计算机人工智能技术应用.docx
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1、计算机人工智能技术应用 【摘要】得益于计算机技术的快速发展,人工智能技术不断突破技术瓶颈,进入了新的发展阶段,并且大幅提升了人类社会的智能化水平,使人们生活的便捷性增加。论文主要对计算机时代下人工智能技术的概念进行阐述,对人工智能技术的发展历程、发呈现状和实际应用绽开分析与阐述,旨在为相关人员供应参考。 【关键词】计算机;人工智能技术;应用 1引言 人工智能技术已经成为目前最受社会关注的新兴科技之一,随着该技术在各行业和领域中的应用不断深化,人们的工作和生活方式不断向智能化方向发展,工作和学习效率都得到了质的飞跃,将来,人工智能技术也必定会获得更加广袤的发展前景。 2人工智能技术概述 人工智能
2、是计算机科学的一个分支,这门学科的主要目标是了解人类智能的本质,并通过将人类智能转移到智能机器中,使智能机器能在不同应用场景下做出类人思维的反应。人工智能是一项综合了多项高新科技的综合性学科,包含5项核心技术,分别是计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和生物识别技术。其中,机器学习是实现计算机人工智能技术的核心技术,该技术使智能机器在算法困难度理论、凸分析、统计学等学科的支持下,能自主模拟人类行为。目前已经发表的机器学习策略主要包括模拟人脑的机器学习和采纳数学学习方法2种策略。其中模拟人脑的机器学习策略又可细分为符号学习和神经网络学习,符号学习是以认知心理原理为基础,在机器中输入符号
3、数据,用推理过程在图或状态空间中搜寻并进行符号的运算,对概念性和规则性学问的学习实力较为突出,如示例学习、记忆学习、演绎学习等;神经网络学习是从微观生理角度对人脑活动进行模拟,利用函数结构模型代替人脑神经网络,以函数结构进行数据运算,并在数据迭代过程中在系数向量空间中搜寻,对函数型问题具有较好的学习实力,如拓扑结构学习、修正学习等。采纳数学方法的机器学习主要是利用统计机器,建立相应的数学模型,拟定超参数,输入样本数据后依据不同的运算策略对模型进行训练,最终依据训练结果进行结果预料。 3人工智能技术的发展历程 3.1人工智能技术的兴起 虽然新兴技术的兴起获得了广泛的关注,但由于人工智能技术涵盖的
4、学科和技术范围过大,兴起阶段的该技术的理论学问、产品应用、发展应用等均存在明显缺陷。除此之外,计算机技术在当时也并不成熟,当时的计算机编程和计算水平较为落后,许多超前的想法以当时的技术水平来说实现较为困难。在多种因素的影响下,人工智能技术在兴起阶段并未得到快速发展。 3.2人工智能技术的高速发展 人工智能技术这一概念在提出后近20年的时期中其发展始终处于停滞状态,直至20世纪73年头,该领域的专家研发出全新的人工智能专家系统DENDRAL,该系统的诞生带动人工智能技术迈向新的发展阶段,并且在这之后进入高速发展时期。日本始终重视本国科学技术的发展,并且在20世纪80年头提出“科技立国”的政策,此
5、后很长一段时间,日本依托此国策使经济得到快速复原和发展。在11012年,日本国内对第五代计算机的探讨以失败告终,但此次探讨中提出了新的计算机算法和逻辑程序语言Prolog,Prolog在处理自然语言过程中具有比LISP语言更好的应用效果,这一创新进一步促进了人工智能技术的发展。人工智能技术的发展建立在多项先进学科共同发展的基础上,与其他技术相比,人工智能技术在处理数据、整合资源方面具有更大优势。 3.3人工智能技术的发呈现状 3.3.1专家系统 专家系统指的是一种智能计算机程序系统,是人工智能技术应用最为广泛也最为重要的领域之一,系统中涵盖大量某领域专家水平的学问与阅历,通过应用人类在该领域中
6、的专家级别学问来为用户解决在该领域中遇到的问题。专家系统有效地将人类智能延长到专业领域中,实现了理论探讨向实际应用方向过渡的目标,大幅提高了人类对专业问题的处理效率,并且专家系统依托困难的算法能对专业问题将来发展的可能性进行更全面的计算,工作效率甚至会比人类专家更高效、更精确。随着对专家系统探讨的不断深化,目前许多专家系统都能依据对人类行为的模拟在不同的应用场景中作出智能化的反应和推断,并且能够利用学问库,深化挖掘困难问题的内在联系。专家系统已经在多个领域中都得到了广泛的应用,帮助企业更客观地摸索市场规律,从而作出正确的生产决策、调度规划、资源配置安排等,大幅提高了企业经营的科学性,使企业能在
7、节约生产成本的同时,获得更好的经济效益。 3.3.2模式识别 模式识别是利用计算机技术将识别对象按肯定特征归类为不同类别,目前人工智能技术在模式识别中的主要探讨方向包括语音语言信息处理、计算机视觉、脑网络组等,希望通过人工智能技术实现对困难信息的识别和处理,这一应用能促进多个行业向智能化方向发展,如军事领域、医疗领域等。 3.3.3机器人学 机器人学的主要探讨方向是机器人的设计、制造和应用,随着人工智能技术的成熟与应用,机器人的智能水平不断提高,并且在不同行业中的应用已经较为普遍,日常生活中常见的机器人包括扫地机器人、迎宾机器人、快递机器人、早教机器人、无人机等,人们可以利用可移动设备对其进行
8、操作,极大程度地提高了人们生活的智能性和便捷性。 3.3.4机器学习 机器设备并不具备自主思索实力,在不同应用场景下的反应主要是依托计算网络技术和算法对人类思维模式进行模拟,并将人类行为进行充分消化以使自身性能得到优化,能对不同问题进行处理。机器学习是一项涵盖多个学科且困难程度很高的科学,包含统计学、概率学、算法困难度理论等,是人工智能的核心技术,也是推动计算机向智能化方向发展的关键技术。 3.3.5人工神经网络 人工神经网络是人工智能技术自进入高速发展时期后广泛探讨的重点内容。利用计算机算法将人脑神经元进行简洁化、抽象化、模式化,并构建成与人脑神经元网络相像的网络结构。人工神经网络技术的成熟
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