人工智能技术的发展与应用研究

张馨月

（成都理工大学宜宾校区，四川 宜宾 644000）

人工智能作为信息时代发展的产物，已经融入到了人们的生活和工作中，且其快速发展能够在极大程度上推进社会生产力的提高。如今，人们对人工智能技术并不陌生，其应用范围也在不断拓宽，在未来，人工智能技术仍将得到进一步优化及完善，这就需要相关领域持续加大对人工智能技术的研究与开发力度。以下笔者对现阶段人工智能技术的发展与应用进行相关阐述。

1 人工智能技术概述

人工智能技术简称AI，是一门综合性极强的技术，其主要用于开发模拟和延伸人的智能的理论、方法和相关技术。人工智能技术以计算机学科为基础，对多学科技术进行了交叉融合。可以将其分为智能和人工两个部分，即智能化和对人工的替代。然而现阶段相关学者对人工智能的含义产生了较大的分歧，这是因为“智能”中所涉及的领域较多，其中最为主要的便是如何理解“智能”中所体现的思想以及思维[1]。人工的概念则没有太多争议，即业内对人工智能技术研究的最终目的就是替代人工。人工智能技术的整体发展时间较为漫长，且在不断的发展过程中逐步得到优化和完善。在新时代背景下，随着互联网技术和现代信息技术的进步，人工智能技术的发展也在加快。将其应用在一些领域已经能够代替人类开展一些较为简单的工作。在未来发展中，人工智能技术有望更多地替代人工操作，从而全面实现生产作业的高效化。

2 人工智能技术的发展分析

2.1 萌芽发展时期

1956年，人工智能话题第一次出现在国外一群年轻科学家举办的聚会上，本次聚会国外相关科学家提出了机器模拟人工进行操作的相关问题，这也是人工智能技术首次被提出。在人工智能技术的发展萌芽时期，相关程序的出现颠覆了人们的原有认知，人工智能技术在该阶段被用于代数数学问题的处理中，并且能够实现几何定理的证明。虽然在萌芽时期的人工智能技术并不成熟，但其发展和应用已经受到了极大关注。

2.2 反思发展时期

到20世纪60～70年代，人工智能技术进入反思发展阶段。这一阶段的人工智能在技术上取得了极大突破，而这些技术上的突破使得科学家充分认识到人工智能技术的未来发展前景。在该阶段，科学家在原有技术的基础之上尝试了更多具有挑战性的应用。但人工智能技术的相关理论在该阶段并未得到快速发展，进而导致人工智能技术进入了发展的低谷时期。

2.3 应用发展时期

20世纪70～80年代，人工智能技术已经逐渐朝着专家系统模拟领域转变。从发展低谷时期走到真正的发展期经历了10年左右的时间。该阶段的科学家对于理论和经验有着更加全面的认知，这也使得人工智能技术开始逐渐进行方向的转变，即在不断发展过程中实现了人工智能技术由原有理论研究朝着实际应用进行突破。该阶段的人工智能技术已经在医疗以及化学领域取得了良好的应用研究成果，这也在一定程度上奠定了人工智能技术的未来发展趋势。

2.4 低迷发展时期

在20世纪80～90年代，人工智能技术的应用范围在逐渐扩大，但该阶段，由于缺乏相关理论知识，导致人工智能技术的优化和完善中出现了许多问题。这一阶段也是暴露出问题最多的一个阶段，成为人工智能技术发展的低迷时期。

2.5 蓬勃发展时期

经过发展低迷期后，人工智能技术迎来了发展的蓬勃时期。这一阶段大数据技术以及物联网技术的出现，推进了人工智能技术的发展。如今的人工智能技术已经能够将学科和应用进行全面结合。各项研究理论的完善与成熟，使得人工智能技术迎来了爆发式的发展。

3 人工智能技术的应用优势

3.1 解决数据模糊问题

人工智能技术能够被广泛应用在多个不同领域，是因为其本身具有较强的应用优势。人工智能技术最为显著的优势是能够解决数据模糊的问题，同时还具备极强的写存能力，这使得一些未知的问题利用人工智能技术能够得到高效解决。尤其在网络信息化背景下，许多数据信息本身就呈现出模糊状态，这使部分信息会存在较大的不确定性，对这部分信息的处理往往难度极大[2]。利用人工智能技术的模糊运算则能有效解决此类问题，从而从根本上提高信息的处理水平。

3.2 具备高效协调能力

人工智能技术的第二大优势在于具备极强的协调

能力。随着计算机科技网络结构的不断发展，依托计算机网络所进行的管理工作日益复杂，想要实现网络结构的简单化管理就必须采用分级式的管理方式。而实现分级式的管理方式主要以人工智能技术为前提，能有效实现上下级的高效协作与沟通，并对相关问题进行解决[3]。此外，人工智能技术存在协作分布的思维方式，在开展管理工作时具备极强的协作能力。

3.3 具备强学习能力

人工智能技术的学习能力是普通技术所无法比拟的，人工智能技术具备非常强大的信息概括能力，能够在众多的数据信息中挑选出最有价值的信息。此外，人工智能技术还具备主动学习以及数据分析能力，能够通过不断推理来挖掘更高层次的数据信息。在有价值的信息得到应用后，能够进一步加快各领域的生产和发展。

