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摘要
信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。
模式识别(PatternRecognition)是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理 的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。
关键词：模式识别；人工智能；多种模式识别的应用；模式识别技术的发展潜力
引言
随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展。人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知
1、模式识别
什么是模式和模式识别？
模式可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。
模式识别(PatternRecognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（SupervisedClassification）和无监督的分类(UnsupervisedClassification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。
2、人工智能
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
3、多种模式识别的应用
3.1文字识别
汉字已有数千年的历史，也是世界上使用人数最多的文字，对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了连机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。
3.2语音识别
语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。
3.3指纹识别
我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:leftloop,rightloop,twinloop,whorl,arch和tentedarch,这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。
3.4图像模式识别
图像模式识别的方法很多，从图像模式识别提取的特征对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中，基于形状特征的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。
从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。
3.5句法模式识别
对于较复杂的模式，如采用统计模式识别的方法，所面临的一个困难就是特征提取的问题，它所要求的特征量十分巨大，要把某一个复杂模式准确分类很困难，从而很自然地就想到这样的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为若干较简单子模式的组合，而子模式又分为若干基元，通过对基元的识别，进而识别子模式，最终识别该复杂模式。正如英文句子由一些短语，短语又由单词，单词又由字母构成一样。用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言，称为模式描述语言。支配基元组成模式的规则称为文法。当每个基元被识别后，利用句法分析就可以作出整个的模式识别。即以这个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。这就是句法模式识别的基本思想。
句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。由预处理分割的模式，经基元提取形成描述模式的基元串（即字符串）。句法分析根据文法推理所推断的文法，判决有序字符串所描述的模式类别，得到判决结果。问题在于句法分析所依据的文法。不同的模式类对应着不同的文法，描述不同的目标。为了得到于模式类相适应的文法，类似于统计模式识别的训练过程，必须事先采集足够多的训练模式样本，经基元提取，把相应的文法推断出来。实际应用还有一定的困难。
3.6统计模式识别
统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法，它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界，利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。统计模式识别的基本模型如图2，该模型主要包括两种操作模型：训练和分类，其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分，并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。
统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析，找出规律性的认识，并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。训练模式中，预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。在分类模式中，被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。统计模式识别组成如图2所示。
图2统计模式识别模型
4、模式识别技术的发展潜力
模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。
3.1语音识别技术
语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量,然后每年以超过30%的速度增长。
3.2生物认证技术
生物认证技术本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展是大势所趋。人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性来标识身份与保密。国际数据集团（IDC）预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100美元的市场规模。
3.3数字水印技术
90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。
结语
综上所述，模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。
参考文献
1边肇祺，张学工等编著.模式识别(第二版).北京：清华大学出版社，2000.
2王碧泉，陈祖荫.模式识别理论、方法和应用.北京：地震出版社，1989.
3赵陵滋，甘云祥.统计模式识别算法的MATLAB语言实现.应用科技
4语音识别理想与现实的距离
5人类形象思维模式识别与机器模式识别之探讨
6指纹认证方法应注意的问题
12345第二篇：人工智能与模式识别9200字
人工智能与模式识别
摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。
关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号；
Abstract:Therapiddevelopmentofinformationtechnologymakestheapplicationofartificialintelligencebecomemoreandmorewidely.Patternrecognition,asoneoftheimportantaspects,hasalwaysbeenanimportantdirectionofartificialintelligenceresearch.Intheintroductionofartificialintelligenceandpatternrecognitionrelatedknowledgeatthesametime,artificialintelligenceinpatternrecognitionapplicationswerediscussed.Patternrecognitionisabasichumanintelligence,theemergenceofthe20thcentury,40yearsofcomputerandtheriseofartificialintelligenceinthe1950s,patternrecognitiontechnologyhasmadegreatprogress.Patternrecognitionandstatistics,psychology,linguistics,computerscience,biology,cyberneticsandsohavearelationship.Ithasacross-correlationwithartificialintelligenceandimageprocessing.Thepotentialofpatternrecognitionishuge.
