浅谈人工智能技术

张颢严

（重庆市第七中学，重庆 400030）

1 人工智能研究方向及发展历程

人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学的一个分支，它是研究人类智能并予以模拟应用的技术。简单来说就是将机器智能化，赋予它人的思维能力。构建具有一定智能化的人工系统，使计算机来模拟并指引其完成人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等），使计算机能实现更高层次的应用。在我们生活的21世纪，随着生活网络化、工业自动化等的发展和普及，计算机技术和人工智能不再只属于实验室中一小群科研人员，而是在生活中扮演着越来越重要的作用。目前人工智能作为一种前沿学科在整个计算机科学领域受到了极大的关注。一是因为在当今科学技术的支持下，世界有能力去发展人工智能，二是因为时代的发展和科技的进步，上个世纪的计算机技术已经不能满足人们的需求，计算机不仅要提供更加尖端的技术，也要提供更为人性化的服务，这样才能满足人们不断增长的需求，所以QQ群机器人，苹果Siri等等人性化的服务发展地越来越快。

1956年约翰·麦卡锡提出“人工智能 ”一词，紧接着是第一次人工智能浪潮，在这期间，计算机在使用“推理和搜索” 特定问题方面取的得了较大进展。但是它对于复杂的现实问题却束手无策，人工智能开始进入严冬时期。20 世纪80年代，人工智能研究再次被人们利用，并应用在工厂的生产车间等现实领域。第二次人工智能浪潮依靠的是 “知识”的支撑，1964年一个人机对话的系统（ELIZA）被开发出来，使计算机与人可以通过文本进行交流。知识导入的确使计算机变得更聪明了，也具有了一定实用性，但是知识描述的复杂和困难却超出了当初的预想。这样大概从1995年左右开始，人工智能研究又被雪藏。

直到近些年，计算机技术和智能制造技术获得了长足发展，人工智能才随之开始显现它真正的活力，传统的人工智能停留在自动化的智能上，而现如今的人工智能则趋向于思维的智能化上，人们希望通过模拟人大脑的工作原理，使机器拥有分析、判断、想象等高级思维能力。

2 人工智能技术的典型应用

2.1 阿尔法狗

阿尔法狗是2016年谷歌公司研制的智能化机器人，它在近两年来击败了许多围棋高手，向人们展示了人工智能的强大能力，引起了人们对人工智能技术的重视。通过阿尔法狗我们可以观察到人工智能可以快速分析棋局信息，迅速做出反应，而且基于其强大的信息处理能力，它可以从容地应对棋局的变换。一直以来，人们普遍认为围棋过于其复杂，是计算机无法触及的，但很显然目前它已经在该领域大放光彩。阿尔法狗主要的工作原理是深度学习。它的系统主要包含以下几点，一是根据当前局面进行预测并决定下一步走法的决策系统，二是通过概率运算分析走法的价值系统，最后是高速度下子的快速走子系统。阿尔法狗向我们展示了人工智能的可能性，尽管目前它还不具有真正类似于人的智能，但是从其前景上看，它完全可能实现真正的智能化。

2.2 无人驾驶技术

无人驾驶是近些年来很热门的技术，它让人从驾驶中解放出来，实现交通出行的智能化，将汽车完全发展为服务设备。专家预测，未来的智能交通都会是无人化的。无人驾驶技术主要通过传感器检测和感知外界环境，根据所获得的信息做出合适的动作来控制汽车，以实现无人化的驾驶。它主要用到的技术有自动控制、计算机视觉、导航等。

2.3 应用前景

随着物联网、大数据等技术的发展，人们迫切需要人工智能技术来解放人的大脑，人们对智能化的生活越来越渴望，从智能穿戴、智能家居到无人化工厂等，越来越多的智能化产品成为人们对未来生活方式的一种寄托。总体来说，人工智能技术的应用前景十分明朗，它会涵盖工业、商业、农业、教育等许多行业，它将会像互联网一样成为我们生活中必不可少的技术。

3 人工智能关键技术

根据上述两个典型例子，我们初步认知了人工智能所包含的技术，对于阿尔法狗的工作原理、无人驾驶的细节实现等有了基本认知，下面我们将根据上述典型应用来介绍人工智能技术的主要技术。

