浅谈人工智能的应用领域与其未来发展展望

摘 要：有人将人工智能称为第四次工业革命，它已经渗透到很多领域，与人们的生活日益密切，也不断成为学术界研究的热点。文章通过文献回顾，并结合人工智能的发展状况，对其应用的领域进行了系统的分析，同时对人工智能未来可能的发展进行了展望。

关键词：人工智能；应用领域；发展

1 概述

人工智能（Artificial Intenlligence，AI）是综合了计算机科学、生理学和哲学的一门独立的学科，通过对人的意识和思维进行模拟、延伸和拓展来解决各种需要人类智能的复杂工作。人工智能的发展与计算机科学行业的发展密切相关，但是，在应用方面，它既有具体的应用行业，比如机器人，又可以与其他行业相结合，实现完美组合，比如各种“互联网+”（例如人工智能+金融=Fintech）。目前几乎没有研究就人工智能的应用领域进行细致的划分总结，因此本文就此方面进行研究。

2 人工智能的应用领域

2.1 机器学习

机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心，也是中心问题。学习顾名思义就是进行不断的知识积累，机器学习就是通过机器进行知识的积累，利用现有的信息来进行知识的更新和输出。在引言中我们提到的“AlphaGO”大战李世石，其实第一局李世石是赢了机器的，但第二天大师万万没有想到与自己对弈的机器人昨晚自己与自己下了上百万局棋，“AlphaGO”在学习中达到了大师无法到达的境界。

2.2 计算机视觉

它是是指计算机来模拟人的视觉系统，代替人类的眼睛以达到识别物体、确定物体的位置以及物体的运动状态目的。从技术程序上看一般要经过三个步骤：检测目标（图像预处理、图像分割）-识别目标（特征提取、目标分类、判断匹配）-识别行为（模型建立、行为识别）。视觉识别技术在不同的细分领域发展存在较大差距，目前视觉技术较成熟的领域是生物性特征识别方面，在考勤和安防领域广泛应用。例如指纹识别、人脸识别、瞳孔识别等。然而在物体场景识别方面技术不太成熟，因为物种的类别太复杂，外貌特征多样。该领域最早的公司在1997年创建，最近三年来的到了高度的发展。去年年底，亚马孙的无人超市将会实现顾客买东西直接走人，人工智能会实现自动结账。这利用了全自动旋转的3D摄像技术，通过视觉效果识别每个人的ID，实现人与物的制动捆绑，这需要视觉技术对物体充分精确的区分。

2.3 自然语言处理

自然语言处理（Natural Language Processing）在人工智能中占据重要地位，是研究中的重要领域，它主要研究人机通过自然语言实现互动，实现对自然语言信息处理的技术[1]。目前，自然语言处理主要集中在语言学、数据处理、语言工程等方面，比较成熟的研究应用是加拿大蒙特利尔大学的TAUM-METE机器翻译系统[2][3]。自然语言应用的领域较为广泛有机器同声传译、客服服务、机器人聊天等等。

自2000年出现以来，目前语言识别的技术成熟度比较高，识别的准确度高达95%以上，例如百度语音识别。国内知名的公司有科大讯飞企业和百度。其中前者在行业中占了44%的份额。在客户服务领域，是比较普遍的，比较熟悉的是移动通讯时的智能语音问题的解答。当然，随着人工智能的进步，人与机器对话的功能也逐渐普遍，可以解决人口老龄化出現的问题。

2.4 智能机器人

机器人一般可以划分为两类，一类是一般机器人，另一类就是智能机器人，智能机器人顾名思义就是有人来操控的具有较为发达的“大脑”的独立自我控制的“活物”。智能机器人一般具备三要素：感觉要素，识别外部环境；运功要素，与环境互动；思考要素，对信息进行处理并采取回应。目前关于机器人应用领域主要集中在工业机器人、服务机器人、产业链。工业机器人应用在汽车工业（焊接机器人、处理机器人、喷涂机器人、装配机器人）、电子电器和食品（搬运机器人和装配机器人）、航空航天（处理机器人）；服务机器人医疗行业（手术机器人、康复机器人）、智能家居、娱乐教育、信息服务；产业链方面，本体、伺服系统、减速器、传感器、人际交互技术、自动定位技术等。

在医疗领域，智能机器人的发展较为成熟。在2016年，在日本，医生对一名患者的病情束手无策情况下，机器人沃森在十几分钟下，阅读了两千万页的医疗文献，给出了治疗患者的建议，挽救了她的生命。智能机器人可以代替人类解决人类无法解决的医疗难题。除此，智能机器人目前正在远程医疗、护理康复、智能假肢、微创外科手术等方面为医疗领域做贡献。Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory是这一领域的代表产品。

在家政服务领域，智能机器人应用最为广泛，占到整个该领域的66%。已家庭清洁为例，当前的人类越来越想摆脱日常耗费精力的家务，因此为清洁机器人开辟了市场，目前智能机器人可以自动游走，自动清理垃圾，清洁地面等等。

3 人工智能发展的展望

人工智能技术可以和各个行业发生联系，帮助人类完成一些工作，提升工作效率，但是由于其技术的特殊性，在各个领域的发展是不均衡的。目前人工智能处于发展的初期，处于监督学习阶段，在感知层面小有成就但是就认知层面来看还有很大的进步空间。正如前文所讲，监督学习需要海量的数据支持，比如想识别一只猫，需要上千万关于猫的信息。因此未来的发展会朝向深度高层次的认知方面的学习阶段。

人工智能的元年可以定位到2016年，2017年则会成为其爆发式增长的一年。这一领域注定会成为投资者的宠儿。去年，著名的咨询公司Venture Scanner公司，就13个种类的957家人工智能公司的融资情况进行分析，发现人工智能成为追捧的对象，是投资者偏向的方向，他们实现融资金额达48亿美金。由此可见，未来人工智能发展的势头会直线上升。而机器人、自然语言处理和计算机视觉领域是未来投资的重点领域。

在视觉智能领域，虽然取得很大突破，但是当物体处于动态或者光线模糊时，此技术便失灵，以后此方面的技术突破是重点。在机器人领域，家庭服务类的机器人市场需求较大，是未来发展的主要方向。但是由于其面对的应用场景较为复杂，目前仍然需要深度学习来解决。同时，另一个领域-老年人服务市场比较乐观。世界人口老龄化问题越来越受到关注，大量的中老年人需要看护，然而服务的人越来越少，同时会伴随着大量人力、物力、财力的支出，此时，人工智成为为解决这一问题的关键。人工智能可以通过虚拟的空间和各种通讯设备实现各个地方老人间的交流，也可以让子女在远方实时了解父母的状况，有效解决子女不在父母身边的道德负罪感。在安防领域人工智能发挥了举足轻重的作用，可以协助解决守卫、巡查、罪犯逮捕、恐怖事件预防等问题。目前，海康威视等企业已经开始抢占市场，随着基础芯片的进步，以及各种算法的发展，这一领域会有巨大的市场。

参考文献

[1]A llen J.自然语言理解（第二版）[M].北京：电子工业出版社，2005.

[2]冯志伟.自然语言处理的学科定位[J].解放军外国语学院学报，2005，28（3）：1-8.

[3]侯志霞，曹军.自然语言处理的发展概况及前景展望[J].山东外语教学，2003（5）：53-55.

作者简介：于涛（1982-），男，汉族，陕西华县，硕士，陕西能源职业技术学院，讲师，主要从事计算机方面的教学和科研工作。