Keywords:patternrecognition;digitalrecognition;facerecognition;
1引言随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展，同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。
人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能：如手机中的指纹识别解锁功能；眼球识别解锁技术；手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等。这些功能看起来纷繁复杂，但如果需要一个概括的话，可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分。它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知，从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号。
2人工智能和模式识别人工智能（ArtificialIntelligence），是相对与人的自然智能而言的，它是指采用人工的方法及技术，对人工智能进行模仿、延伸及扩展，进而实现“机器思维”式的人工智能。简而言之，人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型，其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想，甚至是决策能力的计算机系统，快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。从本质上来讲，人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。
模式识别，即通过计算机采用数学的知识和方法来研究模式的自动处理及判读，实现人工智能。在这里，我们将周围的环境及客体统统都称之为“模式”，即计算机需要对其周围所有的相关信息进行识别和感知，进而进行信息的处理。在人工智能开发，即智能机器开发过程中的一个关键环节，就是采用计算机来实现模式（包括文字、声音、人物和物体等）的自动识别，其在实现智能的过程中也给人类对自身智能的认识提供了一个途径。在模式识别的过程中，信息处理实际上是机器对周围环境及客体的识别过程，是对人参与智能识别的一个仿真。相对于人而言，光学信息及声学信息是两个重要的信息识别来源和方式，它同时也是人工智能机器在模式识别过程中的两个重要途径。在市场上具有代表性的产品有：光学字符识别系统以及语音识别系统等。
在这里的模式识别，我们可以将之理解成为：根据识别对象具有特征的观察值来将其进行分类的一个过程。采用计算机来进行模式识别，是在上世纪60年代初发展起来的一门新兴学科，但同样也是未来一段实践中发展的必然方向。在生活节奏相当之快的今天人们希望电子产品可以为我们的生活提供更多的便利条件。因此在未来相当一段时间内模式识别技术依然是发展的必然趋势。
模式识别的定义是借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
模式识别(PatternRecognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（SupervisedClassification）和无监督的分类(UnsupervisedClassification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。
此外，模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。
模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。
模式识别与很多学科都有联系，它与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。
模式识别的方法主要有决策理论方法和句法方法，模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂，而且包含丰富的结构信息，一般采用句法方法；被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息，一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开，在句法方法中，基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中，将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次，常能收到较好的效果。
模式识别的应用非常广泛，比较典型的有：1文字识别：在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。2语音识别：语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。3指纹识别：每个人的指纹是唯一的，依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。除了这几个眼下热门的方向，模式识别还在遥感和医学诊断领域发挥了重要的作用。
