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人工智能识别技术的分类与应用(专业人士强推5篇)

作者:原创论文网 时间:2017-03-09 12:11 加入收藏
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摘要

  计算机人工智能技术是一种高端的信息科学技术,主要是通过计算机中的功能将人类的思维和意识形象地模拟出来,通过计算机程序将其呈现。这种科学技术是将多个学科领域的技术相结合,从而形成的较为完善的计算机应用体系。与其他计算机技术相比,其具有较大的发展空间,能够为人们带来各种方便。人工智能识别技术发展历时较短且不成熟,所以解决计算机人工智能识别技术中的问题是其今后发展的重要方向。

人工智能识别技术的分类与应用图片

  1、计算机人工智能识别技术的概念

  人们对于计算机技术在发展过程中的功能都是肯定和认可的,并且希望计算机技术在今后的发展过程中能够帮助人们解决更多的问题,使其在生产和生活中不断深入和应用,基于此,人们就对计算机技术提出了更高的要求。比如电脑,它能够像大脑一样进行工作,具有高效且高速的优点,提高了人们的工作效率,使人们走向了网络化办公的时代,也为人们带来了丰富的生活。计算机技术研究人员开始对其进行更深层次的研究,从而研发了计算机人工智能识别技术。

  计算机人工智能识别技术是在人们对自动化办公和智能化生产需求的背景下产生的,简单来说也是来自于语音识别领域的启示。在智能手机发展的过程中,声控成了较为流行的技术,实际上声控也是语音识别技术,是基于语音收录、对比的技术。所以,人们就希望在不同领域中都能够实现人工智能识别,减轻人们在工作过程中的负担,全面实现智能化的生活。

  简单来说,智能识别技术就是使用一定的识别装置,自动获取并且识别物品的信息,将信息传输到后台计算机处理系统中进行处理。比如人们在日常生活中见到的条形码扫描器,售货员用它扫描商品条码,从而能够获取商品的全面信息,然后再输入数量,系统就可以自动计算商品的总价格,这个过程就是计算机人工智能识别技术[1]。

  2、人工智能识别技术的分类

  目前,人工智能识别技术根据识别物体是否具有生命体征分为两种:其一,有生命识别;其二,无生命识别。这两种识别技术具有特定的应用范围,以下就分析这两种人工识别技术。

  2.1、有生命识别技术

  有生命识别技术可以分为三种。其一,声音识别技术。指的是通过识别不同人群的声音,对人群的身份进行智能识别及鉴定的识别技术。声音识别技术的工作原理就是通过不同人声音的不同特点,从音调、音质及音色等不同的方面识别不同的声音,只有用户的所有特征与系统记录相符合,才可以通过鉴定。其二,指纹识别技术。指的是通过扫描不同人体的指纹,以此鉴定人的身份的技术。指纹识别技术的工作原理是根据每个人的指纹都各不相同,世上没有两个相同的指纹,所以指纹识别技术具有较高的精准度。其三,人脸识别技术。指的是通过扫描人体脸部的特征,以此鉴定人的身份。人脸识别技术一般都是扫描瞳孔或者脸部结构,它能够放大某个局部,以此搜索关键特征,其检定结果也较为精准[2]。

  2.2、无生命识别技术

  无生命识别技术也分为三种。其一,智能卡技术。此技术是自动识别智能卡,所谓智能卡,其实就是一种集成电路板,可以独立存储及运算,与计算机技术相结合,能够进行管理、存储、加密及采集。智能卡技术由于自身的特点,被广泛应用到物理方面,比如车辆识别等。其二,条形码识别。

  此技术包括一维码技术和二维码技术,二维码技术是建立在一维码技术的基础上,其具有较大的信息容量、现实中文 /英文字符、纠错功能的特点,所以其被广泛应用到信息采集和标示中。其三,射频识别技术。此技术是非接触式自动符号识别技术,通过无线电磁波识别和读取对象。通过电磁场将无线电信号将数据从物品标签中传送出去,以实现跟踪和自动识别的目的[3]。

  3、计算机人工智能识别技术的应用领域

  自计算机技术发展以来,全新的技术和方法都进入了工程化的阶段,有效促进了工业技术的进一步发展。基于此,人工智能识别技术也得到了飞跃的进步,主要应用领域包括机器人、语音识别及视觉识别。

  3.1、机器人

  20 世纪 70 年代,机器人技术的不断发展深受社会人士的关注,并且逐渐形成了专门的学科,智能计算机也被广泛应用到各个领域中,并且取得了相应的成果。比如,目前许多外科医生在显微外科手术中都会使用机器人作为助手。

  人工智能识别技术应用在机器人中逐渐流行,并且还带动了相关行业在智能识别方面的发展。智能机器人虽然降低了企业和国家的开支,但是加大了应用的风险。目前人工智能识别技术应用在机器人中的技术还不够成熟,国家应对其重视起来,进一步研发人工智能技术[4]。

