人工智能未來應用

1、人工智能的未來應用相信大家對斯皮爾伯格制作導演的影片人工智能應該不會很陌生吧！影片講述21世 紀中期，由于氣候變暖，南北兩極冰蓋的融化，地球上很多城市都被淹沒在了一片汪洋 之中，此時，人類的科學技術已經(jīng)達到了相當高的水平，人工智能機器人就是人類發(fā)明 出來的用以應對惡劣自然環(huán)境的科技手段之一！人工智能是對人的意識、思維的信息過 程的模擬。但不是人的智能，能像人那樣思考、也可能超過人的智能。但是這種會自我 思考的高級人工智能還需要科學理 論和工程上的突破。從誕生以來，人工智能理論和技 術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是 人類智慧的容器。正因為如此，人工智能

2、的應用方向才十分之廣。1、智能信息檢索技術數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是儲存某個學科大量事實的計算機系統(tǒng)，隨著應用的進一步發(fā)展，存儲的信 息量越來越大，因此解決智能檢索的問題便具有實際意義。智能信息檢索系統(tǒng)應具有如下的功能：(1)能理解自然語言，允許用自然語言提出各種詢問；(2)具有推理能力，能根據(jù)存儲的事實，演繹出所需的答案；(3) 系統(tǒng)具有一定常識性知識，以補充學科范圍的專業(yè)知識。系統(tǒng)根據(jù)這些常識，將 能演繹出更一般的一些答案來。實現(xiàn)這些功能要應用人工智能的方法。據(jù)此前百度公布的信息顯示，百度已經(jīng)建成全球規(guī)模最大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，這一稱為百 度大腦的智能系統(tǒng)，目前可以理解分析200億個參數(shù)，達到了兩、三歲兒童

3、的智力水 平。隨著成本降低和計算機軟硬件技術的進步，再過20年，當量變帶來質變，用計算機模擬一個10-20歲人類的智力幾乎一定可以做到。似乎可以毫無懸念地預判到人工智能在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)日后競爭中的核心地位，在這 個發(fā)展 的過程了，相信人工智能也會開始接觸更多更大，那些我們本以為互聯(lián)網(wǎng)很難滲透進去 的領域。2、指紋識別指紋識別技術把一個人同他的指紋對應起來，通過比較他的指紋和預先保存的指紋進行 比較，就可以驗證他的真實身份。每個人(包括指紋在內)皮膚紋路在圖案、斷點和交 叉點上各不相同，也就是說，是唯一的，并且終生不變。依靠這種 唯一T生和穩(wěn)定性，我 們才能創(chuàng)造指紋識別技術。指紋識別主要根據(jù)人體指紋

4、的紋路、細節(jié)特征等信息對操作或被操作者進行身份鑒定，得益于現(xiàn)代電子集成制造技術和 快速而可靠的算法研究，已經(jīng)開始走入我們的日常生活，成為目前生物檢測學中研究最 深入，應用最廣泛，發(fā)展最成熟的技術o (微信號：won tie365)指紋識別系統(tǒng)應用了人工智能技術中的模式識別技術。模式識別是指對表征事物或現(xiàn)象的 各種形式的（數(shù)值的、文字的和邏輯尖系的）信息進行處理和分析，以對事物或現(xiàn)象進行 描述、辨認、分類和解釋的過程。很顯然指紋識別屬于模式識別范疇。3、人臉識別人臉識別，特指利用分析比較人臉視覺特征信息進行身份鑒別的計算機技術。人臉識別是 一項熱門的計算機技術研究領域，人臉追蹤偵測，自動調整影像