最后介绍下模式模式识别的发展潜力，模式识别技术有着近乎无限的发展潜力，模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。模式识别发展潜力较大的技术有1语音识别技术，语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口(HumanComputerInterface,HCI)的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量,然后每年以超过30%的速度增长。2生物认证技术，生物认证技术(Biometrics)本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展是大势所趋。人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性来标识身份与保密。国际数据集团（IDC）预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100亿美元的市场规模。3数字水印技术90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术(DigitalWatermarking)是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。
模式识别从20世纪20年代发展至今，人们已经形成了一种普遍看法，那就是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。
3人工智能在模式识别中的应用（一）数字识别及语音识别。在数字识别的过程中，对于手写体的识别一直是一个难题，而其又在邮政编码的识别、银行业务等方面具有较为广泛的应用，但是其字体形式变化较大，导致提高对其的识别率成为了一个难题，精准的识别存在着较大的困难。而采用人工智能中的神经网络技术后，系统可以利用神经网络的学习及快速并行功能来实现对手写数字的快速识别，有力的提高相关运用领域的工作效率。
而语音识别，简单的将就是能使得计算机能听懂人所说的话，一个典型的例子就是七国语言（中、日、英、意、韩、法、德）口语自动翻译系统，它可以将人说的话翻译成为机器所设定的目的语言，在整个过程中不需要翻译人员的参与。其中的中文部分实验平台设置在中科院自动化所的模式识别国家重点实验室中，这标志着我国的机器口语翻译研究已经跨入世界先进行列。在这个系统的功能实现之后，出国旅行需要预定旅馆、购买机票、就餐等需要和外国人进行对话时，只需要利用电话网络或者是国际互联网就能够顺利的和对方进行通话，进行语言交流。
在数字识别的过程中，对于手一83一写体的识别一直是一个难题，而其又在邮政编码的识别、银行业务等方面具有较为广泛的应用，但是其字体形式变化较大，导致提高对其的识别率成为了一个难题，精准的识别存在着较大的困难。而采用人工智能中的神经网络技术后，系统可以利用神经网络的学习及快速并行功能来实现对手写数字的快速识别，有力的提高相关运用领域的工作效率。而语音识别，简单的将就是能使得计算机能听懂人所说的话，一个典型的例子就是七国语言(中、日、英、意、韩、法、德)口语自动翻译系统，它可以将人说的话翻译成为机器所设定的目的语言，在整个过程中不需要翻译人员的参与。其中的中文部分实验平台设置在中科院自动化所的模式识别国家重点实验室中，这标志着我国的机器口语翻译研究已经跨入世界先进行列。在这个系统的功能实现之后，出国旅行需要预定旅馆、购买机票、就餐等需要和外国人进行对话时，只需要利用电话网络或者是国际互联网就能够III~I的和对方进行通话，进行语言交流。
（二）人脸立体识别模式。人脸识别的过程主要包括这样三个主要的部分：
其一，人脸模式库，即与所采集的实时图像进行对比，判断其是否存在于人脸模式库当中，若存在，则给出每个人脸的位置和大小等相关的脸部信息；
其二，对面部特征进行定位，即对每一个人脸的主要器官进行检测，包括对其的具体位置和形状等特征进行具体的信息收集，然后将之进行归一化的处理；
其三，比对，即根据所采集到得人脸面部特征来和人脸模式库中的图像进行对比，之后对该人脸的身份进行核实。
常见的人脸识别技术大部分可以归为这样三个类型：采用基于几何特征的方法，基于模板的方法以及基于模型的方法。其中，基于几何特征的方法最为常见，它通常需要与其他的算法进行结合之后才能形成比较好的识别效果；而基于模板的方法又能够分为基于匹配的方法、脸部特征的方法、线性判别分析的方法、神经网络方法以及奇异值分解方法等；再次，基于模型的方法主要包括基于隐马尔可夫模型、主动外观模型和主动形状模型方法等。
采用人脸识别模式来进行身份验证具有明显的有点，诸如：易用性好、准确度高、隐私性能好、稳定性好，且能被大部分的用户容所接受。人脸二维图像的识别已经基本实现，但是基于三维的立体图像人脸识别技术却处于研发阶段。人脸的二维及三维模型所反映的脸部外部信息是不同的，二维图像中的灰度值反映的是人脸表面亮度的差异，而三维图像中添加了深度信息，它能够表达脸形的信息数据，使得脸部的信息量更加丰富，能提高脸部的识别概率。
人脸立体识别模式。人脸识别的过程主要包括这样三个主要的部分：其一，人脸模式库，即与所采集的实时图像进行对比，判断其是否存在于人脸模式库当中，若存在，则给出每个人脸的位置和大小等相关的脸部信息；其二，对面部特征进行定位，即对每一个人脸的主要器官进行检测，包括对其的具体位置和形状等特征进行具体的信息收集，然后将之进行归一化的处理；其三，比对，即根据所采集到得人脸面部特征来和人脸模式库中的图像进行对比，之后对该人脸的身份进行核实。常见的人脸识别技术大部分可以归为这样三个类型：采用基于几何特征的方法，基于模板的方法以及基于模型的方法。其中，基于几何特征的方法最为常见，它通常需要与其他的算法进行结合之后才能形成比较好的识别效果；而基于模板的方法又能够分为基于匹配的方法、脸部特征的方法、线性判别分析的方法、神经网络方法以及奇异值分解方法等；再次，基于模型的方法主要包括基于隐马尔可夫模型、主动外观模型和主动形状模型方法等。采用人脸识别模式来进行身份验证具有明显的有点，诸如：易用性好、准确度高、隐私性能好、稳定性好，且能被大部分的用户容所接受。人脸二维图像的识别已经基本实现，但是基于三维的立体图像人脸识别技术却处于研发阶段。人脸的二维及三维模型所反映的脸部外部信息是不同的，二维图像中的灰度值反映的是人脸表面亮度的差异，而三维图像中添加了深度信息，它能够表达脸形的信息数据，使得脸部的信息量更加丰富，能提高脸部的识别概率。
