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人工智能的未来趋势和走向 简述人工智能的应用与发展前景

人工智能的未来趋势和走向

AI作为一种新兴的破坏性技术,正释放出巨大的科技革命和产业变革能量,深刻地改变着人类的生产生活方式和思维方式,对经济发展、社会进步等各个方面都产生了重大而深远的影响。各国都高度重视人工智能的发展,我国也以新一代人工智能为驱动力,推动科学技术的跨越式发展、产业优化升级、生产力的整体提升。因此,我们有必要更好地认识和把握人工智能的发展过程,并探讨人工智能的发展趋势与方向。

与传统的计算机技术根据已有程序来完成诸如计算和控制这样的任务不同,人工智能具有生物智能、自组织、自适应、自我运动等特点。也许,人工智能的本质就是“给机器赋予智能”。第一,人工智能是指向目标的,而不是指向具体的技术。AI的目的是让机器具有某种与人相当的智能,达到这一目的就可以称为人工智能,具体的技术路线可以多种多样,有多种技术类型和路线也已列入人工智能。举例来说,按照图灵测试法,人类不能通过语言沟通来辨别智能机器和人的区别,那么这个机器可以被认为是具有人类智能。第二,人工智能模拟了人类智力和生理结构。第三,人工智能的发展涉及到数学和统计、软件、数据、硬件甚至外部环境等多方面的因素。首先,人工智能自身的发展,要求算法研究、训练数据集、人工智能芯片等跨越创新链的多学科领域同步推进。同时,人工智能与经济的融合,也需要外部环境的适应变化,包括法律法规、道德规范、基础设施建设、社会舆论等,涉及的外部环境非常广泛。伴随着人工智能的进一步发展,它与经济的深度融合,它所涉及的外部环境将会越来越大,相互影响也会越来越复杂。

总的来说,人工智能会有一个波动。目前,人工智能正处在这一轮发展的高潮。这一轮AI浪潮的出现,主要是由于数据、计算和算法的飞跃。一方面是由于移动互联网的普及而带来的数据大爆发,另一方面是云计算应用所带来的计算能力的飞跃,以及计算成本的不断降低,第三,机器学习在网络领域的推广。但是AI技术的成熟以及大规模的商业应用仍然会有一些波折。AI的发展历史表明,每一轮人工智能发展都会遇到技术瓶颈的制约,导致商业应用难以落地,最终又回到低潮。这一轮的人工智能浪潮在技术极限和商业潜力方面都远远超过过去的水平,部分专门化的人工智能或许取得了很大进展,但业内专家认为,目前的人工智能在机制上还没有向通用人工智能转变的可能性,AI的大规模商业化应用还将是一个漫长和曲折的过程。AI还处在初期阶段,在可以预见的将来,它主要还是起着辅助人类而不能取代人类的作用,同时,人工智能严重依赖数据输入和计算能力,离真正的人类智能还有很大差距。

随着互联网时代的到来,人工智能作为继互联网之后的新一代“通用性技术”,其影响将遍及整个经济社会,产生了许多新兴业态。国际上已有广泛的共识,认为人工智能对未来经济的发展有重要影响。

首先,人工智能将成为未来经济增长的主要驱动力。应用人工智能技术可以提高生产力,进而推动经济增长。很多企业研究机构都在预测人工智能对经济的影响,主要预测指标包括GDP增长率、市场规模、劳动生产率、产业增长率等。大多数大型商业研究机构认为,总体而言,世界各国将从人工智能中获益,实现经济的显著增长。下一个十年(到2030年),人工智能将推动全球生产总值增长12%左右。与此同时,人工智能将催生数千亿美元甚至万亿美元规模的行业。AI在全球经济中的推动力可能会表现为三种形式和方式。第一,它创造了一种新型的虚拟劳动力,能够完成需要适应性和灵活性的复杂任务——“智能自动化”;第二,它能对现有劳动力和实体资产进行强有力的补充和提升;人力资源开发能力的提升,资金使用效率的提高,人工智能的推广将促进相关的多行业创新,提高全要素生产率,开拓新的经济增长空间。

另外,人工智能替代劳动的速度、广度和深度都是空前的。很多经济学家相信,人工智能使机器开始具有人脑功能,并将用一种全新的方式取代人的劳动,对以前受技术进步影响不大的许多行业产生冲击,其替代劳动的速度、广度和深度将大大超过以前的技术进步。但是,他们同时也指出,科技应用面临着社会、法律、经济等诸多障碍,进步比较慢,劳动力替代技术很难尽快实现;劳动者可以转变技能;需要新技术也会创造新的就业机会。

目前,在人工智能对经济影响这一领域,相关研究已有一定的成果,但目前仍处于初步探索阶段,尚未形成成熟的理论和实证分析框架。尽管如此,学界已有一些基本的共识已达成:从短期来看,人工智能的发展对我国经济会有显著的促进作用;从长远看,它的路径和速度是很难预测的。所以,我们需要继续关注人工智能加速发展所带来的世界经济发展模式变革。

人工智能技术应用的领域主要有哪些

随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及,人工智能技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。那么,人工智能目前都应用在哪些领域,运用了怎样的技术原理呢?

