大大提高智能规划的实用性。

2.1.2 无人驾驶

无人驾驶作为一种交通领域的飞跃性技术，从最初的实验室阶段到现在的大规模路测，只用了十年时间，通过全方位摄像头、雷达传感器及激光测距仪的多重技术保证无人驾驶的安全和稳定，配有地图导航保障出行快捷性，这是无人驾驶相比传统驾驶的优势所在，但目前无人驾驶仍存在不确定因素。2018年3月23日，一辆特斯拉无人驾驶汽车Model X在美国加州山景城发生车祸，造成司机丧生—车祸的发生，不禁让人们对于无人驾驶技术产生了质疑，毕竟乘客总会感觉自己的性命没有“掌控在自己手中”。中国、美国等AI大国对无人驾驶技术非常重视，已经出台了配套政策和法规，相信在未来，经过特斯拉、谷歌、百度等企业的努力，无人驾驶技术会日趋先进，给乘坐者带来足够的安全感。

■2.2 人工智能在金融领域的应用

2.2.1 智能投顾

所谓“智能投顾”，就是基于大数据分析、专家系统等技术的智能投资顾问。在经济飞速发展的今天，众多理财者面对国债、保险、股票、基金等投资形式时，都变得手足无措，而智能投顾将成为这些理财初学者的救命稻草。智能投顾可以根据不同理财者对风险、收益、周期等指标的诉求，通过分析以往理财者的理财行为，对新理财者的投资进行分析、建议，让理财者在风险和收益上达到自己预期的平衡点。

2.2.2 智能客服

智能客服的应用已经非常广泛，在未来大有取代银行柜员的趋势。基于自然语言理解技术的智能客服系统能回答客户的简单问题，可以通过提取关键词来搜集客户需求并进行分流处理。除了金融领域，在电子商务尤其是C2C购物平台，智能客服同样发挥着举足轻重的作用。但目前智能客服系统只能胜任简单的对话，诸如客户投诉等复杂的场景仍需要人工客服出面。

3 人工智能的未来

■3.1 人工智能的未来发展

人工智能于1956年达特茅斯会议提出至今，已经历了一个甲子的曲折发展，终于在21世纪初迎来了新的春天。人类将走进新人工智能时代，尤其在平台、传感器以及接口技术等方面会有突破发展。在平台方面，传统的CPU虽然还可以满足现阶段人工智能的计算需求，但由于效能较低，研发新一代的处理器已经成为燃眉之急，以寒武纪为代表的AI芯片即将大放异彩；传感器技术的进步，使得机器人可以自己感知世界，认识事物规律，让人与机器和谐共处，让人工智能为机器人赋予“智慧”；接口是人与机器之间的沟通交互途径，自然语言处理虽然可以满足人的交互需求，但仍有不便之处，未来或直接通过脑电波实现沟通。但我们不得不重视人工智能给人类带来的挑战，如传统职业的消失、思想观念的改变、机器人伦理等问题。总之，人工智能会给我们创造出更加绚丽多彩的美丽新世界，但是我们仍要警惕技术进步带来的潜在风险。

■3.2 人工智能在中国的未来

作为世界上最大的发展中国家，随着人工智能的迅速发展，以及对人类生产生活的巨大影响，人工智能已经成为国际社会的焦点，我国在2017年部署了《新一代人工智能发展规划》，其发展方向主要为构建开放协同的人工智能科技创新体系、培育高端高效的智能经济、建设安全便捷的智能社会等六个方面。这项规划高瞻远瞩而具体可行，指导着中国企业向人工智能的未来奋进。AI时代是中国打破欧美技术垄断、在科技领域弯道超车的最好时机，是中国求发展、求富强的难得历史机遇。

4 总结

人工智能技术经历了几十年的发展、积累和沉淀，终于在21世界迎来了爆发，机器学习、自然语言处理、专家系统、大数据等人工智能研究领域已经从理论研究逐渐走向了实际应用，给人类生活带来了极大的方便。人工智能在交通、金融、医疗等场景下的应用，标志着人们即将进入AI时代，但技术的不成熟给无人驾驶、智能客服、专家诊断系统等应用场景带来了很多新的问题。在AI时代，我们除了要看到技术带来的方便，还要警惕技术在社会、伦理等方面存在的风险，我们要控制好AI这把双刃剑，进而抓住中国科技发展的重大历史机遇。