4蚁群算法与物流配送4.1物流配送的优化方法随着物流配送向集约化、一体化方向发展，常将配送的各环节综合考虑，其核心部分是配送车辆的集货、配货和送货过程。配送系统优化，主要是配送车辆的优化调度(包括集货路线优化、货物装配和送货路线优化)，以及集货、配货和送货一体化优化。车辆路径问题(VehicleRoutingProblem，VRP)是配送环节的重要组成部分。合理安排车辆数和车辆路线是减少浪费、提高经济效益的重要手段，不但可以降低商品的物流成本，还可以提高客户的满意度，扩大潜在市场，这对于整个物流运输速度、成本、效益有着重要的影响。
近年来，国内外专家对VRP问题的研究日趋深入，但多数集中于对某个单一目标的优化研究，并假设满足某些约束条件。而在实际车辆调度过程中，经常涉及到时间或空间各方面的约束。因此，多目标问题比单目标问题就更常见。VRP问题有多种模型，其中：带时间窗的车辆路径问题(VehicleRoutingProbtemwithTimeWindows，VRPTW)是一个具有代表性的带约束多目标问题。与典型的旅行商问题(TravelingSalesmanProblem，TSP)相比，增加了车容量、时间窗等约束条件，其中两个目标维度分别为车辆数与总时间耗费(或总路径长度当速度定义每单位时间耗费为1时)，其目标是在满足空间容量限制和时间限制的条件下，求使总成本最小的最优解。
目前，VRP问题的求解算法很多，可大致分为精确算法和启发式算法两大类。精确算法的计算量一般随着问题规模的增大而呈指数增长，所以多用于规模较小的问题。而对于求解大规模的NP(Non-deterministicPolynomialProblem)难题，则较常用模拟退火算法(SA)、禁忌搜索算法(TS)、遗传算法(GA)、神经网络（NN)、蚂蚁算法(AS)等现代启发式算法。
蚁群算法最初由意大利科学家Dorigo．M于1991年提出，是一种基于群体、用于求解复杂组合优化问题的通用搜索技术。该方法首先被应用于TSP，并在一系列阃题中得到应用，诸如二次分配、Job—shop、图着色问题、VRP问题、集成电路设计以及通信网络负载等离散优化问题等。但蚁群算法搜索时间长、易于停滞(即搜索到一定程度后所有个体所发现的解完全一致)，存在不能扩大对解空间继续搜索的缺陷。
4.2蚁群算法研究现状蚁群算法(AntSystem，AS)是一种新生算法，具有很强的通用性和鲁棒性。从提出到现在，仅短短十余年的时间，但其在离散型组合优化问题的求解中，表现出强大的优越性，所以引起人们的关注。目前蚁群算法的研究学者主要集中在比利时、意大利、德国等国家，美国和日本在近几年也开始了对蚁群算法的研究。国内的研究始于1998年末，主要在上海、北京、东北少数几个学校和研究所开展了此项工作。蚁群算法作为一种新型的智能优化算法，与其它优化算法相比，具有正反馈、分布式计算以及贪婪的启发式搜索等主要特点。正反馈过程使得该算法能够发现较好解；分布式计算使得该算法易于并行实现，更快得到较好解；与启发式算法相结合，使得该算法易于发现较好解，这些特点为更好解决复杂的组合优化问题提供了可能。由于在蚁群算法中所有个体都要进行信息素更新，造成了信息素分配的浪费和分配畸形，所以蚁群算法的性能并不很理想。Dorigo．M等人在蚁群算法又提出了改进的蚁群系统(AntColonySystem，简称ACS)，在蚂蚁选择下一城市时使用的转移概率中加入伪随机分配概率，以避免出现蚁群算法中的信息素分配畸形。尽管蚁群系统与蚁群算法相比提高了算法的性能，但它仍然使用蚁群算法中的全局信息素更新原则和局部信息素更新原则，即对所有个体进行信息素更新，造成了信息素的大量冗余，弱化了好信息素的强度。
目前，所有蚁群算法的改进基本上都是建立在蚁群算法基础之上。自1998年，第一届蚂蚁优化国际研讨会召开以来，已经是第三届了，大大推动了蚁群算法的发展。蚁群算法已经引起越来越多的关注，尽管还缺乏完善的理论分析，对它的有效性也没有给出严格的数学解释，但回顾模糊控制的发展历史，理论的不完善并不妨碍应用，有时应用是超前于理论的，并推动理论的研究，伴随着研究的不断深人，蚁群算法必将迎来一个光明的前景。
5心得体会在经济全球化快速发展的进程中，物流作为“第三利润源”对经济活动的影响越来越强，而它作为当前经济最重要的竞争领域，在优化国内外两个市场的资源配置中起着尤为重要的作用。随着电子商务的发展，出现了一些新的配送模式，使得储存不再是必然的环节，国外有巨头如ebay,国内也有阿里巴巴这样的电子商务帝国，他们的崛起，彻底改变了人们的生活方式。而电子商务的发展，离不开物流配送行业的快速发展。模式识别是一门与生活密切相关的学科，是今后电子产品发展的必然趋势。想想看我们现在身边的电子产品诸如手机、电脑乃至第三代身份证中无不存在模式识别技术的影子。手机电脑中的例子有很多，但与我们密切相关的三代身份证都需要录入指纹，为的是在未来的破案过程中警方可用提取道德指纹在指纹库中寻找到嫌疑人的身份信息。这会大大缩短破案时间提高治安水平，为人民的安居乐业提供前提。
的确模式识别这门学科设计了相当广泛的领域，是未来相当一段时间内飞速发展的领域，这门学科为大四还在迷茫的我指引了一个明确的前进方向。虽然这门学科暂时结业了，但我相信学无止境，在今后的日子里我也有了自己确定的研究方向。我会将一些工具学科的方法利用到这门学科中，或许我在段时间内做不出新的产品或者是项目，但我可以从头做起，先去学习已有的实例而后做相应的应用。
＋更多类似范文┣ 专题调研报告写作方法7800字┣ 请示与报告的区别1500字┣ 请示和报告的异同2600字┣ 请示与报告的区别1600字┣ 更多调研报告和调查报告的区别人工智能论文2000字范文（精选8篇）
