计算机人工智能识别技术的应用瓶颈探究
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摘要：人工智能识别技术属于计算机人工智能领域的关键技术，在当前科技水平不断提升的背景下，该项技术也到了快速发展，并且也应用到了社会多个领域当中，推动着人类社会的发展进步.然而由于计算机人工智能识别技术的发展时间并不长，许多核心环节问题依旧未能很好解决，也就导致其在应用中存在瓶颈，进而给使用者带来不小困扰.鉴于此，文章将主要针对目前计算机人工智能识别技术的应用及其中存在的瓶颈展开分析，希望能够为相关研究人员提供参考.
关键词：计算机;人工智能识别技术;应用;瓶颈
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1673-260X（2019）06-0064-03
计算机人工智能技术主要是利用计算机对人类的思维、意识及行为进行模拟与学习，进而通过计算机程序将思维进行指令输出.其中，计算机人工智能识别技术作为在人类生活中应用极为广泛的人工智能技术之一，对我们的生活产生着极大影响，所以相对其他人工智能技术而言有着更为广阔的发展空间，大大提高了生活、生产的便捷程度.然而，我国在人工智能识别技术方面的研究起步较晚，所以许多应用方面还存在瓶颈，因此我们要对其中的局限进行深入分析，找准今后的研究重点，才能够实现人工智能识别技术的研究突破.
1 人工智能识别技术概述
人工智能识别技术主要基于计算机人工智能技术得以发展，该项技术的研发是对人类的智能进行模拟与拓展，通过对智能实质进行分析，进而开发出能够媲美人类智能反应的智能机器在这一研究领域中，重点技术主要涵盖图像识别、语音识别、机器人以及自然语言处理技术等等[1].人工智能识别技术的工作过程中需要借助专业的识别装置，进而智能化的将被识别物品的信息进行获取，并且通过识别装置将获取到的信息传送到计算机处理系统当中.比如我们在购物过程中，收银员所用到的条形码扫描器便是智能识别装置的一种，收银员通过利用扫码枪对商品条形码进行扫描，从而获取到商品名称、价格，再通过输入数量便能自动计算出商品总价格，整个过程便是人工智能识别技术的应用过程.由此可见，人工智能识别技术的诞生与应用，很大程度上促进了人们生活、生产的自动化与智能化，从而提高生活质量与工作效率.
2 人工智能识别技术的应用分类
计算机人工智能识别技术在我们的生活中、工作中都有着广泛应用，通过总结分析我们可得知，在具体应用中存在两大类型，主要为“无生命”识别与“有生命”识别.
2.1 “无生命”识别技术
2.1.1 智能卡技术
这一技术主要利用智能卡实现自动化识别，从本质上来看，智能卡属于“集成电路卡”，能够进行独立化的存储与计算，有专业的后台计算机系统，同样需要完成信息收集、传送、管理及加密等工作.该项技术在生活中应用极为广泛，比如车辆高速ETC、物品身份验证等等.
2.1.2 条形码识别技术
这一技术主要识别一维码与二维码，其中二维码技术基于一维码技术发展而来，在信息容量、信息密度、语言字符现实以及纠错能力方面要比一维码更为先进，从目前来看，二维码识别已成为生活应用主流，逐步成为人们重要的信息标识，比如我们付款所用的支付宝二维码、微信二维码、电影票二维码等等.
2.1.3 射频识别技术
这一技术属于非接触式自动符号识别技术，主要通过无线电磁波对目标进行直接读取与识别.在这一过程中，无线电信号通过电磁场将数据信息从物品标签上传送出去，进而实现对自动化辨识与跟踪效果.目前该项技术主要应用与物品标识，在今后的发展中有可能取代目前应用广泛的条形码技术，成为物品标识管理的最佳手段.
2.2 “有生命”识别技术
2.2.1 声音识别技术
这一技术属于非接触式识别技术，主要通过对用户的声音进行识别，分析其音频、音调与音色等数据信息，而声音作为用户的唯一特征，能够直接利用进行技术操作，无须用到手、眼等器官[2].随着现代科技的高速发展，许多声音识别技术及其软件得到开发应用，在众多领域均能见其身影.
2.2.2 人脸识别与指纹识别技术
该项技术主要是通过对人脸特征进行分析，进而实现身份鉴别的一种人工智能识别技术，在工作过程中能够将人脸特征以数据形式进行追踪与存储，自动放大影像与曝光强度，实现精准识别.指纹识别技术主要利用人类指纹的唯一性特征，将指纹纹路信息进行采集与存储，在鉴定用户的过程中进行比对分析，从而确定人物身份.
3 计算机人工智能识别技术的应用瓶颈分析
随着计算机技术、云计算技术以及互联网技术的高速发展，现代社会实际上已处在一个大数据时代，而在当今时代人们最为关注的问题便是信息安全问题.传统的密码、密钥等形式的信息安全技术虽然能够起到一定效果，但由于其存在一定的可復制性及不稳定性，导致其难以绝对地保证信息安全[3].计算机人工智能识别技术是一项以计算机技术与信息技术为基础的先进技术，在其应用过程中会涉及到数据的收集、储存、传送等工作，正因为信息安全问题一直无法得到彻底解决，所以导致人工智能识别技术在发展应用中存在瓶颈.
3.1 语音人工智能识别技术的应用瓶颈
语音人工智能识别技术的研发目标在于让机器能够识别并读懂人类的语言，同时正确理解人类指令做出正确操作，这也是人工智能技术的核心要点，受到了全人类的广泛关注.在进入21世纪以来，随着人们生活生产中对智能化的需求增多，并且各种计算机人工智能识别产品增多，以语音芯片为核心的人工智能识别技术得到了迅猛发展，但从实际情况来看这一发展当中存在着诸多不足[4].
