【人工智能技術(shù)分析與應(yīng)用綜述報(bào)告5100字（論文）】

人工智能技術(shù)研究與應(yīng)用綜述報(bào)告目錄TOC\o"1-2"\h\u249500引言 1148611人工智能的發(fā)展 274132人工智能的關(guān)鍵技術(shù)研究綜述 2314662.1數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn) 299682.2機(jī)器學(xué)習(xí) 28592.3自然語(yǔ)言處理技術(shù) 3302302.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3188472.5圖像處理技術(shù) 4165853人工智能技術(shù)應(yīng)用分析 4264093.1虛擬個(gè)人助理 4278743.2自動(dòng)調(diào)度與駕駛 4235113.3智慧醫(yī)療 537223.4智能搜索 5143153.5虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) 5304114人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì) 6191515結(jié)語(yǔ) 66093參考文獻(xiàn) 7摘要：目前，人工智能技術(shù)是研究和應(yīng)用的熱點(diǎn)，人工智能與各種技術(shù)組成的新型跨界技術(shù)被廣泛應(yīng)用于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、金融、醫(yī)藥、安全等行業(yè)。然而，人工智能技術(shù)的研究和應(yīng)用還存在較大的問(wèn)題。為了進(jìn)一步推動(dòng)人工智能技術(shù)與各行業(yè)的融合，解決人工智能技術(shù)在中國(guó)的應(yīng)用，加快智能技術(shù)的發(fā)展，本文從人工智能技術(shù)入手，分析了當(dāng)今人工智能的發(fā)展歷程和人工智能技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀，并借鑒學(xué)者對(duì)人工智能技術(shù)各方面研究并分析了人工智能可能的發(fā)展發(fā)展趨勢(shì)。關(guān)鍵詞：人工智能；機(jī)器學(xué)習(xí)；應(yīng)用綜述0引言1945年第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)ENIAC出現(xiàn)在賓夕法尼亞大學(xué)。與此同時(shí)，計(jì)算機(jī)專家阿蘭·圖靈提出了機(jī)器智能的問(wèn)題，提出了著名的“圖靈測(cè)試”來(lái)確定機(jī)器智能的水平。預(yù)計(jì)到2025年，中國(guó)的人工智能將與世界其他國(guó)家保持同步，投資規(guī)模將超過(guò)1萬(wàn)億元，相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò)10萬(wàn)億元，未來(lái)的人工智能市場(chǎng)比以往更加活躍。如今谷歌、Facebook、微軟、百度、阿里巴巴、騰訊等全球IT巨頭都將人工智能作為下一代技術(shù)革命的突破口，各大企業(yè)投入大量人力物力加速產(chǎn)業(yè)布局，由此可見(jiàn)其未來(lái)巨大的發(fā)展?jié)摿Α?人工智能的發(fā)展人們普遍認(rèn)為人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段。第一個(gè)階段是20世紀(jì)50年代到60年代，見(jiàn)證了人工智能概念的發(fā)展，主要是陳述邏輯、謂詞邏輯和啟發(fā)式搜索算法提出的邏輯推理的機(jī)器翻譯[1]。其中，人工智能的名字誕生于1956年，數(shù)學(xué)、神經(jīng)學(xué)、心理學(xué)、信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等眾多杰出青年科學(xué)家在美國(guó)舉行了一次歷史性的聚會(huì)。此后，各種專家系統(tǒng)被開(kāi)發(fā)出來(lái)，并引入了大量的商業(yè)專家系統(tǒng)和智能系統(tǒng)[2]。在一系列專家系統(tǒng)被提出之后，由于半導(dǎo)體生產(chǎn)技術(shù)和設(shè)計(jì)的快速發(fā)展，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法研究也得到了迅速的發(fā)展。知識(shí)專家系統(tǒng)在世界范圍內(nèi)發(fā)展迅速，其應(yīng)用范圍已擴(kuò)展到人類的各個(gè)領(lǐng)域，產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益[3]。