人工智能技术的应用

2019-07-14

探索科学(学术版) 2019年10期

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1 人工智能技术的研究和发展状况

目前处于人工智能技术正处于与企业业务的融合阶段,部分企业已经开始部署人工智能应用,并取得了一定的效果。人脸识别开启了人们的认知,但智能安防、智慧城市才是视觉智能的进一步发展方向。此外,由于新零售概念的兴起,大家逐步关注到线下数据的价值,并通过高德地图、美团、支付宝、微信等应用,结合人脸识别等新手段,大量获取线下数据尤其是线下消费和支付数据,最终实现线上数据与线下数据的融合,构建更完善的用户画像。但目前企业智能还处于初级阶段,“人工智能技术＋业务场景＋管理流程”是企业智能的理想模式。

2 目前人工智能发展中所面临的难题

2.1 计算机博弈的困难博弈不仅存在于下棋之中,它指在一定条件下,遵守一定的规则,一个或几个拥有绝对理性思维的人或团队,从各自允许选择的行为或策略进行选择并加以实施,并从中各自取得相应结果或收益的过程。

计算机博弈依然巨大的困难。第一点是组合爆炸问题,状态空间法是人工智能的基本形式化方法。第二点是现在的博弈程序往往是针对二人对弈,棋局公开,有确定走步的一类棋类进行研制的。另外,在非完备信息和不确定性机器博弈方面,具有高效学习与抽象思维能力的博弈技术还有待进一步研究。

2.2 机器翻译所面临的问题信息时代的发展与人工智能的发展紧密结合,而人工智能发展中的一个重要课题是机器翻译。所谓的机器翻译),是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程。在计算机诞生的初期,有人提出了用计算机实现自动翻译的设想。而目歧义性问题一直是自然语言理解(NLU)中的一大难关,要消除歧义性就要对原文的每一个句子及其上下文,寻找导致歧义的词和词组在上下文中的准确意义。然而,计算机却往往孤立地将句子作为理解单位。目前的NLU系统的理解大都局限于表层上,没有深层的推敲,没有学习,没有记忆,更没有归纳。

2.3 自动定理证明和GPS的局限在自动定理证明的发展历史中A·Newell、J·C·Shaw、和H·Simon等人曾致力于开发所谓通用问题求解器,即General Problem Solver)缩写为GPS。他们企图实现一种不依赖于领域知识的,可以求解问题的通用方法。他们采取了所谓中间结局分析一一的控制策略。GPS表面上想摆脱对问题内部表达形式的依赖,但是问题的内部表达形式的合理性不免的与领域知识密切相关的。所以不管是用一阶谓词逻辑进行定理证明的归结原理,还是求解人工智能问题的通用方法GPS,都可以从中分析出表达能力的局限性,而这种局限性使得它们缩小了其自身的应用范围。

2.4 模式识别的困惑模式识别泛指用计算机来实现一些人类感官的感知认知功能。主要是关于文字、图形、声音的识别。事实上,人和动物感官的识别—感知或认知功能主要属于形象思维的范畴,而人们对形象思维的本质至今知之甚少。比如人们能够在非常嘈杂的大街上“一眼”认出多年不见的老朋友,或者还没看见人只闻其声就“知道”是谁来了。这样的在我们看来十分平常的识别本领,却让任何最先进的计算机识别系统都望尘莫及。所以,问题的要害在于由计算机来实现的任何识别功能,都必须基于算法,而像上述例子那样人的识别能力,却没有算法可循。

3 人工智能的发展前景

3.1 人工智能的发展趋势 21世纪之后,计算机人工智能技术的应用更加广泛,从而推动整个世界进入到信息化、智能化时代。在应用方面,人工智能呈现以下几种趋势。第一,机器人趋势。现在使用机器人已经成为常态,甚至平常人身边已经有大量的机器人,电销机器人、扫地机器人、陪伴机器人等。趋势二,人工将学会与AI紧密合作。虽然每一份有关人工智能替代人类工作的新报告都引发公众的强烈不安,并强调需要更深入地了解人工智能的进步将如何影响真正的工作,人才和工作职场。趋势三,人机交互将得到改善Siri和Alexa大概是目前最受欢迎的人机交互工具,与之类似的更多基于机器人的解决方案将是人工智能公司进入这个行业的门槛。

3.2 人工智能的发展潜力巨大发展至今,人工智能已然成为一个蓬勃发展的产业了。在未来的发展过程中,随着科学技术信息化的不断发展和不断推进,人工智能将迈入一个快速发展的时代,它的功能、应用都将得到空前的发展。但人工智能在某些方面将会有圈套的突破。(1)自动推理人工智能最经典的研究分支之一,其基本理论是人工智能的其它分支共同基础。所以它一直以来自动推理都是人工智能研究的最热门内容之一,其中知识系统的动态演化特征及可行性推理的研究是最新的热点,很有可能取得大的突破。(2)机器学习的研究取得长足的发展。现有的方法处理在线学习方面尚不够有效,寻求一种新的方法,以解决移动机器人、自主agent、智能信息存取等研究中的在线学习问题是研究人员共同关心的问题,相信不久会在这引起方面取得突破。

3.3 未来之路市场将主导人工智能技术的开发和应用,合适的政策框架可为其构建一个健康的发展环境。首先,建立数据标准是进行广泛数据分享和实现系统间交互操作的重要前提条件,有助于提升物联网及人工智能技术的价值。潜在的庞大数据体量是中国的天然优势,使中国有机会在国际上更好地发挥领头羊的作用。

当前,中国面临着巨大的人工智能人才缺口。政府需要大力投资人工智能相关教育和研究项目；重新设计教育体系,突出创新和数字技术的重要性；制定吸引全球顶尖人才的移民政策。政府可出资设立人工智能项目,资助顶尖大学创建人工智能研究实验室和创新中心,以推进大学、科研机构和私营企业间的合作。人工智能的进步将在多个方面为社会带来深远的影响。