浅析人工智能的现状及发展趋势

聂志伟 大连理工大学海洋科学与技术学院

浅析人工智能的现状及发展趋势

聂志伟 大连理工大学海洋科学与技术学院

人工智能作为当今世界的热门研究领域，正在深刻地影响人类的生活，国内和国外在这一领域已取得了很多成果，但是仍然有很多问题存在。本文首先从人工智能的国内外发展情况入手，分析发展现状以及存在的问题；其次，从专家系统、模式识别等方面浅析人工智能的发展趋势；最后，提出开放部分根基、降低研究门槛的改进策略，以促进人工智能的快速发展。

人工智能 发展现状 存在问题 发展趋势 改进策略

1 前言

在18世纪时，工业革命中机器的出现极大地促进了社会的发展，在当今社会，计算机与互联网发展迅速，人类正在迈向一个崭新的“工业革命时代”，人工智能则是这个“新工业革命时代”的学科基础。人工智能（Artificial Intelligence），常缩写为AI。它是研究使计算机模拟人的思维过程以及智能行为的人造智能，属于计算机科学的一个分支，是一个新兴学科。

2 发展现状

2.1 国内发展现状

在人工智能被提出的二十多年后，我国才开始关注这一新兴领域的发展。我国人工智能领域的起步落后于国外，但是发展速度明显快于国外，尤其是近些年来，国内的研究水平与国际水平的差距越来越小，使得人工智能在国内的发展前景一片大好。

我国在人工智能领域侧重于软件方面的研究，在仿生学领域更是处于国际领先地位，国内仿生学理论的提出解决了一批人工智能发展的难题，为世界人工智能的发展做出了巨大贡献。但是在人工智能的实际应用方面，国内研究水平仍远远落后于国际先进水平，这要求我们加大研究力度，做出有自己特色的人工智能技术。

2.2 国外发展现状

国际上人工智能研究水平最为先进的团体大都集中在欧美。从以前的指纹识别到AlphaGo的出现，人工智能一次次地让人赞叹不已。美国的很多著名IT跨国企业如谷歌、Facebook、微软、IBM等，都将其作为企业的核心战略，在持续投入巨资并招聘领军人才，强力涉足该领域。

3 存在问题

3.1 翻译中所面临的问题

随着人工智能的发展，越来越多的人提出了这一疑问，人工智能机器会越来越“智能”、“聪明”，我们应该如何去与这些智能机器进行交流？我们应该如何介入智能机器的想法和行为？这是一个十分现实的问题，更是一个必须解决的问题，解决这一问题十分具有挑战性，我们必须设计一个系统作为人类与智能机器之间沟通的桥梁。

3.2 识别功能的困惑

模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，这一领域已经取得了大量成果，当前的模式识别主要集中在语音识别和图像识别。语音识别主要研究各种语音信号的分类，近些年来发展迅速，但是缺点很大，很容易受到干扰。目前图像识别仅能识别小规模的图像，例如指纹和各种印刷体，如果遇到特征不明显或者相似度很高的物体，很容易导致识别错误。

3.3 GPS功能的局限性

GPS是企图实现一种不依赖于领域知识求解人工智能问题的通用方法。不管是用一阶谓词逻辑进行定理证明的归结原理，还是求解人工智能问题的通用方法，GPS都可以从中分析出表达能力的局限性，而这种局限性使得它们缩小了其自身的应用范围。

4 发展趋势

4.1 问题求解

问题求解主要包括两种：一种是将各种数学公式符号汇编在一起进行问题求解，目前其性能已经达到了很高的水准，被广泛应用于科研和工程中；另外一种是解决管理活动中由于意外引起的非预期效应或与预期效应之间的偏差，在问题规约和搜索这类人工智能中应用广泛。

4.2 模式识别

用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，可以弥补计算机感知能力低下的缺陷，使计算机接收外界信息，识别和理解周边事物。模式识别是开发智能机器最关键的一个突破口，也为人类认识自身智能提供线索。

4.3 专家系统

目前，专家系统是人工智能技术中最为热门的研究领域之一。它可以根据一些特定的程序模拟人类专家的决策过程。因此，它可以解决很多比较复杂的问题，例如矿物探测、医学诊断等。在某种程度上，可以说专家系统已经达到甚至超越了人类专家的水平。

4.4 人工神经网络

人工神经网络，作为未来人工智能应用的新领域，也被简称为类神经网络或神经网络，它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统，具有并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力。

5 改进策略

为了促进人工智能的快速发展，我们应该以新角度、新眼光来认识和理解人工智能，适当开放一部分根基，降低其研究门槛，让更多的人能参与到研究中，量变会引发质变，当有足够多的人参与其中，创新的火花会更加频繁地碰撞，势必能加快人工智能的研究。

如今人工智能的发展迎来了加速发展的时期，人工智能的发展不可能一帆风顺，总会遇到阻碍和技术瓶颈，我们应以新角度、新眼光看待并解决问题，让人工智能技术高速发展，造福当今社会生活！

[1]李俊平.人工智能技术的伦理问题及其对策研究[D].武汉理工大学,2013

[2]张凯斐.人工智能的应用领域及其未来展望[J].吕梁高等专科学校学报,2010,04:79-81

[3]杨焱.人工智能技术的发展趋势研究[J].信息与电脑(理论版),2012,08:151-152

[4]杨状元,林建中.人工智能的现状及今后发展趋势展望[J].科技信息,2009,04:524-525

[5]何立民.人工智能的现状与人类未来[J].单片机与嵌入式系统应用,2016,11:81-83