浅谈人工智能对计算机的重要性



浅谈人工智能对计算机的重要性

阿依古丽·乌鲁呼番

(新疆兵团民族师范学校,新疆 乌鲁木齐 830000)

目前人工智能作为一种前沿学科二十世纪(空间技术、能源技术和人工智能)等三大尖端技术，二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)等三大尖端技术。

现如今科技的飞速发展使得人们生活的需求越来越高，单纯的计算机技术似乎已经无法满足人们的需求。计算机不仅要提供更加智能化的服务，而且还要提供更加人性化的服务，只有这样才能使满足人们日益增长的使用需求。所以人工智能在整个计算机科学领域正处于非常重要。人工智能计算机突破了传统的冯·诺依曼式机器的概念，舍弃了二进制结构，把许多处理机并联起来，并行处理信息，速度大大提高。它的智能化人机接口使人们不必编写程序，只需要发出命令或提出要求，计算机就会完成推理和判断，并且给出解释。

1 智能搜索

人工智能的发展到今天开始使用知识库来代替器官或机构记忆，多年来专家系统以及基于规则的决策系统在人类诊断和经验分析上一直处于主导地位。它用于在知识库中挖掘出问题的答案、寻找关联性、模式提取等等相关工作。

2 图像识别

时至今日，图像和视频已成为互联网主要的信息媒介形式之一，图像识别也随之成为各种互联网应用逐渐开始关注的技术领域，其中两个核心问题是图像分类和物体检测。图像分类是对图像整体的语义内容进行类别判定。物体检测是定位图像中特定物体出现的区域并对其类别进行判定。与图像分类相比，物体检测更加关注图像的局部区域和特定的物体类别集合，通常被视为更加复杂的图像识别问题。两项技术在围绕图像内容的信息检索、广告投放、用户分析、商品推荐等互联网应用中大有用武之地。目前，百度采用深度卷积神经网络作为模型，并在构建的近1 亿图片样本上进行端到端的学习，已经可以识别超过5 万的标签，在已知公开报道的同级别模型中，该模型性能远超公开的性能指标。

3 自然语言处理

自然语言处理的主要目标是让人类语言能够更容易被计算机识别、操作，其主要应用包括信息抽取、机器翻译、摘要、搜索及人机交互等。在一个自然语言处理系统中,识别率并不是唯一的指标，识别率的好坏不能完全决定自然语言处理平台的性能。对于整个系统来说，文字和语言的识别应具有学习能力，基于自主学习的自然语言处理系统才能具有良好的自适应性、跨平台性以及跨语种性。所以，从2006 年开始，研究者们开始利用深层神经网络在大规模无标注语言源上进行无监督学习，在形式上把每个词表示成一个固定维数的向量，当作词的本身特征，在此特征基础上，进行架构设计、分词标注、分块、命名实体识别、训练网络及语义角色标注等操作。以这样的方法进行自然语言处理可以实现高计算速度的大数据处理，而如果使用多任务模式进行计算还能进一步提升系统的计算和处理速度。

4 人机交互

人机交互中主要应用到的技术包括机器人学和模式识别技术。机器人是模拟人行为的机械，是当前智能化领域发展较为先进的技术。而人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式。其主要的研究对象是计算机模式识别系统，也就是让计算机系统能够模拟人类通过感觉器官对外界产生的各种感知能力。

5 数据挖掘与学习

当面对大量的数据需要进行深度数据挖掘、明晰数据之间的联系时，通常采用的方法是人工智能的一个重要分支——机器学习。机器学习是研究如何使用计算机模拟或实现人类的学习活动。基于人工神经网络的深度学习目前已经广泛应用，正是由于神经网络具有多神经元、分布式计算性能、多层深度反馈调整等优势，才能够针对海量数据进行计算和分析，通过数据训练形成模型，其自主学习的特性，非常适用于基于智能关联的海量搜索。

6 人工智能目前与将来的趋势

国际人工智能技术都在计算机互联网公司进行推动。

谷歌公司：基于人工神经网络进行研究，开发出了一种新型的学习算法，能够模仿人脑学习和记忆的原理，并且能够对数据进行归纳整理以及进一步预测推断等能力。在语音识别领域和图像识别领域，其开发算法的精准度得到了进一步的提升。

Facebook 公司：致力于通过人工智能技术进行用户数据分析以提升用户体验，主要布局基于用户信息和关系的人工智能算法演进，同时关注于图像识别和自然语言处理，其脸部识别算法的准确度已达到97%。

IBM 公司：依托自身计算基础重点部署大规模计算能力，研制能模拟人类大脑的芯片，该芯片有一百万个神经元，2.56 亿个神经突触和4 096 个神经突触内核

目前我国的互联网企业中阿里巴巴和腾讯把更多的精力放在了横向圈地动作上，以求获得更多的连接面，百度则持续以技术为核心，聚焦纵向，进行人工智能和深度学习领域的布局。百度云结合深度学习技术提供的人脸识别及检索技术，使用类似人脑思维的方式去识别、搜索图片中的物体和其他内容。语音识别系统可以在嘈杂环境下实现将近81%的辨识准确率。同时百度已经建成称为“百度大脑”的大规模深度神经网络，目前可以理解分析200 亿个参数，达到了两到三岁儿童的智力水平。

人工智能将来的运用很广泛,用语言操纵和控制的智能化设备十分普及，像远程医疗这样的服务也更为完善。以计算机和互联网为基础的远程教育十分普及，在家就可以上大学。在身体里植入许多不同功能的芯片已不新奇，比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。量子计算机和D N A 计算机会有更大发展，新材料不断问世。抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行研究，生产产品。一些新型材料的出现,促使智能化向更高层次发展。有了高水准智能化技术的协助,人们“定居火星梦”可能性大增。新的全息模式世界将取代原有几何模式的世界。人们对一些目前无法解释的自然现象会有更完善的解释。人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。现在，请你也预测一下，还能有哪些新的变化

阿依古丽·乌鲁呼番(1977.4-),女，哈萨克族,新疆乌鲁木齐人,新疆兵团民族师范学校计算机教研组,计算机教师,中级教师。

TP391.6

A

1671-1602(2016)22-0195-01