5、放大，夜間紅外偵測，自 動調整曝光強度；它屬于生物特征識別技術，是對生物體（一般特指人）本身的生物特征 來區(qū)分生物體個體。人臉識別技術是基于人的臉部特征，對輸入的人臉圖象或者視頻流O首先判斷其是否存在人臉，如果存在人臉，則進一步 的給出每個臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息。并依據(jù)這些信息，進一步提 取每個人臉中所蘊涵的身份特征，并將其與已知的人臉進行對比，從而識別每個人臉的身 份。在人工智能與人臉識別技術結合上，百度可能已經(jīng)領先眾人一步，有人在秘密上爆料，說 是百度人臉識別技術有了新成果，估計是與支付相矢。如果百度這次推出的確實是人臉識 別支付，則在移動支付上就可以甩開阿里、企鵝很大

6、一步。百度的人臉識別技術加支付場景，有兩個層面上的解讀。第一方面是將識圖技術與商業(yè)層 面打通，建立更加豐富的購物場景。目前我們的購物支付場景多是遵循常規(guī)的手法：code, 命令。人臉在很大程度上可以提升交易安全性和速度，是未來的必要趨勢。而更深層次的是和大數(shù)據(jù)打通。尤其人臉大數(shù)據(jù)，無論在日常生活，還是商業(yè)運作上都是 語音、動作之后最重要的數(shù)據(jù)之一，它更能夠將個人大數(shù)據(jù)實現(xiàn)更大化的整合，甚至重建 信用體系規(guī)則。4、機器視覺機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是指通過機器視覺產(chǎn)品（即 圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像 處理系統(tǒng)，根

7、據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數(shù)字化信號；圖像系統(tǒng)對這些信號 進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結果來控制現(xiàn)場的設備動作。人工智能能使機器能夠擔任一些需要人工處理的工作。而這些工作需要做一定的決策，要 求機器能夠自行的根據(jù)當時的環(huán)境做出相對較好的決策。這就需要計算機不僅僅能夠計算， 還能夠擁有一定得智能。而要對周圍的環(huán)境進做出好的決策就需要對周邊的環(huán)境進行分析， 即要求機器能夠看到周圍的環(huán)境，并能夠理解它們。就像人做的那樣。所以機器視覺是人 工智能中非常重要的一個領域。機器視覺在許多人類視覺無法感知的場合發(fā)揮重要作用，如精確定律感知、危險場景感知、 不可見物體感知等，機器視覺更

8、突出他的優(yōu)越性?，F(xiàn)在機器視覺已在一些領域的到應用， 如零件識別與定位，產(chǎn)品的檢驗，移動機器人導航遙感圖像分析，安全減半、監(jiān)視與跟蹤， 國防系統(tǒng)等。它們的應用于機器視覺的發(fā)展起著相互促進的作用。5、智能控制智能控制(intelligentcontrols )在無人干預的情況下能自主地驅動智能機器實現(xiàn)控 制 目標的自動控制技術。控制理論發(fā)展至今已有100多年的歷史，經(jīng)歷了經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論的發(fā)展階段，已進入大系統(tǒng)理論和智能控制理論階段。智能控制 理論的研究和應用是現(xiàn)代控制理論在 深度和廣度上的拓展。20世紀80年代以來，信息 技術、計算技術的快速發(fā)展及其他相矢學科的發(fā)展和相互滲透，也推動了

9、控制科學與工 程研究的不斷深入，控制系統(tǒng)向智能控制系統(tǒng)的發(fā)展已成為一種趨勢。對許多復雜的系統(tǒng)，難以建立有效的數(shù)學模型和用常規(guī)的控制理論去進行定量計算和分 析，而必須采用定量方法與定性方法相結合的控制方式。定量方法與定性方法相結合的 目的是，要由機器用類似于人的智慧和經(jīng)驗來引導求解過程。因此，在研究和設計智能 系統(tǒng)時，主要注意力不放在數(shù)學公式的表達、計算和處理方面，而是放在對任務和現(xiàn)實 模型的描述、符號和環(huán)境的識別以及知識庫和推理機的開發(fā)上，即智能控制的尖鍵問題 不是設計常規(guī)控制器，而是研制智能機器的模型。此外，智能控制的核心在高層控制， 即組織控制o高層控制是對實際環(huán)境或過程進行組織、決策和規(guī)

