关于计算机人工智能识别技术的应用发展探讨

刘鑫远 张怀念

（北京石油化工学院 北京 102617）

整体来说，人工智能识别技术能够对人脑意识思维进行模仿，对特定行业提升工作效率将会起到巨大的推动效果，因此对于从事人工智能领域研究的从业人员来说，了解计算机人工智能识别技术的理论、应用情况和技术瓶颈，对于确定该技术今后的研发方向，让此项技术发挥更大的价值，具有十分重要的作用，应当引起高度的重视。

一、理论综述

从时间上来看，尽管人工智能识别技术正式投入使用的时间并不是很长，但实际上，早在二战时期，英国科学家图灵就提出了通过计算机来对人类大脑思维进行模拟的设想，但是因为当时科学技术水平的制约，研究过程中遇到了很多的困难。在进入到2000年以后，针对人工智能识别技术的研究才取得了重大成果，并且可以逐步应用于人类的各领域当中，该技术最早在语音识别当中进行应用，主要依靠智能语言识别来辅助国人的生活和工作，现代智能手机中的各种智能语音助手便是其中对此项技术的典型应用案例。在不断的发展中，其使用范围得到了有效扩展，从目前的情况来看，该技术可以被细化分成有生命识别与无生命识别2种类型，在此之中，有生命识别涉及指纹、声纹、人脸识别三种类型，主要在人类身份确认中进行使用；无生命识别主要包含卡片识别、条形码识别等，只在物品信息确认中使用[1]。

二、应用状况

（一）智能机器人

所谓智能机器人，指的是一种可以在思维、意识、感应等环节对人类进行高度模拟的机械设备装置。尽管从外形层面上进行观察，和普通人类存在有比较大的差异，但是从使用上来讲，因为这些装置可以开展自主控制，所以是符合科学定义的机器人。智能机器人实现自我控制主要是依靠内部的中央处理器以及各种对外部信息（声音、图像、气味等）进行接收的传感器，它本质是多种类型的人工智能识别技术的整合应用。需要充分认识到的是，智能机器人目前的应用领域十分广阔，诸如在医疗行业、农业、工业、家政行业等都有着相对成熟的使用经验，并且在这些行业领域当中，还形成了相关的专项研究学科。

（二）识别二维码

识别二维码本质上是人工智能识别技术中对条形码识别技术的一种使用方式。在识别二维码的过程中，主要是依靠二维码软件产生一种由黑色方块和白色方块组成的图形，基于该图形的唯一性来记录相关的信息数据，之后依靠图像录入设备中，对录入的二维码进行识别与自动信息处理，读取相关数据。当下，该应用模式已经在全球范围内得到了非常普遍的使用，特别是在中国，人民常用的微信、支付宝等都是通过上述方式来完成交易行为的，这给人民的日常生活带来了极大程度的方便。

（三）语音识别系统建设

所谓语音识别系统，其本质就是利用人工智能技术中的语音识别技术，来实现对不同个体的语音识别，并判定发出语音的个体。整体来说，语音识别系统的工作流程可以划分为生物声音特征提取、声音信息库匹配、参考模式三个方面。重点在于提取和分析语音信号特点，构建语音模型，最后和现有的语音信息库进行横向对比，找出匹配度最高的语音模板，为其设计处理方案，实现良好的人机互动。在国内，针对语音识别系统的使用已经高度成熟且得到了大范围使用。例如：在移动通讯、家政服务、智能家电产品等方面，语音识别系统已经得到了大范围使用，同时还有很多行业领域已经开展针对语音识别芯片进行研发工作。

（四）人工神经网络

实际上，人工神经网络的本质是一种适用于数据处理的算法模型，核心是模仿人类或者动物的神经网络行为特点，对多种微处理单元开展联动，由此构建一个特别的数据处理装置，实现数据处理的效果。人工神经网络拥有分布式、自适应性、非线性等特征，还拥有良好的自学能力，可以体现不同事物之间隐藏的客观规律和关联。当下，人工神经网络主要应用在智能辅助功能方面，并且在模拟人类认知能力方面已经取得了较好的效果，这是因为人工神经网络可以对语音识别技术所存在的不足进行有效补充，所以对人工智能识别技术的发展会起到十分重要的影响[2]。

三、技术瓶颈

（一）成本因素

成本因素一直是制约人工智能识别技术发展的重要原因之一。一般情况下，某一科研成果能够投入到市场，关键点是是否可以进行量产，如果不能实现量产，就不能得到合理的应用。尽管当下的人工智能识别技术整体成熟度已经比较高，可以给人们的生活、工作、学习提供有效的帮助，但是大部分人工智能产品的成本仍然相对较高。例如：在当前国内市场当中，许多智能家电都使用了人工智能识别技术，但是价格远远高于一般家电，整体超过幅度为30%-100%，高昂的价格让智能家电始终无法成为家电市场中的主流产品。

（二）稳定性因素

虽然在人工智能识别技术的加持下，各类产品都表现出了十分丰富的功能，但是从整体性能上，其稳定性始终是亟待强化的问题。大量产品尽管造型别致、功能创新，但是在实际使用过程中对人工智能识别技术的使用频率却非常低。以某品牌智能手机为例，该手机的语言识别系统虽然已经经过近十年的技术沉淀，但是仍然存在有误识别等情况，导致其稳定性始终无法得到有效保障[3]。

四、结束语

整体来讲，人工智能技术是今后计算机技术的重要发展趋势之一，并且其已经在诸多行业领域中得到应用，对于保障信息安全，为用户使用提供了便利，但是客观来讲，该技术在应用的过程中，仍然存在很多的技术瓶颈，所以针对技术瓶颈进行突破，优化人工智能技术的识别路径，是人工智能识别技术今后发展的必由之路，必须要引起相关从业者的高度重视。