人工智能在智能机器人领域中的运用探析

郑伟

（重庆信科设计有限公司,重庆，401121）

1 人工智能的主要研究方向

1.1 模式识别

人工智能识别模式主要是通过计算机程序针对人类感知给予反馈。按照计算机本身具备的强大数据系统作为支撑，总的来讲人工智能能够进行大量文字、符号、声音等信息的处理和采集，并且在采集进行中，在信息预处理以及基元提取步骤进行完成之后，其可以非常精准的对周围环境信息进行分析。

1.2 机器视觉

机器视觉指的是给予模式识别基础上而使用的一种复杂技术。计算机主要是通过对于人类视觉功能进行模拟，可能够非常精准的完成人类理解功能。针对这样一种工程其自身具备非常强大的复杂性，因此在研究上的难度自然有一定程度的提高。目前已经将其作为独立的学科去完成深入的研究，除此之外基于人类视觉上的模拟也可以对外界信息给予更为精准的掌握。基于这样的一个环节，机器视觉其通过在大脑里对于信息进行处置，能够进一步完成机器的智能化以及人工化提出的需求，这针对帮助或者是替代人类工作来讲有着不可忽视的影响。

1.3 机器学习

在机器进行智能化发展中，机器学习也成为了其中不能够忽视的技术手段，其主要是把人类学习技术以及方法使用在机器上，通过这样的方式让智能机器能够更为精准的掌握知识使其能够对智能机器发展提出的需求得到满足。并且，机器学习还能够针对人类学习形式给予有效的掌握，在尽可能的降低人类脑力劳动时，能够有效的提高办事效率，这样的一种方式能够更多的节约机器成本。可是，目前这一问题仍然处在理论研究阶段，在当前社会发展过程中无法广泛的推广与应用。

1.4 分布式人工智能

这里所提到的分布式人工智指的是把人工智能和计算机融合在一起，通过和智能机器人之间的高速连接，能够合理的协调其产生的差异，只有做到这样才可以让信息自身的快速传输得到保障。换句话说，这样一种人工智能形式也是不同环节之间彼此合作的一种工作体系。所以，如果想要让多个环节之间的工作规则以及知识和技术给予协调，就要求针对分布式人工智能技术在技术上的问题进行研究。

2 机器人智能化研究的关键技术

2.1 仿脑技术

仿脑技术其主要是字啊脑结构发展的角度通过计算机中的系统完成对人类思维能力的一种模拟，使用基因改造等方式针对复杂的问题完成自主分析。仿脑技术提出人类其所具备的高层认知能力以及人脑具备的特殊结构和处置机能之间存在着十分紧密的联系。

2.2 自主心智发育技术

自主心智发育技术可以说是本世纪着重进行发展的一种机器人科学技术，心智发育其本身是基于一个与大脑较为相近的一种自然系统或者是人工嵌入式系统衍生出来的计算过程，系统其在发育程序的有效控制下，可以运用传感器以及执行器还有非结构环境去通过自主的交换完成心智上和行为模式的发育与探索，使其能够进行一些非特定的任务。

2.3 大数据技术

大数据技术其能够让计算机控制技术和互联网技术之间保持融合。大数据中有非常多的信息济源，其具备的特点是具备强大的决策力和洞察力同时具备完成优化流程，和具备海量和高增长率以及多样化的一种信息资产。其具备的价值是按照海量数据进行采集与深层次的分析，使用计算机去完成控制，最终完成对大量数据中包含的信息进行采集和划分，使其能够实现经济的持续快速发展，最终达到提升生活发生水平的目标。

2.4 深度学习

自主判断、推理、规划是当前智能机器人进行研究和发展的主要方向，与以上要求保持一致的研究同样也是智能机器人进行研究不能够缺少的方向。深度学习未来会成为智能机器学习过程中需要探索的新领域，其主要的目的是对人脑神经网络进行模拟，将原本的数据使用一些单一的非线性模型改变为层次更高和更具抽象性质的理念，使用对于低特征形成进行组合的方式去完成属性类别以及特征的表示，以发现数据的分布式特点去代表，其属于当前智能机器人发展研究的热议领域。

