人工智能技术及其应用探究

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　　摘 要：随着社会和经济的飞速发展，计算机技术也被广泛地推广应用，尤其是信息化时代的到来，人们的生活质量和生活水平不断提高。物质生活的满足使人们对精神生活有着更高的要求，人们不再满足于计算机给人们带来的便捷，而是需要不断进行技术的创新，进而使人们的生活更加智能化、人性化，从而有效提升人们的工作效率和工作时间，实现社会经济的进一步发展。同时，在人工智能技术应用的过程中，改变了人们的思想认识，其突破了时间和空间的限制，可将更多的资料以及信息进行适时传输，极大地提高了人们的工作效率，且人们在工作的时候可进行语音控制，只需要说出自己的需求便能享受到服务，给人们以不一样的体验，使人们的生活变得更加多彩。另外，人工智能技术可对数据进行预测和分类，适用于不同的技术场景，使算法的过程更加精确，准确率更高，无形中也提升了人们的学习效率和应用效率，改变了人们传统的工作方式和工作方法，有利于社会的发展和人们自身知识和能力的提高，人们的生活更加多样化、智能化，也为高校的人才培养提供了正确的方向，使高校在人才培养的过程中更加注重人才自身实践能力和操作能力的提高，进而实现人才的全面发展。现今，人工智能技术尚处于发展阶段，需要结合实际情况进行探究，以期促进人工智能技术的进一步发展。
　　关键词：人工智能 人性化 智能化 技术 探究
　　中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）01（b）-00-02
　　1 人工智能的概述
　　所谓的人工智能指的是依靠计算机的辅助而产生的各种程序，这些程序能有效提高人们的工作效率和工作质量。同时，人工智能作为计算机科学技术中的一个支点，也能促进信息化的发展，使人们的生活更加智能化和人性化。对于社会而言，人工智能的发展可有效促进社会的进一步发展，人工智能广泛应用于教育、工业等领域，提高了相关产业的附加值，促进了各产业的转型升级，使人们的生产和生活更加高效，也在无形中促进了我国经济的进一步发展。对于人们而言，人工智能技术的应用也改变了人们传统的农耕思想，发散了思维，开阔了视野，使人们可利用人工技术进行相应的创造，丰富了人们的生活，为人们的生活增添了很多的乐趣。如现今智能家居的出现，使人们的家居生活质量更高，人们在外出差的时候也能通过手机APP等监视家里的情况，确保了家中的财产安全。辛苦了一天下班的时候，应为人工智能技术的应用便可以喝上一杯温热的睡，人们睡的床也有智能睡眠功能，会根据人们的睡觉姿势而调整高度，有效确保了人们的身体健康，使人们的睡眠质量更高。
　　2 人工智能的发展脉络
　　早在20世纪50、60年代人工智已经出现，经过一段时间的发展，人工智能得到了不错的发展，进入了人工智能发展的初级阶段。较早的人工智能主要运用在领域知识和启发式思维方面，它们的发展为计算机理论奠定了良好的基础。在度过了20世纪60年代的人工智能初级阶段之后，迎来的是人工智能研究的第二个阶段，这个阶段的详细时间是1964年。人工智能第二阶段主要是加强人们对自然语言的理解，通过人们对自然的理解可对图像和图片进行特定的处理。在20世纪80年代之后，迎来了人工智能的第三次发展。这次主要以信息知识为中心，人工智能应用在信息知识方面的范围更加广泛，也在一定程度上促进了人工智能的发展。在现今的人工智能研究过程中，其主要以多元化的智能系统发展为主，在一定程度上促进了人工智能系统的发展，使人工智能系统更加人性化和智能化。同时也促进了人工智能系统的可持续发展。
　　3 人工智能的研究与应用
　　3.1 问题求解
　　在信息化时代的发展中，人工智能作为信息时代发展的重要支点，在发展的过程中会受到一定的困扰。面对这些问题人工智能应如何解决？这些问题的解决措施是否真正有效呢？这是一个令人深思的问题。在笔者看来，第一步应将这些问题进行细化，把人工智能技术面对的问题逐渐分化，将大问题变为小问题，通过解决这些小问题不断积累解题思路和解题方法，进而有效促进大问题的解决。但需要注意的是，在人工智能方面还存在一些问题，应根据实际情况进行相关问题的解决，只要把握住问题的实质，才能在解决人工智能问题的过程中游刃有余，进而促进人工智能技术的不断发展。如在人工智能技术应用方面对于服务方面的应用还不够彻底，只是制造出了服务机器人，人们只是好奇机器人是怎样为人们服务的，并不关心机器人的产生和制造的过程，对于人工智能技术的理解停留在初级阶段，只是知道些理论知识，并无法联系实际生活。
　　3.2 专家系统
　　在人工智能技术及其应用的过程中专家系统的建立是必不可少的，专家系统的建立使人工智能技术得到了进一步发展。同时，专家系统的建立促使很多问题都能有效解决，其相当于一个信息类的软件，对于信息的查询和背景的查询起到了重要的作用，并且对于一些不明确的信息和不明确的背景可进行结论性的总结作用。另外，专家系统中人工智能技术及其应用也使人工智能技术逐渐升级，不再局限于仅提升为人们服务方面，还包括人们家居生活的智能化、办公的信息化等方面。专家系统是确保人工智能技术有效应用的前提，对于促进社会的进一步发展具有重要作用[1]。