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。本文精选了8篇最新"人工智能论文范文",以供大家参考和研究。
人工智能论文2000字范文一：浅谈人工智能与机器人的发展
摘要：随着社会经济的飞速发展，在当今信息时代，人工智能与机器人已经属于前沿研究领域。在大部分人的意识中，对机器人是有一定概念的。但是这种概念，更多的是通过科幻小说的描写和人们的想象得到的。在现实发展过程中，虽然也有机器人的身影，但是版本都太低，仅停留在表面，智能效果并不好，在发展阶段还处于突破阶段，人工智能也同样如此。人工智能与机器人发展这两者是相辅相成的，目前对机器人研究要发展，其突破方向就是培养高智商的机器人。该文从人工智能发展史、人工智能在发展中所遇到的困境以及人工智能在机器人领域中的发展三个方面来做具体阐述，为以后相关行业人员，提供参考订阅。 关键词：人工智能；机器人；自动化；发展趋势 人工智能与机器人都同属于计算机的分支，是从20世纪中叶兴起来的。从定义上来讲，理解起来还算简单，但是对工智能与机器人比较难定义。虽然大家都清楚这两者的意义，然而，如果是比较统一的文字定义，网络上或者是相关书籍上是无法查阅到明确定义的。在对人工智能和机器人的研究过程当中，其涉及学科多，以至于这两者的发展慢慢已经渗透到高中生的学习领域。在很多时候，包括笔者在内的很多人，都会把人工智能和机器人的定义搞混，单纯觉得两者说的是同一个东西。但实际上人工智能比机器人更加复杂。人工智能是通过计算机应用，对人大脑的思维和智能进行模仿；而机器人则是应用某些技术，造出与人的行为较为相似的机器做的人，模仿人类行为。对于高中生而言，不仅需要详细深入了解这两者的定义和区别，更需要从古至今了解这两者的发展以及现状，为将来的研究提供理论合基础，时刻准备着为祖国科技做出贡献。 1人工智能发展史 说起人工智能，发源时间是从20世纪中叶开始。在1956年的达特茅斯学院会议上"人工智能"这个词正式出现在世界上，科学家也是从这个时候开始真正踏上智能研究的道路。通过科学家的研究，10年的时间，人工智能迎来第一次发展高潮，计算机被应用于社会的各个领域。也是通过这个现象，在数学方面、自然语言方面领域的应用给了很多科学家希望，因此，各大项目都逐渐建立起来。 因为内基梅隆大学为数字设备公司设计了一套名为XCON的"专家系统"的系统，处于冰冻期的人工智能迎来第二次发展高潮，这套专家系统主要用于商业模式，通过利用人工智能，建立了具备完善专业知识和经验的计算机智能系统。但是，好景不常在，没过多久又处于冰封状态了。 在1987年，专家系统并没有发展得那么好，在苹果和IBM公司生产的台式机性能都超过了Symbolics等厂商生产的通用计算机后，专家系统光辉不在，开始走下坡路。尽管如此，人工智能的研究始终在继续。于1997年，IBM公司所生产的深蓝打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；在2009年，螺丝联邦理工学院发起又一计划"蓝脑计划",生产已经成功模拟了部分鼠脑；在今年，大家都关注的谷歌AlphaGO战胜韩国李世乭。这3个案例的成功，都展现出了人工智能方面的研究成果，其研究成果也跟随时间的推移在不断刷新。社会经济在发展，人们在智能科学技术上投入的资金和技术还有精力也越来越多，这一方面的发展只是时间问题。 2人工智能的发展困境 2.1人工智能的发展现状 目前，人工智能处于飞速发展的阶段，很多人工智能公司如雨后春笋般相继现世。在公司成立之后，相继被国际比较大型的IT企业收购，处在网络行业竞争激烈的时期，谁都在争夺行业的有利地位。在人工智能的发展进程中，当然，随着人工智能也兴起了很多新兴行业，象自然语言处理、智能机器人、虚拟私人助理、手势控制等。根据网络上相关报道以及部门统计，人工智能行业已经成为21世纪世界各国争相投资和创业的重要选择。据统计，在人工智能行业，全世界的投资金额接近50亿美元。虽然我国人工智能方面的研究相对于欧洲发达国家比较晚，但是随着社会经济的发展人工智能的发展速度较快。 2.2人工智能的发展困境 就目前所有研究资料显示，人工智能的研究困境主要体现在2个方面，分别是计算机博弈和机器翻译，而博弈说白了是竞争。计算机博弈分为多种多样，最为简单的博弈应该是只要操作就可以的，象联机作战游戏。但是实际上来说计算机的博弈主要体现在对技术的操作、应对措施以及智能模仿等方面。人与人之间的竞争涉及方方面面，主要都集中在脑力和体力2个方面，而计算机技术，它是无法根据人的思维和智能去演算出机器博弈的，而这个点就是计算机技术研究所面临的困境。而具体要解决这一世界性的难题，就必须加强人们对技术方面知识的研究，熟悉生物神经学科，不断加强对知识性学科的学习。 机器翻译很多人都会使用。如果某段话不会翻译，就打开某个软件，笔者平常会用几个软件综合一下，把你需要翻译的中文打在输入框内，然后在输入结束后按翻译按键，下框就会自动弹出所对应的英文句子，但是这是非常简单的翻译，而且个人觉得非常不准确，很多语法都无法把握，偏重于中式翻译。而在翻译过程中，实际起作用的还是程序，严格来说，并没有实现自动化翻译。笔者认为，最主要的还是要通过计算机对人类思维的了解和使用语言习惯和知识点进行比较深入地分析，才能够真正完成机器的自动化翻译。 目前来看，人工智能在计算机博弈和机器翻译出现障碍，在世界范围内，机器翻译还是比较广泛运用的，且具有良好的发展前景。 3人工智能在机器人领域中的发展 在现实生活当中，人们的认知方式和生活方式因为人工智能发生了改变。科学家们对于人工智能和计算机的完美结合给予高度重视，大家都把人工智能机器人作为研究的重要领域，而所谓的人工智能机器人，就是可以对人类行为和思维进行模仿，并且相似的机器人。但是就目前的研究状况而言，常常可以看见机器人搬运其物块或是移开物块等，机器人所做的只是在模仿人的行为。