3.1 机器学习

机器学习是人工智能技术的基础，人拥有智能的基础是学习能力，它为抽象思维提供了知识储备和操作的材料。机器学习，顾名思义就是使机器掌握学习的能力，这样它就可以进行知识的自主增长，再凭借计算机强大的分析处理能力，机器就具备了智能思维的前提条件，在此基础上我们再进行计算机整合判断能力的研究。在这个过程中涉及到两点内容，一是如何机械地增长知识，即只学习；二是如何进行知识的重组和应用。关于机械式学习，我们目前有两种方法，一是监督学习，即计算机在人的帮助下进行学习，更确切地说它是一种模仿学习，就像我们教育小孩子一样，通过一定的示范帮助机器建立起这样的过程，然后再使其模仿这种过程，并且将其储存起来。这种学习方式不是真正的智能学习，但是它比较容易实现，因此目前我们所使用的大都是这种学习方法。另一种是无监督学习，即是机器自主地进行学习和增长知识，它就像我们成人自学一样，不需要任何外界力量的帮助，所需的只是学习的材料，这种方式是与人一致的高级学习方式，也是智能化的方式，目前我们对此的研究还没有取得实质性的突破，但未来它将会是主要的机器学习方式。

3.2 数据挖掘

数据挖掘是人工智能中另一项关键的技术，随着互联网和大数据技术的发展，人们生活中产生的信息越来越多，越来越混乱繁杂，人们迫切需要一定的手段来区分有用信息和无用信息，并且将其进行归类，以满足不同的使用需求。数据挖掘就是为解决这个问题而出现的。数据挖掘，从名字上我们很容易看出它的目的是为了挖掘数据，其实是从庞大的数据库中挖掘有用的信息，在这个过程中，我们通常会进行数据获取、处理、变化、挖掘、模式评估、知识表示等步骤。

首先我们要进行数据的获取，这种获取方式可能是通过基础的传感器，也可能是直接来源于监控器设备等；在数据获得以后，我们将其聚集在计算机中，对其进行集中的分析和处理，这个过程需要对数据进行规约，以确保信息处理紧凑方便，而且它仍然保持了信息近乎源数据的完整性，不影响最终的结果。在进一步数据处理之前，我们应该清理剔除不完整、不一致的数据。确保即将处理的数据自身不含有错误的信息，之后将其变化为数据挖掘的形式，准备数据挖掘的实施。通常需要使用相关分析工具，利用数学统计方法、推理决策等从庞大的数据量中寻找到有用的信息。完成以后，我们需要对其进行准确性的验证，一般这个过程需要行业专家来实施，最后将得到的有效数据用合适的表示方法展现给用户，即实现了数据挖掘。

3.3 神经网络及专家系统

神经网络是人工智能技术目前应用最为广泛的技术，它来源于人们对大脑生物神经的探究，人们希望模仿人大脑的生物结构建立智能化的模型。目前这种生物式的模仿还没有成熟，但是人们可以利用其原理建立复杂的数学模型，并研究相关过程的稳定性等特性，从而进行复杂的数据信息处理。专家系统是较为低级化的智能技术，它主要是将已发生的过程集合起来，建立庞大的知识库，利用计算机的分析判断能力做出最优规划，这其中会应用到现代专家的意见，因此代表了目前人类所能做出决策的最高水平。

4 人工智能隐患及前景

4.1 失业问题

人工智能技术在带来好处的同时，也含有一些隐患问题，首当其冲的是失业问题，一旦人工智能技术发展到与人的智能相近时，人的许多工作将会被它所替代，例如工业、建筑、翻译，秘书，家政，医疗护理。到时候我们应该做出何种调整以适应这种格局还是未知数，而人是社会性动物，必须依靠某些活动去满足这种社会天性，由这种失业问题引发的社会关系问题也应该引起我们重视。

4.2 人类安全

随着人工智能不断发展，人工智能征服人类也不是不可能的事情。原因很简单，因为人=智能+生命。在《人工智能狂潮—机器人会超越人类吗?》中松尾丰认为人工智能可能会征服人类，智能化机器人可能会脱离人的控制，将思维独立于自己的个体内，实现像人一样的意识，进而对人类产生威胁。安全问题是我们考虑的首要问题，如何能有效地控制人工智能是相当重要的，而这个控制相对较为困难，因为要使其更智能，就势必会放松某些控制，我们需要在这个矛盾中做出最优规划。

4.3 人工智能技术前景

人工智能是当今最为热门的技术，它或许会颠覆我们现有的生活方式，甚至会改变整个世界。尽管目前来说，它还处于一个研究期，但是随着计算机技术和物联网技术的发展，人工智能越来越显现出它的优势，可以说未来的生活会是智能化的，无论是衣食住行还是工农生产，都会实现无人模式的智能化。我们必须准备好迎接智能化的时代。