　　3.3 机器学习
　　人工智能技术发展过程中，机器学习起到了关键性的作用。通过机器的学习可提高人工智能系统的模拟性。人工智能技术发展的过程中，需要对人工智能机器进行不断的学习，只要这样才能使人工智能技术逐渐完善。同时，应用人工智能技术进行人的研究時，可更加准确，并能及时发现自身存在的不足和问题进而改正。如在机器学习的过程中，人工智能技术为其提供了更多的可能，人们不再依靠传统的思维方式进行学习，进一步开阔了人们的视野，发散了人们的思维，使人们可利用日渐更新的知识满足现代社会的发展和市场的需求。机器学习也能对人工智能某一阶段的发展进行阶段性分析，得出的结论较及时也具有很高的准确性，是一种可切实促进人工智能技术发展的技术[2]。 　　3.4 神经网络
　　神经网络是由人的所有的神经组织形成的一个网状结构。在此结构中，所有的神经组织都是相互联系的，其也是所有神经组织的集合区域。在人工智能技术发展和应用分析的过程中，通过神经网络可实现人工智能的大脑模拟，使人工智能系统与人的大脑相匹配，甚至人工智能技术可超越人的思维。究其原因，在人工智能系统中有一个以神经网络各个支点达成的运算模式，在此模式中可对一些复杂且难算的数据进行计算，确保了数值的准确性以及信息的安全性。同时，也可对一些数字进行相应的分析，一定程度上提高了人们的工作效率，使人们的工作质量和工作水平都有所提高。
　　3.5 模式识别
　　在人工智能技术发展及应用分析的过程中，模式识别可替代人工识别，是一个较智能化的系统。模式识别是一项高科技，不仅拥有特定的感知能力，还能帮助人们解决生活中遇到的难题实现了重要信息中的筛选和确认，使人们的信息更加安全。同时，模式识别的应用也为人们的生产和生活提供了很多的便捷，如对于社保信息的核实，人们不需再去相关的部门完成身份的识别，只需下载社保APP就能完成，一定程度上提高了工作效率，使社保工作更加简洁化。另外，模式识别可以帮助人们更好地识别一些信息的真实性，由于现今造假技术的不断升级，难免会产生疏忽，而模式识别的应用则能很好地解决这一问题。现今模式识别已经发展到一定阶段，但需要注意的是模式识别应在文字和二维图像识别领域也应有所创新，除了可对文字、二维码进行识别外，还应对动图的物体和二维码景物进行识别，使模式识别的内容更加丰富[3]。
　　3.6 智能家居方面的应用
　　传统的家居虽能给人们提供一个舒适的生活环境，但是由于部分功能的限制却无法为人们提供人性化的服务，人工智能技术的应用则将这一切变为了可能。在家居中应用人工智能能更符合人们对于家居的需求，无形中也提升了人们的生活质量，使人们的生活水平也有所提升。如在家中安装的远程监控设备，使人们随时可以监测家中的情况且不受时间和空间的限制。当人们满身疲惫回到家的时候，只需要轻轻按下遥控器便可启动热水系统、厨房系统、办公系统等，有效节约了人们的时间，使人们的生活充满趣味性和多样性。同时，人工智能技术的应用也使家居制造的方式有所创新，可在家居中置入芯片和语音控制系统以及指纹输入系统，当人们要启动某一系统时只需输入指纹或者语音提示即可。传统的家居只是为人们提供一个休闲和放松的场所，而智能家居则真的给人以家的感觉，使人们更加放松，并切实感受到科技对于生活所带来的改变[4]。
　　4 结语
　　对于人工智能技术及其应用的探究，可切实促进人工智能技术的进一步发展，使人工智能技术实现进一步的创新和发展。对于社会而言，人工智能技术的应用对于社会的发展有一定的促进作用，社会对于人的关注也越来越多，对于人们的服务也更加人性化。同时，也在一定程度上促进了市场需求的变化，突破了时间和空间的限制实现了资源的最大整合。对于人们而言，人工智能技术的应用，丰富了人们的生产和生活，有效提高了工作效率和工作时间，使人们在工作的过程中也可以享受生活。尤其是人工智能技术在智能家居中的应用改变了人们传统的休息方式，使人们的身心得到了彻底的放松，有效提高了人们的休息质量，保证了人们身心健康的进一步发展，人们的生活方式也更加健康。另外，在人工智能技術应用的过程中，应切实根据人工智能技术的应用情况采取相应的措施，有效促进人工智能技术的进一步发展。目前随着科技的不断发展，人工智能技术的前景也更加广泛，人工智能技术相关的研究成果也在人们的生产和生活中得到了应用，但需要注意的是应发挥创新精神，不断开拓视野，只要这样才能推动人工智能技术的可持续发展。
　　参考文献
　　[1] 刘建军.浅谈人工智能应用[J].现代工业经济和信息化，2013（52）：74-75.
　　[2] 王国彪，陈殿生，陈科位，等.仿生机器人研究现状与发展趋势[J].机械工程学报，2015，51（13）：27-44.
　　[3] 章毅，郭泉，王建勇.大数据分析的神经网络方法[J].工程科学与技术，2017，49（1）：9-18.
　　[4] 黎亚雄，张坚强，潘登，等.基于RNN-RBM语言模型的语音识别研究[J].计算机研究与发展，2014，51（9）：1936-1944.
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