然而，專家系統(tǒng)本身的應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識(shí)知識(shí)、知識(shí)獲取困難、無(wú)法訪問(wèn)現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)等問(wèn)題也逐漸暴露出來(lái)，人工智能面臨著又一次考驗(yàn)。與此同時(shí)，隨著計(jì)算設(shè)備能力的逐步提升，人工智能逐漸開(kāi)始突破，分布式網(wǎng)絡(luò)降低了人工智能的計(jì)算成本[4]。第三個(gè)階段是認(rèn)知智能時(shí)代。信息技術(shù)以數(shù)據(jù)為中心，自20世紀(jì)末以來(lái)，特別是2006年以來(lái)，主要的it巨頭都提出了深度學(xué)習(xí)。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景越來(lái)越多，深度學(xué)習(xí)算法在語(yǔ)音識(shí)別和視覺(jué)感知方面取得了突破。2人工智能的關(guān)鍵技術(shù)研究綜述2.1數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)2015年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量比10年前增長(zhǎng)了20多倍。大量的數(shù)據(jù)為人工智能的研究和發(fā)展提供了良好的基礎(chǔ)，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)分析可以幫助人們發(fā)現(xiàn)事件發(fā)展的一般規(guī)律，即知識(shí)形成的過(guò)程[5]。數(shù)據(jù)挖掘的目的是從大量、嘈雜、隨機(jī)生成的真實(shí)應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，并對(duì)其進(jìn)行分析，以找到有意義的模式。這些模式是人類學(xué)習(xí)的，所以智能設(shè)備可以概括一般規(guī)則來(lái)生成AI。在《智能數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)》中，焦立成從智能信息處理和數(shù)據(jù)挖掘兩大主題出發(fā)，重點(diǎn)闡述了如何將智能信息處理的最新技術(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，如智能搜索、分類、聚合、智能決策等[6]。2.2機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常是基于大量的數(shù)據(jù)或過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化特定的計(jì)算機(jī)程序或算法。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)，是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)或機(jī)器設(shè)備智能化的基本途徑[7]。目前，機(jī)器學(xué)習(xí)算法被廣泛應(yīng)用于人工智能的各個(gè)領(lǐng)域。香港科技大學(xué)的楊強(qiáng)教授是遷移學(xué)習(xí)領(lǐng)域的國(guó)際領(lǐng)軍人物。在與中國(guó)首位GLOBALACM冠軍戴文淵攻讀碩士學(xué)位期間，與戴文淵合作發(fā)表了一系列高水平文章。此外，Yang還曾對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘做過(guò)一個(gè)有趣的類比。例如，如果你訓(xùn)練了一只狗，幾年后它突然為你洗鞋子和衣服，這就是數(shù)據(jù)挖掘。有一天，你發(fā)現(xiàn)狗假裝老太太不見(jiàn)了，這就是機(jī)器學(xué)習(xí)。這在一定程度上表明數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)之間緊密的關(guān)聯(lián)性[8]。2.3自然語(yǔ)言處理技術(shù)自然語(yǔ)言處理技術(shù)將人類語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)程序可以處理的形式，研究重點(diǎn)是能夠用自然語(yǔ)言進(jìn)行交流的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，包括信息搜索、信息提取、語(yǔ)音部分標(biāo)記、句法分析、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)法分析、語(yǔ)言翻譯等技術(shù)[9]。