3.1.1 语音识别技术有待提升
现阶段所推出的语音识别技术在工作过程中需要尽量排除外界环境中的杂音，才能够确保识别软件对语音中的音色、音质、音调等信息进行有效识别.尽管目前的语音识别技术可以称得上是初步智能化，但由于其对工作环境的要求较高，一旦外界环境噪音超出既定值，则难以准确识别语音，也正因为这一点导致语音人工智能识别技术在实际应用中存在一定的阻碍.针对于此，要想解决这一应用瓶颈则需要以恶劣环境中的正常工作作为研究重点，具体解决方法可通过选用更高降噪能力的麦克风来实现，但在无形中又提升了语音识别技术的应用成本，大众用户并不愿意为了这项技术而付出昂贵的硬件设备费用.此外由于用户受教育程度、出生地域等存在不同，所以在语言表达方面会存在习惯、口音方面的差异，而不标准的普通话或是语速过快，都会降低语音识别系统的识别准确率.种种问题都意味着现阶段语音识别技术有待提升，否则应用瓶颈会一直存在. 3.1.2 语音识别系统有待完善
目前我国投入应用当中的人工智能识别系统中，呈现出词汇量偏少的情况，由于词汇量不足而会导致难以对所有的音色、音调及音质进行准确识别.此外，现有的语音识别系统中还暴露出语音模型受限情况，倘若要识别的词汇中混入了外语或方言，系统则难以准确识别，甚至会直接识别出错[5].所以，在今后的语音识别技术发展中，一定要重视词汇库的完善与语言模型的构建，并且要不断优化搜索算法去提高语音识别系统的智能程度.
3.1.3 语音识别系统应用成本偏高
虽然在许多智能手机上都已广泛应用了人工智能语音识别技术，但这一技术考虑到成本限制，所得到的功能与性能存在一定局限，只能识别低级别的语音[5].而更为规模化、智能化、系统化的语音识别技术由于需要高昂成本，让许多用户望而却步.此外，语音识别系统所占用的空间较大，所以通过微电子芯片实现语音识别功能的发展方向应当由巨型机向微型机发展，但这类芯片的成本则更高.也正因为成本问题，所以导致人工智能语音识别技术的应用发展存在瓶颈.
3.2 视觉人工智能识别技术的应用瓶颈
由于技术方面存在严重瓶颈，所以会导致计算机人工智能识别技术难以达到预期应用效果.除了上述所言的语音人工智能识别技术应用之外，该项技术在视觉识别领域也有广泛应用，从本质上来看，语音与视觉两个领域的技术应用原理相近，同样需要对用户的相关信息进行收集与分析，比如人脸信息、图像信息、指纹信息等等.然而由于技术方面的局限，在实际应用中存在难以突破的瓶颈.
3.2.1 人脸识别技术方面
人脸识别是对用户面部信息进行采集与储存，在系统算法下将收集到的人脸信息进行整理、分析与比对，进而验证是否与预存脸部信息一致，进而判断是否发出启动程序的指令[6].在实际应用过程中，人脸会发生一定变化，便给应用带来一定瓶颈.其一，人的面部特征会随着时间推移而不断发生变化，比如轮廓、皮肤质量等都会出现变化，进而对视觉识别效果形成影响;其二，人脸可作面部表情丰富多样，心情好坏都会直接在脸部表情中呈现，并且每一个表情都有细微不同，所以无法精准复制，在识别应用过程中便会存在较大不确定性;其三，在识别过程中极易受到外部环境影响，尤其是光线的强弱等因素，或者是在人脸轮廓相近的双胞胎识别方面还会出现错误，都影响着这一技术的识别效果.
3.2.2 指纹识别技术方面
对于每一个人而言，指纹都是独一无二存在的，因此將指纹视作为身份识别的一种属性显得可行，其中指纹识别技术主要是按照指纹纹路进行精准识别，现已成为人们生活中常见的密码技术.但在应用过程中也存在一定瓶颈，主要是因为我们生活中会遗留下大量指纹，而在专业的不法分子操作中，这些痕迹能够被复制，所以存在一定的安全隐患.同时，用户的指纹也会有一定概率受到损坏，比如烫伤、破皮等等，也会影响到指纹识别的效果.
4 结束语
综上所述，在现阶段的人们生活当中，计算机人工智能识别技术有着极为广泛的应用，在该项技术的应用下，商场能够快速精准地识别商品信息，进而算出商品总价;系统能够识别主人的声音、指纹与脸部特征，允许用户进入，这些都为人们的生活与工作提供了极大便利.然而在人工智能识别技术的快速发展中，也遇到一定的技术瓶颈问题，制约了其实现完全智能化控制的可行性.因此在今后的发展中，我们要将自动化、智能化视作为发展方向，不断提高技术的科技含量，积极整合人工智能识别技术与其他技术，促使实现真正意义上的智能识别，达到世界领先水平.
参考文献：
〔1〕姜贝贝.计算机人工智能识别技术的应用[J].科技与创新，2018（9）：153-154.
〔2〕熊晓倩.人工智能识别技术及其应用[J].信息通信，2018（1）：189-190.
〔3〕王小红.计算机人工智能识别技术的应用瓶颈分析[J].科技创新与应用，2016（8）：89.
〔4〕王佳.计算机人工智能识别技术的应用瓶颈探赜[J].科技展望，2016（35）：93-94.
〔5〕秦利娟，张娴静.人工智能技术在网络安全防御中的应用研究[J].赤峰学院学报（自然科学版），2018（08）：55-56.
〔6〕徐勤丰.浅谈机器视觉和人工智能的现代化发展[J].通讯世界，2018（9）：234-235.
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