10、劃，以實現(xiàn)問題求解o 為了完成這些任務，需要采用符號信息處理、啟發(fā)式程序設計、知識表示、自動推理和 決策等有尖技術。這些問題求解過程與人腦的思維過程有一定的相似性，即具有一定程 度的智能。隨著人工智能和計算機技術的發(fā)展，已經(jīng)有可能把自動控制和人工智能以及 系統(tǒng)科學中一些有矢學科分支(如系統(tǒng)工程、系統(tǒng)學、運籌學、信息論)結合起來，建立 一種適用于復雜系統(tǒng)的控制理論和技術。智能控制正是在這種條件下產(chǎn)生的。它是自動 控制技術的最新發(fā)展階段，也是用計算機模擬人類智能進行控制的研究領域。6、視網(wǎng)膜識別視網(wǎng)膜是眼睛底部的血液細胞層。視網(wǎng)膜掃描是采用低密度的紅外線去捕捉視網(wǎng)膜的獨 特特征，血液細胞的唯一模式

11、就因此被捕捉下來。視網(wǎng)膜也是一種用于生物識別的特征，有人甚至認為視網(wǎng)膜是比虹膜更唯一的生物特 征，視網(wǎng)膜識別技術要求激光照射眼球的背面以獲得視網(wǎng)膜特征的唯一性。雖然視網(wǎng)膜 掃描的技術含量較高，但視網(wǎng)膜掃描技術可能是最古老的生物識別技術，在20世紀30 年代，通過研究就得出了人類眼球后部血管分布唯一性的理論，進一步的硏究的表明， 即使是李生子，這種血管分布也是具有唯一性的，除了患有眼疾或者嚴重的腦外傷外， 視網(wǎng)膜的結構形式在人的一生當中都相當穩(wěn)定。7、虹膜識別人的眼睛結構由鞏膜、虹膜、瞳孔三部分構成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色鞏膜之間的 圓環(huán)狀部分，其包含有很多相互交錯的斑點、細絲、冠狀、條紋、隱

12、窩等的細節(jié)特征。 這些特征決定了虹膜特征的唯一性，同時也決定了身份識別的唯一性。虹膜的形成由遺傳基因決定，人體基因表達決定了虹膜的形態(tài)、生理、顏色和總的外 觀。人發(fā)育到八個月左右，虹膜就基本上發(fā)育到了足夠尺寸，進入了相對穩(wěn)定的時期。 除非極少見的反常狀況、身體或精神上大的創(chuàng)傷才可能造成虹膜外觀上的改變外，虹膜 形貌可以保持數(shù)十年沒有多少變化。另一方面，虹膜是外部可見的，但同時又屬于內部 組織，位于角膜后面。要改變虹膜外觀，需要非常精細的外科手術，而且要冒著視力損 傷的危險。虹膜的高度獨特性、穩(wěn)定性及不可更改的特點，是虹膜可用作身份鑒別的物 質基礎。在包括指紋在內的所有生物識別技術中，虹膜識別是

13、當前應用最為方便和精確的一種O 虹膜識別技術被廣泛認為是二十一世紀最具有發(fā)展前途的生物認證技術，未來的安防、 國防、電子商務等多種領域的應用，也必然的會以虹膜識別技術為重點。這種趨勢已經(jīng) 在全球各地的各種應用中逐漸開始顯現(xiàn)出來，市場應用前景 非常廣闊。8掌紋識別掌紋識別是近幾年提出的一種較新的生物特征識別技術。掌紋是指手指末端到手腕部分 的手掌圖像o其中很多特征可以用來進行身份識別：如主線、皺紋、細小的紋理、脊末 梢、分叉點等。掌紋識別也是一種非侵犯性的識別方法，用戶比較容易接受，對米集設 備要求不咼。掌紋中最重要的特征是紋線特征，而且這些紋線特征中最清晰的幾條紋線基本上是伴隨 人的一生不發(fā)生

