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人工智能的应用领域和前景

发布：互联网
来源：互联网
时间：2017-10-31 15:38

    人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的

    智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学.

    达内培训：人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等

    .人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的"容器".人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟.人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能.

    人工智能的应用领域

    1、问题求解

    人工智能的第一大成就是下棋程序,在下棋程度中应用的某些技术,如向前看几步,把困难的问题分解成一些较容易的子问题,发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术.今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平.但是,尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力.如国际象棋大师们洞察棋局的能力.另一个问题是涉及问题的原概念,在人工智能中叫问题表示的选择,人们常能找到某种思考问题的方法,从而使求解变易而解决该问题.到目前为止,人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题,即搜索解答空间,寻找较优解答.

    2、逻辑推理与定理证明

    逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一,其中特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明.对数学中臆测的题.定理寻找一个证明或反证,不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而且许多非形式的工作,包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化,因此,在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题.

    3、自然语言处理

    自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例,经过多年艰苦努力,这一领域已获得了大量令人注目的成果.目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情境为基础,注重大量的常识--世界知识和期望作用,生成和理解自然语言.这是一个极其复杂的编码和解码问题.

    4、智能信息检索技术

    信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题,将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口.

    5、专家系统

    专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统.近年来,在" 专家系统"或" 知识工程"的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势.人类专家由于具有丰富的知识,所以才能达到优异的解决问题的能力.那么计算机程序如果能体现和应用这些知识,也应该能解决人类专家所解决的问题,而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错,现在这一点已被证实.如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面,专家系统已经达到了人类专家的水平.成功的例子如:PROSPECTOR系统(用于地质学的专家系统)发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元.DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平,可供数百人在化学结构分析方面的使用.MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见.经正式鉴定结果,对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家.

    人工智能的应用领域和前景

    二、IT巨头在人工智能上的投入

    技术的进步使得人工智能的发展在近几年显着加速,IT巨头在人工智能上的投入明显增大,一方面网罗顶尖人工智能的人才,另一方面加大投资力度频频并购,昭示着人工智能的春天已经到来.

    Google谷歌在一系列人工智能相关的收购中获益.2013年3月,谷歌以重金收购DNNresearch的方式请到了深度学习技术的发明者Geoffrey Hinton教授.2014年年初,谷歌以4亿美元的架构收购了深度学习算法公司--DeepMind,也就是推出AlphaGo项目的公司.该公司创始人哈萨比斯是一位横跨游戏开发、神经科学和人工智能等多领域的天才人物.云平台:TensorFlow数据库,机器学习的核心是让机器读懂数据并基于数据做出决策.当数据规模庞大而又非常复杂时,机器学习可以让机器变得更聪明.

    TensorFlow在数据输入和输出方面都有惊人的精度和速度,它被确切地定义为人工智能工具.产业布局:谷歌无人驾驶汽车、基于Android智能手机的各种app应用与插件、智能家居(以收购的NEST为基础)、VR生态、图像识别(以收购的Jetpac为基础).

    百度2014年5月,被称为"谷歌大脑之父"的AndrewNG(吴恩达)加盟百度,担任首席科学家,负责百度"百度大脑"计划.大数据是人工智能的基础,而作为天然的大数据企业,百度拥有强大的数据获取能力和数据挖掘能力.2014年7月14日,百度凭借自身的大数据技术14场世界杯比赛的结果预测中取得全中的成绩,击败了微软和高盛.2014年9月,百度正式发布整合了大数据、百度地图LBS的智慧商业平台,旨在更好在移动互联网时代为各行业提供大数据解决方案.AI技术:语音识别Deep Speech、视觉识别"智能读图"、自然语言与智能语义、自动驾驶、深度学习解决方案:基于智能手机的语音服务系统(度秘)开发者云平台: 百度云产业布局:汽车领域无人驾驶、基于智能手机的各种app应用与插件.
    人工智能的发展现状及前景

    目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的.在尚未出现能与物理符号系统设相抗衡的新的人工智能理论之前,无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看,Soar 在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就,处在人工智能研究的前沿.

    80 年代,以纳维尔(Newell)为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验,吸收了认知科学研究的最新成果,提出了作为通用智能基础的体系结构Soar.目前的Soar已经显示出强大的问题求解能力.

    在Soar中已实现了30多种搜索方法,实现了若干知识密集型任务(专家系统),如RI(用产生式规则表达知识,采用正向推理的控制结构,用OPSS语言写成.)等.rooks提出了人工智能的一种新的途径,认为无需概念或者说无需符号表示,智能系统的能力可以逐步进化.在它的研究中突出4 个概念:

    1.所处的境遇,机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地.

    2. 具体化,机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后立即会有反馈.

    3. 智能,智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定.

    4. 浮现,从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能.

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