对于这些简单的行为机器人的制造并不难，但是难就难在无法将机器人赋予人的思维和智能，就像无法制造出能够与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对赛的智能机器人。人工智能运用在机器人当中主要表现在2个方面，第一是人工智能系统集成，第二则是多元信息采集。这样做的目的是，将计算机和系统综合起来，使利用率更高。需要认识到的是，单一的系统是无法让计算机得到发展和完善的，计算机必须满足同时拥有多个系统，才能对突发情况进行应对和解决，进而具备了"思维".对于机器人来说，多元信息采集是极其重要的。通过对IT系统的使用，将知识进行系统整理，从而得到更加广泛的知识，这样一来，机器人的智能就会得到提高。 结语 综合上述说法，我们可以看出，人工智能的发展还是比较曲折的，从20世纪中叶到现在，经历了3次高潮，也经历多次冰封时期，几经沉浮终于在世界的发展过程中占有极其重要的地位，且在未来的发展中也将会继续受到重视。尽管如此，我国人工智能的发展相对于欧洲发达国家而言，还是比较落后的。人工智能机器人的发展是一个国家技术经济发展的重要标志，对今后社会经济的发展和中国在全球的地位也具有非常重要的意义。 因此，对于智能机器人的发展，我国应该给予高度重视。中国应当明确发展目标、认清国际形势；培养相关技术人才，有效地运用人工智能技术，缩小中国与世界人工智能方面的水平差异。希望通过国家和科学技术人才的支持和努力，能让我国智能机器人的发展进入一个新台阶，发展达到新高度，在未来的发展过程中起到重要的作用。 参考文献 [1]孙静，张帆，王国庆，等。物联网时代人工智能机器人的发展趋势探讨[J].科技经济导刊，2017（31）：12-13. #p#分页标题#e#人工智能论文2000字范文二：人工智能技术在新冠病毒肺炎疫情防控中的应用
摘要：归纳了人工智能技术在新型冠状病毒肺炎疫情防控工作中的应用情况，分别从医疗辅助机器人、大数据分析、云平台、远程医疗、智能检测5个方面进行分析，阐明人工智能在疫情防控中的优势，剖析人工智能在医疗领域的发展前景，为今后人工智能在医疗领域的广泛应用提供参考。 关键词：新型冠状病毒肺炎；人工智能；大数据；机器人；云平台；远程医疗；智能检测 2019年12月，新型冠状病毒肺炎病例在武汉出现，2020年1月20日，国家卫生健康委员会将新型冠状病毒肺炎纳入《中华人民共和国传染病防治法》规定的乙类传染病，并采取甲类传染病的预防、控制措施[1,2].截至2020年2月12日24:00,全国新型冠状病毒肺炎确诊病例52526例，死亡1367例[3].面对疫情全面暴发的严峻形势，医疗防护物资紧缺，医护人员高强度负荷，疫苗和新药亟待研发，公众居家恐慌，疫区优质医疗资源匮乏等，人工智能（artificialintelligence,AI）利用虚拟现实技术，在疫情防控的关键作用逐渐显现，如机器人配送物资，5G网络查房问诊，大数据助力新药研发，远程医疗会诊，智能筛查疑似病例，云平台办公和在线学习。本研究对人工智能技术在此次疫情中的实际应用进行综述，旨在凸显人工智能在疫情防控中的优势，为今后人工智能在医学领域的广泛应用提供参考。 1概述 人工智能是计算机科学的一个分支，由计算机科学、信息学、语言学、控制论、心理学、语言学等多学科相互融合发展起来的，旨在对人的思维、学习、知识储存过程进行模拟和系统应用[4].人工智能技术企图通过挖掘智能的实质，生产出新的类似人脑且能做出快速反应的机器，涵盖算法、芯片、软硬件平台和应用[5].人工智能的核心是算法，基础是数据及计算能力，该领域的主要研究包括自然语言、机器学习、图像识别技术、语言识别技术、神经网络学习等[6,7].随着人工智能技术的逐渐成熟，开展智慧医疗成为医疗领域的热点，也是今后发展和优化医疗服务的趋势[8].目前，该技术在我国医疗健康领域的应用才刚刚起步，并未广泛投入使用，此次新型冠状病毒肺炎疫情的防控，给人工智能技术的开拓应用提供了一个实战平台，让我们看到了人工智能技术在医疗领域的巨大潜力和重大价值。 2人工智能技术在新型冠状病毒肺炎疫情防控中的应用 2.1医疗辅助机器人 医疗辅助机器人的开发应用一直是人工智能在医疗领域应用中备受关注的一大领域[9].广东省人民医院在抗击新型冠状病毒肺炎疫情防控工作中引进了2名机器人"新员工",主要承担送药、送餐、回收被服和医疗垃圾、实时影像监控病区动态等工作；它们集成先进的无人驾驶技术，可自主识别地图和工作环境，自主避开障碍物，实现点对点的物资配送，每台机器人相当于3名配送员，减少了医务人员进入隔离区的频次，在提高配送效率的同时降低了临床工作人员交叉感染的风险。火神山医院投入使用了一批医疗服务机器人--"豹小弟",它们分工明确，承担着红外测温、发热问诊、引领病人、初步诊疗、化验单递送、药品运输等工作，代替了医护过程中简单重复且耗力的工作，在减轻医护人员工作量的同时，减少了医护人员在诊疗过程中交叉感染的机会。这次疫情中投入使用的不止是医疗机器人，还有物流机器人，京东物流的智能配送机器人、苏宁的无人智慧物流仓在武汉市医疗物资的打包、分拣、配送中发挥了高效的作用。#p#分页标题#e# 2.2大数据分析 我国经历了严重急性呼吸综合征（SARS）、甲型H5N1禽流感、甲型H1N1流感疫情等突发公共卫生事件，此次新型冠状病毒肺炎疫情的防控工作虽然挑战艰巨，但比以往任何一次疫情所能调动的科技资源的水平都高，大数据技术的应用为新型冠状病毒肺炎疫情的防控工作提供了数据支撑，利于国家疫情防控工作制定精准、有效的决策，实时识别和监控高危人群，避免了疫情的进一步扩散。另一方面，疫情数据的实时动态更新和公开发布，避免了谣言及公众因不了解实情相互猜疑引起的恐慌。面对节后复工这一节点的来临，各省市政府机构都在积极利用大数据技术，精准掌握各疫区人员的流动动态，定向指导各类人群的风险识别，合理安排居家隔离及至医院就诊。