3.4 具有非线性能力

人工智能技术的核心在于利用机器人模拟人类的智慧开展一系列生产操作工作，目前已经取得一定的研究成果，非线性处理能力已经成为人工智能技术的一大优势。

4 人工智能技术分析

4.1 数据挖掘与学习

目前，大数据技术已得到了十分广泛的应用，其中信息的收集和处理是大数据技术的主要应用领域。但在数据量过于庞大时，单纯依靠大数据技术进行数据的处理和分析则显得较为困难，此时就需要将大数据技术与人工智能技术进行高效结合，以充分运用机器学习技术来完成相关工作任务。机器学习简言之就是以计算机为基础来对人类的学习进行模拟，通过模拟的方式来完成相关任务。目前较为常见的机器学习方式包括概率学习和决策树训练[4]。该项技术的优势在于能够高效地对数据进行处理，同时能够通过学习和训练来形成新的处理模型用以对多种不同类型的数据进行处理，尤其是在对一些海量数据进行处理时，数据挖掘与学习的方式能够达到理想的处理效果。

4.2 知识数据的智能处理

人工智能技术的知识与数据智能化处理能够在专家系统上得到充分的体现。专家系统是智能化极高的计算机系统，能够将某一领域的知识进行全面集合，再通过前期的程序设定来完成相应的系统架构构建，后续在解决问题时则可以利用该系统的程序进行高效解决。专家系统最为重要的两个组成部分是数据库和推理系统，数据库主要是包含某一领域的专业知识和相关经验，而推理系统主要是模拟人类的智慧推理过程，再以数据库为基础对问题进行解决，通过数据库和推理系统的结合能够快速得到问题的答案。

4.3 人机交互

人机交互技术是将用户和系统进行有效连接的技术。用户在使用相关软件时可以通过交互界面完成指定操作。而人机交互技术主要是以机器人的学习和模式识别技术为基础，该项技术需要依靠相应的输出设备和指定软件系统实现。想要对现有的人机交互技术进行提升，则必须对硬件系统和软件系统进行同时优化[5]。此外，在技术研发过程中还需要对传统人机交互技术存在的不足进行优化和调整，转变原有手动操作模式，以有效扩大人际交互技术的使用范围，给用户带来更好地操作体验。

5 人工智能技术的应用

5.1 在生物识别领域的应用

将人工智能技术应用在生物识别领域，能够高效地对各种生物特征进行准确识别，从而在最短的时间内对生物的身份进行确定。如今较为常见的生物识别系统分别是人脸识别、指纹识别以及虹膜识别。这些系统的应用原理都是通过对比的方式来对生物特征进行高效识别。生物识别系统主要以人工智能技术为基础，通过获取大量的样本数据来进行数据特征的提取，然后通过训练识别模型来对生物特征进行有效识别。将人工智能技术应用在生物识别领域，还需要运用学习模型对生物的相关信息进行对比分析，通过这样的方式能够大大提高识别的准确性。

5.2 在自动驾驶领域的应用

自动驾驶如今已备受人们关注。自动驾驶简言之就是利用传感系统和计算机系统来实现无人驾驶的目的。如今我国的自动驾驶研究也已经取得初步成果。

自动驾驶系统是一个非常复杂的系统，其中包含大量的软件设备和硬件设备。自动驾驶系统除应用传感技术和自动控制技术外，也融入了人工智能技术。人工智能技术能够更好地对环境进行感知，同时也能更高效地对车辆进行控制。自动驾驶系统在运行过程中会以人工智能技术的机器学习理论为基础来对环境进行有效识别，通过这种方式可以保证在车辆无人驾驶的情况下顺利完成行驶任务。

5.3 在自然语言处理领域的应用

人类在发展过程中形成了自然语言，自然语言能够在一定程度上体现人类文明发展的智慧结晶。自然语言的处理实际上就是利用相应技术使计算机理解人类的语言。该项技术虽然听上去较为简单，但是想要真正实现则是一项难度巨大工程。人工智能技术的出现使得自然语言的处理速度不断加快，其能够利用机器学习理论，从大量的自然语言数据中找寻出自然语言的相关规律，在此基础之上构建相应的语言知识框架，进而帮助计算机更加高效地对自然语言进行理解和识别[6]。如今自然语言处理在发展过程中已经取得了十分显著的成就，但是由于该领域的研究外延较广，所以在实际研究过程中仍然有许多问题需要攻克和解决。例如，在未来发展过程中需要对单词边界的界定以及不规范地输入问题进行有效解决。此外，相关研究人员还需将人工智能技术的应用优势充分发挥出来，对现有技术进行优化和完善，以借助人工智能来提高难题的攻坚效率。

6 结束语

综上所述，在新时代背景下，人工智能技术的发展是社会发展的必然趋势，人工智能技术的应用能够推进各领域的发展进程。而在未来，人们还需要对人工智能技术进行进一步的优化及完善。如今相关研究人员在对人工智能技术进行研究时会分为两种不同的态度，一部分研究人员认为人工智能技术的快速发展能够有效解决人力操作问题，对于人类来说是一大福音；还有部分研究学者认为，当机器能够完全代替人工进行操作时，对于人的生存而言会构成极大的威胁。无论何种看法都不可否认人工智能技术的发展对于人类文明的发展而言有着积极的推动作用，人工智能技术是不可阻挡的趋势。基于此，我国相关研究人员需要对人工智能技术在发展过程中存在的难点进行深入研究，致力于对现有的人工智能技术进行优化和完善，加快重点领域攻坚并打造自主核心技术优势，以更好地获未来人工智能领域的竞争优势。■