什么是人工智能?

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,是认知、决策、反馈的过程。曾经有很多人戏称,人工智能就像一列火车,你苦苦期盼,它终于来了,然后它呼啸而过,把你抛在身后。虽然这是一种笑谈,但也反应了人工智能技术发展的迅速和无法想象的快,可能一个不小心,你就被远远甩在身后。

##人工智能技术的细分领域有哪些?人工智能技术应用的细分领域:深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

1、深度学习

深度学习作为人工智能领域的一个应用分支,不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说,都是一重要应用领域。说到深度学习,大家第一个想到的肯定是AlphaGo,通过一次又一次的学习、更新算法,最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”,并取得胜利,亦是深度学习的结果。

深度学习的技术原理:

1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重;2.将大量的数据情况输出到这个网络中;3.网络处理这些动作并且进行学习;4.如果这个动作符合指定的动作,将会增强权重,如果不符合,将会降低权重;5.系统通过如上过程调整权重;6.在成千上万次的学习之后,超过人类的表现;

2、计算机视觉

计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用,其中包括,医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗;人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域,也有很多的应用……

计算机视觉的技术原理:

计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如,一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

3、语音识别

语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字,并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。

语音识别技术原理:

1、对声音进行处理,使用移动窗函数对声音进行分帧;2、声音被分帧后,变为很多波形,需要将波形做声学体征提取,变为状态;3、特征提起之后,声音就变成了一个N行、N列的矩阵。然后通过音素组合成单词;

4、虚拟个人助理

说到虚拟个人助理,可能大家脑子里还没有具体的概念。但是说到Siri,你肯定就能立马明白什么是虚拟个人助理。除了Siri之外,Windows10的Cortana也是典型代表。

虚拟个人助理技术原理:(以Siri为例)

1、用户对着Siri说话后,语音将立即被编码,并转换成一个压缩数字文件,该文件包含了用户语音的相关信息;2、由于用户手机处于开机状态,语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中,然后再通过一系列固定电线发送至用户的互联网服务供应商(ISP),该ISP拥有云计算服务器;3、该服务器中的内置系列模块,将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。总而言之,Siri等虚拟助理软件的工作原理就是“本地语音识别+云计算服务”。

5、语言处理

自然语言处理(NLP),像计算机视觉技术一样,将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合,实现人机间自然语言通信。

语言处理技术原理:

1、汉字编码词法分析;2、句法分析;3、语义分析;4、文本生成;5、语音识别;

6、智能机器人

智能机器人在生活中随处可见,扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天,还是自主定位导航行走、安防监控等,都离不开人工智能技术的支持。

智能机器人技术原理:

人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上,使得机器人拥有判断、决策的能力,能在各种不同的环境中处理不同的任务。

智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。7、引擎推荐

不知道大家现在上网有没有这样的体验,那就是网站会根据你之前浏览过的页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。

Google为什么会做免费搜索引擎,目的就是为了搜集大量的自然搜索数据,丰富他的大数据数据库,为后面的人工智能数据库做准备。

引擎推荐技术原理:

推荐引擎是基于用户的行为、属性(用户浏览网站产生的数据),通过算法分析和处理,主动发现用户当前或潜在需求,并主动推送信息给用户的信息网络。快速推荐给用户信息,提高浏览效率和转化率。

关于人工智能的展望

除了上面的应用之外,人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。

当然,人工智能的迅速发展必然会带来一些问题。比如有人鼓吹人工智能万能、也有人说人工智能会对人类造成威胁,或者受市场利益和趋势的驱动,涌现大量跟人工智能沾边的公司,但却没有实际应用场景,过分吹嘘概念。

转自:http://www.arduino.cn/thread-45848-1-1.html

人工智能在智能控制领域的应用前景怎么样,目前发展到什么程度

浅述人工智能在智能控制领域的应用

人工智能技术是用计算机去做原来只有人才能做的具有智能的工作,如符号、语言和知识表达、状态特征的识别、精确与模糊的信息处理、分析推理、判断决策等,将这一拟人思维的技术通过计算机来弥补传统控制方法的不足,促进了智能控制的迅猛发展。

智能控制一般按照实际结果进行控制,不依靠所控制对象的数学模型,传承了人类传统思想的非线性特性。它打破了传统控制理论中关于数学模型的框架。

1人工智能(AI)及智能控制的基本概念

人工智能是计算机学科的一个重要分支,一直处于计算机技术的前沿,被人们称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。