此外，大量的数据分析也为此次新型冠状病毒肺炎新药和疫苗的研发提供了数据支持，利用人工智能的超大计算力，为大规模文献筛选、病毒基因测序、蛋白筛选等研发工作节省了研发时间。医疗卫生及互联网领域专家表示，利用互联网大数据对重大公共卫生突发事件进行群防群控，是未来疫情防控的关键手段和重要支撑。 2.3远程医疗 远程医疗以远程信息（包括影像、图片、文字、音视频）的传送和交流为主，从"互联网+"的概念来看不算新技术，但由于医疗体制和技术本身的限制，在医疗领域并未广泛应用[10].此次疫情下远程医疗系统的应用让我们看到了它不可估量的价值。面对新型冠状病毒肺炎疫情的不断蔓延，被隔离的病人陷入了极度的恐慌和焦虑情绪，将远程医疗系统引入病区，展现出不可估量的应用价值。（1）宽慰病人：隔离病人需要的更多是被安慰和关心，医生通过远程医疗设备进行远程查房，除了了解病人病情，更多的是同病人交流，给予适当人文关怀，减轻病人的恐慌和抵触情绪。（2）缓解物资紧缺：远程诊疗可以减少医务人员同病人的直接接触，减少防护用品的使用，缓解防护物资的紧缺。（3）远程会诊：基于5G网络，疫区的新型冠状病毒肺炎急重症病人通过远程医疗向其他省市临床医疗中心寻求帮助，获取了远程诊疗意见，实现了优质医疗资源的互通。由此可见，远程医疗的有序开展有利于优化隔离病房的病人管理，安抚隔离病人的紧张情绪，促进优质医疗资源下基层，更好地普及医学知识，进行专业的心理疏导，从而缓解公众的紧张情绪。 2.4人工智能检测 此次疫情防控期间，人工智能测温仪也因地制宜，投入使用。它通过温感摄像头、人脸识别、热成像体温检测系统，能够在2m内快速采集体温，并将身份信息和体温匹配形成数据表，一旦识别出疑似发热者，系统便会自动报警，帮助工作人员及时、准确锁定发热人员。人工智能测温仪可以在1min内实现200~300人同时通过单行道进行快速体温检测，同时升级了人脸识别系统，即使被检测者佩戴口罩，也能实现快速筛查。目前已在部分医院、火车站、机场等人群密集场所投入使用，具有高效、安全、可靠等特点，能够节省人力，减少体温监测人员的感染风险，满足了疫情防控的需要。此外，一些辅助诊断的智能评价体系也正式上线，如上海公共卫生临床中心应用的新型冠状病毒肺炎智能评价系统，从新型冠状病毒肺炎病人CT影像中提取智能参数，可对肺炎严重程度进行自动量化评估，为医生评估CT影像提供参考。 2.5云平台 当前疫情形势严峻，减少外出、避免人员聚集是对疫情传播最有效的遏制，在疫情防控的总体部署下，出现了新的办公和学习模式，众多企业在节后复工时采取远程办公模式，单位通过云平台组织网络会议，员工通过云平台进行居家办公；此外，教育部也连续下发通知，要求延期开学并开展网上教学，老师和学生通过线上教学、云课堂实现师生间的在线学习和交流。 3启示 此次新型冠状病毒肺炎的确诊人数已经超过了SARS,而且新型冠状病毒肺炎的潜伏期较长，传播力也较SARS强，但值得庆幸的是，我国现在的科学技术水平已远超SARS时期，可以调动更广阔、更先进的科技资源和技术力量。人工智能技术的应用在抗击新型冠状病毒肺炎疫情中发挥了积极作用，它不再只是停留在人们概念里的高新技术，从医疗辅助机器人、大数据分析、云计算、远程医疗、智能检测的设想到变为一个个切实可行的案例，人工智能彰显了它在医疗领域广阔的应用前景。随着人口老龄化的出现和慢性病病人数量的逐年上升，公众对医疗健康的需求不断增加，人工智能在临床的应用能够解放人力、提高效率，让有限的医疗资源发挥最大的价值。 参考文献 [1]国家卫生健康委员会。中华人民共和国国家卫生健康委员会公告（2020年第1号）[EB/OL].[2020-02-07]. [2]国务院应对新型冠状病毒感染的肺炎疫情联防联控机制。关于印发近期防控新型冠状病毒感染的肺炎工作方案的通知[EB/OL].[2020-02-10]. [3]国家卫生健康委员会。新型冠状病毒肺炎疫情防控工作疫情通报[EB/OL].[2020-02-13]. [4]贺倩。人工智能技术发展研究[J].现代电信科技，2016,46（2）：18-21. [5]孔祥溢，王任直。人工智能及在医疗领域的应用[J].医学信息学杂志，2016,37（11）：2-5. [6]HAMETP,TREMBLAYJ.Artificialintelligenceinmedicine[J].Metabolism,2017,69:36-40.TAGS：人工智能人工智能技术人工智能论文人工智能何以促进未来教育发展
原标题：人工智能何以促进未来教育发展自工业革命以来，人类社会的发展总是在技术与教育的角逐互动中前行。技术作为推动人类历史发展的核心推进力，与教育这一“人力资本发动机”竞相成为推动经济社会发展的主力。人工智能作为第四次工业革命的显著标签，其飞速发展正在逐步塑造社会、经济、生活等领域的业务新形态，也不断带来颠覆性、丰富性、创新性的新业态。面对人工智能技术对整个社会发展的刺激，教育如何发展，成为值得思考的重要问题。
人工智能凸显创新人才发展挑战
作为引发第四次科技革命的核心技术，人工智能促进社会经济和科技的指数级发展，对人力资本的质量与供给产生了新的需求，人工智能与人力资源之间的相互依存关系产生了前所未有的张力，教育的超前性更是受到前所未有的挑战。第一，知识增长的指数发展使得未来人才需要哪些方面的准备具有极大的不确定性。第二，智力劳动者比重增加，创新人才成为时代发展的刚需。人工智能技术与生产过程的深度融合，会极大压缩生产领域的从业者需求，特别是那些人工智能胜出的领域。第三，人工智能技术的兴起引发高技术产业、新兴产业、新型服务行业更广阔的发展空间，从而使得创新型人才、复合型人才、高技术人才等在劳动力结构中需求激增。人工智能技术无法取代的创造性、灵活性、人文性等能力将成为智能化时代人才竞争的关键。教育肩负培养创新人才、为未来人才提前布局的使命。回溯历史，我们可以得到的经验是，只有教育领先于技术的发展步伐，为技术推进的社会提前做好人力资源的布局，社会的发展才有后劲。因此，在人工智能推进社会更飞速发展的今天，必须回答好什么样的教育才能承载提前布局人力资源的使命，以应对未知社会的人才挑战这一问题。