3 机器人领域对人工智能的应用

3.1 在机器人定位和导航中对人工神经网络的应用

人工神经网络其根本是针对生物钟神经系统进行模拟的研究，这样一种处置形式能够很好的过滤掉没有用处的信息，可以在具体工作过程中将信息整理能力发挥出来，这针对非线性综合系统信息自身的整合来讲是不可忽视的。人工神经网络其能够在日常进行工作时将其储存功能发挥到位。因为大量单元基于这种状态下可以彼此交错，因此人工神经网络也可以完成对大脑的非局限性的有效模拟。人工神经网络所具备的优势非常的强大，主要体现在以下的几点内容：能够自主的快速完成学习、可以进行联想存储并且能够快速的找出最优的解题能力。其所具备的这些特点能够快速的处置复杂的问题，通过计算机本身运转能力上的提高，能够得到一个非常显著的处置问题的方式。

3.2 在机器人控制中对专家系统的应用

专家系统其本身属于一项具有很多专家知识的系统，基于这一系统，通过针对专家思维的有效模拟，可以快速的学习并且完成对专家水平的模拟，使其能够在进行问题处置时基于专家角度针对计算机系统产生的问题给予处置解决，让一些更为复杂和困难的问题可以得到解决。所以在当前智能机器人领域发展过程中合理的使用专家系统，不但能够完成技术控制上的问题，同时还能够有效的提升系统进行数据处置的效率。基于这样的一种过程，为了让其中多种不同复杂的问题得到有效的处置，需要针对存在的突发性问题让这一系统的规则朝着较为复杂性的方向迈进。一般的情况下，我们要求把专家系统以及常规工作形式给予有效的融合，基于这样的一种形式针对专家系统存在的问题给予切实可行的处置。只有针对智能机器人在工作上存在的问题给予合理的处置，才可以得到一个非常明显的发展优势。

3.3 人工智能的主要发展趋势

人工智能也被叫做是机器智能，人工智能其定义是从事与智能化相关的机器工程以及科学制造。因此我们可以将其理解成为研究是不是能够完成，如何完成此样一种方式的智能系统科学知识以及研究领域。其实当前许多研究人员对于人工智能上的认知都有所差异，因此在对其进行定义上也是各有不同的，但是其认知上都能够展现出人工智能包含的内涵以及思想。也就是说人工智能其本身是针对人工构造获得的可以完成对人的思维形式以及意识进行计算模拟的一种方式，这部分系统的产生可以对目前人类的一些工作给予替代。在目前社会发展水平不断提高的发展背景下，当前科学技术的快速发展也在一定程度上促进了经济的快速发展，在目前知识经济保持一体化发展背景的影响下，人工智能自主性以及高效性具备的优势作用也变得异常的显著，尤其是管理的广泛性优势在具体应用环境里的展现，更是可以从一定程度上改变传统工作提出的预期，只有这样才可以在人工智能以及机器人发展中将其具备的优势发挥到位，可是因为当前工作过程中仍然有 非常大的难度，因此这一工作的进行也自然也有很多问题需要得到解决。在当前智能机器人进行创造时，还需要强化对系统人脑功能的一种模拟，只有做到这样，才能够在当前人工智能发展的领域里让智能机器人自身的发展空间不断的扩大，只有这样才能够促进行业发展水平的持续快速提升。在人工智能以及计算机技术相互融合的发展背景下，其需要强化对人工智能理论的相关研究，只有这样才可以完成人工智能企业的持续快速稳定发展，在当前技术实力持续提高的发展背景影响下，智能机器人在工作山国的实效性也可以获得更加稳定的发挥，这样的一种情况针对当前市场经济发展的稳定性也起到了非常重要的作用。