2013年，復(fù)旦大學(xué)徐教授出版了維特根斯坦的《哲學(xué)與人工智能科學(xué):思維、語(yǔ)言與機(jī)器的對(duì)話》。本書以維特根斯坦的分析哲學(xué)為出發(fā)點(diǎn)，以認(rèn)知心理學(xué)為基礎(chǔ)探討人工智能。它是中國(guó)為數(shù)不多的關(guān)于人工智能的哲學(xué)專著之一。這本分析和實(shí)踐“如何讓人工智能發(fā)生”的過(guò)程[10]。2.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖1三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖人類大腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)非常復(fù)雜的組織。成人大腦中估計(jì)有1000億個(gè)神經(jīng)元。1943年，McCulloch和Pitts發(fā)表了一篇名為《算法ofLogicofThoughtintrinsicInNeuralActivity》(算法ofLogicofThoughtintrinsicInCANeuralActivity)的文章，標(biāo)志著人工智能的出現(xiàn)。本文綜合了基礎(chǔ)生理學(xué)、命題邏輯和圖靈計(jì)算理論，提出“任何可計(jì)算的函數(shù)都可以通過(guò)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)連接起來(lái)，所有計(jì)算需求的所有邏輯連接(或不連接)都可以在一個(gè)簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中實(shí)現(xiàn)”[11]?！斑@也是統(tǒng)計(jì)學(xué)上的開(kāi)創(chuàng)性工作。1950年，明斯基和埃德蒙茲建造了第一臺(tái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)SNARC。明斯基的工作是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的通用計(jì)算。它還表明，人工智能在這一孕育期的出現(xiàn)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或統(tǒng)計(jì)學(xué)派[12]。2.5圖像處理技術(shù)圖像處理技術(shù)是指計(jì)算機(jī)能夠獲得、處理、分析和理解具有人類視覺(jué)功能的圖像或多維數(shù)據(jù)，包括圖像獲取、圖像濾波和調(diào)整、特征提取等。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)在模擬人腦多層神經(jīng)元、傳遞深度信息以解決復(fù)雜問(wèn)題的過(guò)程中，由于傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)的限制，無(wú)法有效、快速地提高計(jì)算能力，且芯片計(jì)算消耗大量能量。人工智能是一個(gè)數(shù)據(jù)密集型領(lǐng)域，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)無(wú)法完全滿足高強(qiáng)度并行數(shù)據(jù)處理的要求。目前，超級(jí)計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)和云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展為人工智能的發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支持。NPU、FPGA等用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的芯片以及如何將其集成到超級(jí)計(jì)算機(jī)芯片矩陣中是人工智能的重點(diǎn)研究方向之一[13]。王毅、李傳福認(rèn)為對(duì)于任何醫(yī)學(xué)圖像，都沒(méi)有一種通用的方法能夠達(dá)到絕對(duì)理想的處理效果。改進(jìn)的人工智能與傳統(tǒng)方法的結(jié)合是醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的一個(gè)重要發(fā)展方向，兩者在功能上是互補(bǔ)的[14]。3人工智能技術(shù)應(yīng)用分析3.1虛擬個(gè)人助理虛擬代理技術(shù)：:Forrester指出“虛擬代理是當(dāng)前媒體報(bào)道的主題?！