14、變化的。并且在低分辨率和低質量的圖像中仍能夠清晰的辨認。點特征主要是指手掌上所具有的和指紋類似的皮膚表面特征，如掌紋乳突紋在局部形成 的奇異點及紋形。點特征需要在高分辨率和高質量的圖像中獲取，因此對圖像的質量要 求較高。紋理特征，主要是指比紋線更短、更細的一些紋線，但其在手掌上分布是毫無規(guī)律的O 掌紋的特征還包括幾何特征：如手掌的寬度、長度和幾何形狀，以及手掌不同區(qū)域的分 布。掌紋中所包含的信息遠比一枚指紋包含的信息豐富，利用掌紋的紋線特征、點特征、紋 理特征、幾何特征完全可以確定一個人的身份。因此，從理論上講，掌紋具有比指紋更 好的分辨能力和更高的鑒別能力。9、專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一個智能計算

15、機程序系統(tǒng)，其內部含有大量的某個領域專家水平的知識與經(jīng) 驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領域問題。也就 是說，專家系 統(tǒng)是一個具有大量的專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)，它應用人工智能技術和計算機技術， 根據(jù)某領域一個或多個專家提供的知識和經(jīng)驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策 過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題，簡而言之，專家系統(tǒng)是一種模擬人 類專家解決領域問題的計算機程序系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是人工智能中最重要的也是最活躍的 一個應用領域，它實現(xiàn)了人工智能從理論研究走向實際應用、從一般推理策略探討轉向 運用專門知識的重大突破。專家系統(tǒng)是早期人工智能的一個重要分支，它可以看作是

16、一 類具有專門知識和經(jīng)驗的計算機智能程序系統(tǒng)，一般采用人工智能中的知識表示和知識 推理技術來模擬通常由領域專家才能解決的復雜問題。專家系統(tǒng)的發(fā)展已經(jīng)歷了 3個階段，正向第四代過渡和發(fā)展。第一代專家系統(tǒng)(dendral macsyma等)以高度專業(yè)化、求解專門問題的能力強為特點。但在體 系結 構的完整性、可移植性、系統(tǒng)的透明性和靈活性等方面存在缺陷，求解問題的能力弱。第二代專家系統(tǒng)（mycin、casne、prospecto、hearsay等）屬單學科專業(yè)型、應用型 系統(tǒng)，其體系結構較完整，移植性方面也有所改善，而且在系統(tǒng)的人機接口、解釋機 制、知識獲取技術、不確定推理技術、增強專家系統(tǒng)的知識表

17、示和推理方法的啟發(fā)f生、 通用,性等方面都有所改進。第三代專家系統(tǒng)屬多學科綜合型系統(tǒng)，采用多種人工智能語 言，綜合采用各種知識表示方法和多種推理機制及控制策略，并開始運用各種知識工程 語言、骨架系統(tǒng)及專家系統(tǒng)開發(fā)工具和環(huán)境來研制大型綜合專家系統(tǒng)。在總結前三代專家系統(tǒng)的設計方法和實現(xiàn)技術的基礎上，已開始采用大型多專家協(xié)作系 統(tǒng)、多種知識表示、綜合知識庫、自組織解題機制、多學科協(xié)同解題與并行推理、專家 系統(tǒng)工具與環(huán)境、人工神經(jīng)網(wǎng)絡知識獲取及學習機制等最新人工智能技術來實現(xiàn)具有多 知識庫、多主體的第四代專家系統(tǒng)。10、自動規(guī)劃自動規(guī)劃是一種重要的問題求解技術，與一般問題求解相比，自動規(guī)劃更注重于問題的 求解過程，而不是求解結果。此外，規(guī)劃要解決的問題，