1.1人工智能的定义及应用领域

1.1.1人工智能的定义

人工智能(AI)也称机器智能,它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

1.1.2人工智能的应用领域

①问题求解。计算机博弈是人工智能中关于对策和斗智问题的研究领域。目前,计算机博弈主要以下棋为研究对象,但研究的主要目的不是为了让计算机与人下棋,而是为了给人工智能研究提供一个试验场地。在下棋程序中体现出来的一些步骤,例如能够思考如何向前走几步,不仅要把对手的方法、步骤考虑进去,还能够把困难问题进行逐步分解,最终战胜对方的能力。如今的计算机软件已具有如象棋、围棋的世界锦标赛的先进水平。

②逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一,重要的一点是要找到一些对策及方法,把大量的素材集中在一个大型数据库中(数据库需有很复杂的逻辑结构,甚至还要有模糊记忆),留意可信的证明,并在出现新信息时即时修正这些证明。定理证明就是让计算机模拟人类证明定理的方法,自动实现非数值符号的演算过程。如信息检索和医疗诊断等都可以和定理证明问题一样加以形式化。它方便了人类,促进了科学发展,达到了人类所不能及的智力……

③自然语言处理。自然语言处理主要研究如何使计算机能够理解和生成自然语言。现在的自然语言理解往往与模式识别、计算机视觉等技术结合在一起,在文字识别和语音识别系统的配合下进行书面语言和有声语音的理解。

④智能信息检索技术。当今,科学技术的飞速发展,信息获取是目前计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题。这一技术在人工智能领域的应用,能使人工智能迈向更广泛的实际应用当中。

⑤专家控制系统。专家系统是基于专家知识和符号推理方法的智能系统,它将专家领域的经验用知识表示的方法表示出来,放入数据库中,根据这些素材在推理机的作用下,解决某一专门行业内需要专家才能解决的问题。如在第二代专家系统中,把原理和经验分离开来,并引入基于前者的深层推理和基于后者的浅层推理,从而提高了系统运行的强壮性。现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、医学诊断方面,专家系统已经达到了人类专家的水平。例如:地质勘探软件程序系统发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。MYCIN系统可以对人类血液传染病、乳腺癌的诊断治疗方案能够提供咨询意见;对患有细菌性血液病、脑膜炎方面的诊断和治疗方案已经超过了这一领域的专家水平。

1.2智能控制理论及研究领域

智能控制是在人工智能及自动控制等多学科之上发展起来的一门新兴、交叉学科,它具有非常广泛的应用领域,如专家控制、智能机器人控制、智能过程控制、智能故障诊断及智能调度与规划等。

1.2.1智能控制的定义

所谓智能控制是通过定性与定量相结合的方法,针对环境和任务的复杂性与不确定性,有效自主地实现复杂信息的处理及优化决策与控制功能。

1.2.2智能控制的研究领域

传统控制包括经典反馈控制和现代控制理论,它们的主要特征是基于精确的系统数学模型控制,在复杂问题的实际应用中遇到了不少难题。因此,需将人工智能的方法引入控制系统,从而实现系统的智能化,即通过采用仿人智能控制决策,迫使控制系统向期望的方向发展。

智能控制是一类无需(或尽可能少的)人的干预就能够独立自主地应付环境条件或加工对象的变化,有效地驱动智能机器实现其目标的自动控制,它是自动控制的最新发展阶段,对智能控制系统的研究和设计,重点放在对任务和世界模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发上,即放在智能机模型上。

3发展前景

3.1人工智能的发展趋势

加强对人脑科学工业领域的应用,深入调研分析,掌握人工神经网络、机器人、新型人工智能产品等的发展和应用,整合现有资源,形成一些这方面的国家级或省级的技术中心和实验室,推动人工智能关联技术在医疗、工业、三网联合等方面快速发展。

人工智能的飞速发展,使越来越多的具有智能的机器进入了人类的生活,并且在人类生活中扮演着重要的角色。它们比血肉之躯的脆弱人类更灵活,甚至在智力的某些方面,它们已经超过了我们。机器宠物、智能电脑游戏、深海机器人、汉字识别系统、语音识别系统,这些智能机器让我们惊觉。

未来人工智能技术将进一步推动关联技术和新兴科技、新兴产业的深度融合,推动新一轮的信息技术革命,其人工智能技术将成为我国经济结构转型升级崭新的支撑点。

3.2智能控制的发展趋势

智能控制的应用领域已从工业生产渗透到生物、农业、地质、军事、空间技术、医疗、环境科学、社会发展等众多领域,在世界各国的高技术研究发展计划中有着重要的地位。由于这些任务的牵引,相信智能控制必将在控制理论的发展中引起新的飞跃。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,有兴趣的朋友,可以查阅多智时代,在此为你推荐几篇优质好文:

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