冉梦琦
【摘要】美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授给人工智能下了这样一个定义:人工智能是关于知识的学科,是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。从人工智能所实现的功能来定义是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别学习和问题求解等思维活动。若是从实用观点来看,人工智能是知识工程学:以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。本文研究了人工智能技术的发展现状和应用领域。并且讨论了人工智能技术的发展前景和当前研究的热点。
【关键词】人工智能;技术;机器;综述
一、人工智能技术应用领域和发展现状
人工智能存在许多不同的研究领域,如语言处理、自动定理证明、计算智能、智能数据检索系统、视觉系统、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。通过建立有人工智能的计算机系统,能够求解微分方程、下棋、设计和分析集成电路、合成人类自然语言、检索情报、诊断疾病以及控制太空飞行器和水下机器人等。人工智能技术主要应用于以下几个领域:
1、专家系统
专家系统是在人工智能领域中开发时间较前,目前比较活跃,成果很多的领域。通过模拟专家的解决问题的思维模式去求解各领域的问题,解决问题的速度和质量可以达到甚至超过专家的水平。应用的领域主要有医疗、地理、教育等方面。
2、模式识别
模式识别主要研究的视觉与听力的识别。主要采用模糊数学,人工神经网络的研究方法在日常生活和军事领域都得到了广泛的应用。例如:对物体、地形、图像等的识别。图像识别主要是识别各种印刷体和文字,指纹等。语音识别方面主要是开发了扫描仪。
3、人工神经网络
人工神经网络是通过模拟人体脑神经系统来进行科学开发与研究的。在人工神经网络中,信息的处理是通过神经元的相互作用完成的,信息的储存通过网络元件之间的物理联系完成的,网络的学习和识别取决与神经元连接权值的演变。随着人工神经网络的研究,这门技术可以帮助人类扩展对外部世界的了解,从而实现智能控制。目前,该门学科的发展呈现以下几个特点:1、产生频率很高;2、更新发展速度惊人;3、与其他优化的计算方法合作增多。例如:混沌理论、遗传神经学,模拟退火等等。
4、智能决策支持系统
自20世纪80年代以来,人工智能系统将人类的处理问题的思维模式和技术应用到管理科学领域,提高了系统解决问题的能力,从而扩大了决策支持系统的应用领域。
5、自动定理证明
自动定理证明可以确定问题的真价值,从而可以对某些问题进行推理证明,通过计算机来数据库里的数据和信息进行证明和推理工作。早期的研究是1926年的由美国加州大学伯里克分校制作的研究数学系统的机器。
6、自然语言理解及自动程序设计
自然语言理解方面可以回答英语提出来的问题,通过阅读资料,将文章中里的句子从一种语言转换成为另一种语言。自动程序设计应用的方面在于,是指计算机能够根据用户不同的要求,编写计算机程序。
二、人工智能的当前研究热点
1、数据挖掘与知识实现
20世纪90年代初期,人工智能领域新兴的一种活跃的研究领域。数据挖掘技术是指在数据库的基础上,通过运用各种学习手段和方法,从数据中提取出抽象的理論,揭示在数据背后隐藏的事物发展的客观规律和本质特征。数据挖掘技术是一个极具挑战性和巨大应有潜力的一个学科。此外,人们在长期研究和实践中发现,人类沟通和交流的基本方式是语言,而在获取知识的过程中,关键就是用语言来表达知识和概念。概念往往比数据更准确、直接、更容易让人接受。而知识实现的很重要的一个方面就是通过运用最基本的概念对复杂概念进行解读,和运用各种各样方法对概念进行组合,来表示所认识的世界。
数据挖掘的研究还会深入下去,研究焦点可能会集中到以下几个方面:
(1)数据挖掘算法的效率和可扩展性;
(2)数据的时序性;
(3)互联网上知识的发现。
2、智能接口技术
通过智能接口技术的发展,人们已经可以计算机更加方便、自然的交流。智能接口技术同时是一种知识表示方法研究的技术。
目前,智能接口技术已经取得了突破性进展,在文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等方面应用广泛。
3、人工智能的前景
从人工智能的近期的研究现状上看,人工智能的未来发展趋势会有以下几个方面:模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
人工神经网络是未来人工智能应用的新兴方面,具有很大的发展潜力。而人工智能领域发展的下一个突破口就是使计算机具有人类的情感。计算机的情感能力在人机互动方面是很重要的。
三、结论
本文主要讨论了人工智能的发展研究和其在各领域的研究现状。人工智能技术在专家系统、模式识别、人工神经网络智能决策支持系统、自动定理证明、自然语言理解及自动程序设计等领域具有应用。接着作者讨论了人工智能的当前研究热点,当前的热点为数据挖掘与知识实现、智能接口技术等。最后作者讨论了人工智能的发展和趋势。
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