睆暮?jiǎn)單的聊天機(jī)器人到可以與人類交流的先進(jìn)系統(tǒng)。目前在中國(guó)使用Tomer的服務(wù)和支持，作為一個(gè)智能家居經(jīng)理[15]。代表制造商有:亞馬遜，蘋果，人類解決方案，AidAI,CreativeVirtual，谷歌，IBM,IPsoft，微軟，Meet?，F(xiàn)在有很多人工智能助手，比如Siri、Cortana等等。個(gè)人助理是一種虛擬助理，可以幫助人們完成許多任務(wù)或提供許多服務(wù)。3.2自動(dòng)調(diào)度與駕駛機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)：不僅提供模型設(shè)計(jì)和訓(xùn)練，還提供應(yīng)用程序、流程等機(jī)器計(jì)算能力，以及算法、應(yīng)用。編程接口(api)、開(kāi)發(fā)工具包和培訓(xùn)包。目前廣泛應(yīng)用于企業(yè)，主要涉及預(yù)測(cè)或分類。代表商戶有:亞馬遜、分形分析、谷歌、H2O。Ai，微軟，SAS,Skytree。在距離地球數(shù)百萬(wàn)公里的高空，NASA的遠(yuǎn)程代理計(jì)劃已經(jīng)成為首個(gè)用于航天器操作和調(diào)度的機(jī)載自主規(guī)劃項(xiàng)目。遠(yuǎn)程代理根據(jù)地面上指定的高級(jí)目標(biāo)生成計(jì)劃，并在執(zhí)行計(jì)劃時(shí)監(jiān)視航天器的性能——在出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)進(jìn)行檢測(cè)、診斷和恢復(fù)。谷歌目前正在研究自動(dòng)駕駛汽車。2012年4月，谷歌宣布自動(dòng)駕駛汽車已經(jīng)行駛了20萬(wàn)公里，接近汽車的最大續(xù)航里程。中國(guó)在汽車駕駛研究方面也取得了重大進(jìn)展。2017年12月，良?？萍寂c深圳公交集團(tuán)聯(lián)合研發(fā)了一款自動(dòng)駕駛公交車，并正式開(kāi)始收集駕駛路線信息和試運(yùn)行，標(biāo)志著中國(guó)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的重大突破。3.3智慧醫(yī)療AI功能在高效計(jì)算、精確分析和決策方面的應(yīng)用場(chǎng)景越來(lái)越廣泛，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、智能視覺(jué)、智能語(yǔ)音和智能機(jī)器人四大方向，包括基因測(cè)序、藥物研發(fā)、輔助診斷、智能成像、數(shù)字醫(yī)學(xué)和醫(yī)療機(jī)器人。目前，隨著專家系統(tǒng)的不斷發(fā)展和完善，一些實(shí)例表明，人工智能可以參與醫(yī)學(xué)建設(shè)。2011年，AI產(chǎn)品開(kāi)始大規(guī)模應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域。其虛擬部分包括信息咨詢、醫(yī)學(xué)影像、電子病歷等。其中影像學(xué)、病理學(xué)、皮膚科等醫(yī)學(xué)診斷系統(tǒng)發(fā)展迅速。2017年4月，蘇北人民醫(yī)院正式上線。這開(kāi)啟了醫(yī)院智能化醫(yī)療的新時(shí)代。Watson腫瘤學(xué)系統(tǒng)作為輔助診療手段，可以專門完成Watson與醫(yī)院數(shù)據(jù)的對(duì)接，提供病例信息交換。沃森還可以用于診斷和治療程序。為醫(yī)生推薦治療方案，并協(xié)助醫(yī)生決定治療方案。3.4智能搜索智能搜索技術(shù)是對(duì)目標(biāo)搜索進(jìn)行引導(dǎo)和控制的技術(shù)。它是人工智能最早的基礎(chǔ)技術(shù)之一。從解決問(wèn)題的角度來(lái)看，環(huán)境提供給智能系統(tǒng)(人或機(jī)器系統(tǒng))的信息有兩種可能。知識(shí)完備:可用現(xiàn)有方法求解，如消元法求解線性方程，不在人工智能研究范圍內(nèi)。半知或完全無(wú)知:沒(méi)有現(xiàn)成的方法。如象棋、裁判、醫(yī)生診斷等。有些問(wèn)題有一個(gè)模式，但往往需要解決。這就需要使用所謂的搜索技術(shù)。2016年3月15日，AlphaGo以4比1擊敗了世界圍棋冠軍讓AI越來(lái)越受歡迎。這是第一個(gè)贏得世界冠軍的人工智能程序，由谷歌DeepMind領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)。由于圍棋的走法數(shù)量有限，而且沒(méi)有隨機(jī)性，AlphaGo的主要核心技術(shù)是智能搜索，從所有可能的走法中確定最佳狀態(tài)，這被稱為“最優(yōu)策略”。虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)3.5虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)生物特征圖形識(shí)別:使人與機(jī)器之間更自然地互動(dòng)，包括但不限于圖像和觸摸識(shí)別、語(yǔ)音和肢體語(yǔ)言。目前主要用于市場(chǎng)調(diào)研。代表供應(yīng)商有:3vR、Strangers、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera和Tahzoo。虛擬現(xiàn)實(shí)是指通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬創(chuàng)造的三維虛擬世界。人工智能將來(lái)自聽(tīng)覺(jué)、視覺(jué)和觸覺(jué)等多個(gè)來(lái)源的信號(hào)虛擬化，使數(shù)據(jù)具有沉浸感和質(zhì)感。視覺(jué)圖像。通過(guò)虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)，人工智能與現(xiàn)實(shí)世界緊密結(jié)合，物質(zhì)與意識(shí)相互作用、相互增強(qiáng)。人工智能技術(shù)也得到了廣泛應(yīng)用。4人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)目前，人工智能的研究和應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著的成果，但仍有許多問(wèn)題有待解決。在計(jì)算速度方面，人工智能的發(fā)展依賴于計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力。如何將典型的AI結(jié)果推廣到移動(dòng)設(shè)備是一個(gè)很大的問(wèn)題，主要是因?yàn)橐苿?dòng)設(shè)備的計(jì)算能力有限。這就要求研究人員研究更快的算法。在準(zhǔn)確性方面，人工智能的準(zhǔn)確性還有待提高。復(fù)雜的情況。例如，人臉識(shí)別在簡(jiǎn)單的圖像中更準(zhǔn)確，但在只有側(cè)面或頭部位置不尋常的圖像中更困難。此外，新一代人工智能帶來(lái)了一場(chǎng)智能革命，逐漸讓一切變得智能，但目前的智能已經(jīng)被凍結(jié)。人類設(shè)定目標(biāo)，設(shè)定智能算法，只是人類智能的延伸。這種類型的AI被稱為弱AI。從人類和機(jī)器人的最終目標(biāo)來(lái)看，即使擁有超級(jí)智能，人類也不太可能成為機(jī)器人的奴隸。因?yàn)楣杌鶛C(jī)器人與碳基人類有著本質(zhì)上的不同。他們的生活方式和生活方式也會(huì)非常不同。機(jī)器人不能像人類一樣擁有馬斯洛的五層需求，所以人類和機(jī)器人的最終需求是錯(cuò)位的，不能產(chǎn)生本質(zhì)沖突。所以在人工智能的早期階段，沒(méi)有必要擔(dān)心人類的悲慘命運(yùn)。新一代人工智能的出現(xiàn)可能會(huì)讓這項(xiàng)工作得以完成。把人們從繁重的體力和腦力勞動(dòng)中解放出來(lái)。5結(jié)語(yǔ)人工智能的概念自1956年首次提出以來(lái)已經(jīng)發(fā)展了幾十年。近年來(lái)，人工智能在算法、計(jì)算能力、大數(shù)據(jù)三大基礎(chǔ)技術(shù)突破的基礎(chǔ)上發(fā)展迅速。人工智能技術(shù)的基本支撐層屬于高投入、高回報(bào)的領(lǐng)域，但這個(gè)領(lǐng)域需要長(zhǎng)期規(guī)劃?；A(chǔ)技術(shù)水平適中，短期成本回收適中，適合中長(zhǎng)期規(guī)劃。在應(yīng)用領(lǐng)域，低投入、快速實(shí)施、尋找適合垂直行業(yè)的切入點(diǎn)，或者跨學(xué)科的工業(yè)AI問(wèn)題，都可以提供更加有效的解決方案。參考文獻(xiàn)[1]黃麗利,廖曉輝.人工智能結(jié)合混合式教學(xué)在內(nèi)科學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代醫(yī)藥衛(wèi)生,2019.[2]許燕妮.試論電氣自動(dòng)化控制中的人工智能技術(shù)[J].科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新,2019.[3]苗逢春.教育人工智能倫理的解析與治理--《人工智能倫理問(wèn)題建議書》的教育解讀[J].中國(guó)電化教育,2022(6):15.[4]楊祖天.AI時(shí)代新聞主播"人"的在場(chǎng)是否可以被取代[J].視界觀,2019.[5]佚名.學(xué)術(shù)聚焦|人工智能教育應(yīng)用.2019.[6]劉桐,顧小清.走向可