  3.2、语音识别技术

  语音识别技术的目的就是使机器人能够听懂人类的语言,这是人工智能的主要研究方向,也是研究人机语音交互的重要技术。以语音识别技术为基础开发的产品被广泛应用到各种领域中,具有较大的应用优势,比如语音通信系统、声控电话交互等。

  随着人工智能产品的不断普及,在现代社会中嵌入式语音处理和识别技术得到了迅速发展,以语音识别芯片为主的行业也不断增多。基于此,怎样将芯片与人工智能技术相结合,使其发展为语音识别技术是一项重要的研究课题。

  3.3、人工神经网络

  人工神经网络指的是经过大量简单处理单元创建形成的并行互连网络系统,能够模拟人脑系统,并且具有人脑的多种基本功能。人工神经网络的工作原理是通过模拟人脑神经组织构造过程中得到的启发,试图通过人工神经网络处理大量单元,包括电子元件、人工神经元和处理元件。

  在人工神经网络中,处理信息主要是通过神经元互相的作用和反应进行的,信息及知识的存取主要是通过各网络元件间的分布式物理联系进行。虽然人工神经网络还有一些弊端,但是它能够辅助人们认识外界并且进行智能控制[5]。

  4、计算机人工智能识别技术的发展阻碍

  计算机人工智能识别技术的发展阻碍在不同的领域有不同的表现,上文主要分析了计算机人工智能在语音识别、机器人及人工神经网络中的应用,那么就这几方面分析计算机人工智能识别技术的发展阻碍。

  4.1、在语音识别中的发展阻碍

  最早使用语音识别技术的是智能手机,智能手机中的声控原理首先是手机收集使用者的声音,之后通过分析和对比,以此实现控制。另外,现代智能手机不需要提前收录使用者的声音,而是存储在庞大的声音库中,只要用户对着手机说普通话,那么就能够满足用户的功能需求。在科技不断发展的过程中,语音识别技术得到了相应的成果,但是还存在一系列制约发展的因素。

  其一,无法识别方言。虽然语音识别技术较为完善,在一些高级汽车中也具有语音识别系统,但是语音识别仅限于普通话,并不能够识别我国各地方的方言。

  其二,无法智能判断。人的声音包括了声波、音色和声调,如果使用者的声音发生变化,比如由于感冒改变声音,那么就会影响智能识别的效果,使使用者没有办法正常操作。另外,还会有他人模仿使用者声音,导致存在安全隐患[6]。

  总而言之,语音识别智能在多方面还存在问题,那么就需要相关人士对其进行深层次的研究。

  4.2、人工智能机器翻译的发展阻碍

  机器翻译深受人们的喜爱,但是其中还包括一系列问题,比如通过单词构造句子的问题,或者单词的歧义性问题。歧义性问题是语言使用中的难题,要想消除歧义性问题就要对原文中的每个句子联系上下文全面的进行分析和理解。但是因为机器并不是人,不能和人类一样独立思考以此寻找歧义词语在原文中的准确意思,而是将词语当作句子理解,所以就会导致人工智能翻译方面缺乏理解能力。

  4.3、人工智能识别模式的发展阻碍

  人工智能识别被广泛应用到多种领域,包括文字识别、语音识别和指纹识别。虽然人工智能识别模式在研究及开发方面已具有较大的成就,但是本身还存在本质性的问题,人工智能识别技术的理论和方式与人的识别还是两个不同的机制。那么也就表示人脑的识别、思维,无论多么先进的计算机识别技术都是无法比拟的。

  总而言之,计算机人工智能识别技术应用在众多领域阻碍发展的主要原因就是没有真正实现智能技术,目前的人工智能只不过是在人为设置中实现的。要想解决这些问题,就要开拓思维,全面思考及分析问题,从而真正实现人工智能[7]。

  5、结 语

  综上所述,可以了解到人工智能识别技术在一些领域中的使用还是有一定效果的,但是在此过程中仍然存在多种阻碍,主要原因就是计算机不具有真正的主观判断能力。这个问题不仅是现有问题,还是未来人工智能识别研究的一大方向。简单来说,人脑具有主观判断,这是无法通过计算机代替的。所以,目前要想真正实现智能控制,就要以主观判断意识为基础,从而深层次研究和探讨。

  参考文献

  [1] 刘乔辉 . 计算机人工智能识别技术的应用探讨 [J]. 科技风 ,2016(4):121-122.
  [2] 周娟 . 计算机人工智能识别技术应用瓶颈分析 [J]. 软件导刊 ,2014(9):28-29.
  [3] 黄鑫 . 分析计算机人工智能识别技术的应用瓶颈 [J].数字技术与应用 ,2016(7):244.
  [4] 李保安 . 计算机人工智能识别技术应用瓶颈分析 [J].自然科学 : 全文版 ,2016(1):00050.
  [5] 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.
  [6] 范银平 . 计算机人工智能识别技术的应用瓶颈分析 [J].产业与科技论坛 ,2013,12(16):75-76.
  [7] 王洪璋 . 浅谈信息时代人工智能的应用与发展 [J]. 电脑知识与技术 : 学术交流 ,2007,1(6):244.

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