人工智能催生新的知识生产方式
在人工智能的影响下，人类知识生产加剧变化，知识增量呈现指数级态势。教育的传承性发展将不再局限于知识的传授与继承，而强调知识创造与创新，人工智能的介入更是催生了新的知识生产方式。其一，人工智能强大的知识发现能力缩短了知识生产周期。随着深度学习、强化学习等新的机器学习算法的发展，人工智能除了可以加快知识的生产、访问和利用，还可以从数据中提取隐含的、未知的、潜在的、有用的信息（知识），从而扩展知识创造的能力。其二，人机协同的智能模式扩大了知识创造的机会与可能性。人工智能技术不仅促进人的群智协同创新，而且可以实现人类与人工智能代理协同，后者所具有的超强计算能力，可以极大加速知识生产，催生知识的众创，以及人机协同知识创新。人工智能催生的新的知识生产方式对教育的挑战是，教育不再局限于知识传承，而更是知识的创新。未来学校教育必须教会学生如何与人工智能技术协同合作，呵护学习者“能学”，以及高度重视学生辨析知识能力的培养，召唤学习者“会学”，促进学习者在人机交互中实现知识更新与创造。
人工智能变革学习方式带来创造力与活力释放可能
人工智能已经引发了诸多领域与行业的深刻变革，对教育的系统性变革更是呼之欲出，为学习方式的变革带来了可能。首先，人工智能技术带来规模化教育的个性化可能。人工智能构建的智慧学习环境不仅创造灵活的学习空间，还能感知学习情境、识别学生特征，为学生提供个性学习支持。其次，人工智能技术带来标准化教育下的适应性可能。人工智能通过动态学习诊断、反馈与资源推荐的自适应学习机制，可以适应学生动态变化的学习需求，从而打破标准化的教育限制，释放出学生的创造力与活力。最后，人工智能改善结构化的授导方式，释放教师的创造力与教学活力而专注于人性化的学习设计。教师烦琐重复性的工作能够被智能机器所替代，智能分析技术能为教师精准定位学生的学习问题与需求，教师的角色将转向更加优秀的学习设计师，专注于“如何让学生学好”，注重培养学生的能力和思维，将更多时间用于学习活动设计以及与学生的个性化互动交流，为学生提供个性化学习支持服务。人工智能的发展以及与教育教学的深度融合，给教育的改革创新带来了更多选择，教育需要发挥技术的赋能、增能、使能优势满足教育的功用性追求，也要坚守教育的育人初心和使命传递人文性价值，以学生的成长发展为前提探索可以实践的学习方式、学习设计，通过人工智能释放出教育的更大活力。
人工智能引发领域与行业变革催生教育生态升级
人工智能对其他领域与行业的变革影响也会延伸到教育领域，因为教育是关乎社会发展全局的事业。一方面，人工智能所发挥的增强、替代、改善、变革等作用，突出体现在对社会生产和生活各个领域所产生的行业重塑作用，以及对人力的释放。另一方面，这些重塑作用和人力的释放，引发了社会领域与行业的变革，促使了社会人才需求的转向；而教育是社会人才资源输出的重要领地，需要为此作出有力回应，从而催生教育生态升级。人工智能加速了教育深化改革的进程，推动了系统内部的更新再造。数字技术已经对教师学生、课程、教学方式、学习体验、评价、管理等教育要素产生了深刻影响，并通过逐步的再造教育流程，变革着教育生态。而人工智能则在进一步加速这一过程，以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，改善和延展系统内部关系，重塑教育系统功能与形态。人工智能拓展了教育边界，助推未来学校建设。未来学校将借助技术的力量，把校外学习场所（如科技馆、博物馆）和线上学习场所都纳入“学校”的范畴，整合社会各领域的教育资源，形成一种全新的育人环境。同时，数字孪生等新技术促进现实空间与虚拟空间的交互融合，通过创建人、物、环境数字孪生体，实现物理空间与数字空间的双向映射、动态交互和实时连接。对教育系统内部的升级改造以及空间资源的拓展，能够使其更好地与社会领域衔接，更好地提供适应未来生活和工作的创新人才成长场所。
人工智能关乎强国战略目标实现
教育应服务于国家战略布局，为抢占人工智能发展先机，构筑先发优势；为国际竞争、社会发展输出创新人才，支持科学技术的自主研发。当前，世界各国纷纷把发展人工智能上升到国家战略的高度，以抢占新一轮科技革命的机遇高点以及全球竞争中的主动权。《新一代人工智能发展规划》提出我国要“成为世界主要人工智能创新中心”的战略目标，全局部署了经济、教育、科技、社会发展和国家安全等重要方面。教育强国战略是科教兴国战略、人才强国战略和创新驱动发展战略等重要战略的逻辑起点，人工智能对教育的人才培养能力提出更高要求。近年来，世界各国在发展人工智能的同时也面临巨大挑战，如创新人才问题、高新技术自主可控问题等。人工智能的国际竞争本质是人才的较量，这需要教育从战略层面予以回应。因此，教育在战略上起引领作用，就要既充分发挥智能技术优势推动教育生态系统升级，又谋篇布局为国家发展提供人才支撑。立足技术与教育在角逐中互为塑造的视角，对人工智能促进未来教育发展的探索，更需要在战略上把握先机，通过教育为社会各领域输出创新人才，支撑社会各领域转型升级以及人工智能等高新科技的创新发展，为强国战略注入持续活力与能量。
教育在与技术的角逐中共同推动社会的发展。教育具有超前性、人文性、传承性、战略性及生态性等特点。在人工智能技术的指数式发展面前，教育的超前性变得难以维系；需要慢工出细活的人文性与满足社会用人需求的工具性之间呈现时空拉锯和矛盾；对人类知识的传承则变身为历史传承、人际共创以及人机共创的多重特征。随着人工智能技术推动的发展加速，教育的发展战略、前瞻性谋划，是一个时不我待、任重道远的重要课题。
（作者：顾小清，系国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”首席专家、华东师范大学教育信息技术学系教授）
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