人工智能的现状及今后发展趋势展望 人工智能的趋势和发展

人工智能的现状及今后发展趋势展望

论文导读：介绍了人工智能的概念及其目前发展概况,对人工智能的几种类型及应用，如：模式识别、专家系统作了简要的介绍。并对人工智能今后的发展前景进行了分析。关键词：人工智能 

1引言

人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

2目前人工智能技术的研究和发展状况

目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力，而正在开发的更为强大的新超级电脑——“蓝色牛仔”（BlueJean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。

3技术应用

随着AI的技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括：

3.1符号计算

计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。

3.2模式识别

模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。论文参考网。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。以“语音识别”为例：语音识别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等与“老外”通话。

3.3机器翻译

机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。

3.4机器学习

机器学习是机器具有智能的重要标志，同时也是机器获取知识的根本途径。有人认为，一个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。机器学习主要研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习功能。机器学习是一个难度较大的研究领域，它与认知科学、神经心理学、逻辑学等学科都有着密切的联系，并对人工智能的其他分支，如专家系统、自然语言理解、自动推理、智能机器人、计算机视觉、计算机听觉等方面，也会起到重要的推动作用。

3.5问题求解

人工智能的第一大成就是下棋程序,在下棋程度中应用的某些技术,今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是,尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。论文参考网。另一个问题是涉及问题的原概念,在人工智能中叫问题表示的选择,人们常能找到某种思考问题的方法,从而使求解变易而解决该问题。到目前为止,人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题,即搜索解答空间,寻找较优解答。

3.6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,其中特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明。医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化。因此,在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。

3.7自然语言处理

自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例,经过多年艰苦努力,这一领域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情境为基础,注重大量的常识——世界知识和期望作用,生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。

3.8分布式人工智能

分布式人工智能在20世纪70年代后期出现，是人工智能研究的一个重要分支。分布式人工智能系统一般由多个Agent（智能体）组成，每一个Agent又是一个半自治系统，Agent之间以及Agent与环境之间进行并发活动，并通过交互来完成问题求解。

3.9计算机视觉

计算机视觉是一门用计算机实现或模拟人类视觉功能的新兴学科。其主要研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这种能力不仅包括对三维环境中物体形状、位置、姿态、运动等几何信息的感知，而且还包括对这些信息的描述、存储、识别与理解。

目前，计算机视觉已在人类社会的许多领域得到成功应用。例如，在图像、图形识别方面有指纹识别、染色体识字符识别等；在航天与军事方面有卫星图像处理、飞行器跟踪、成像精确制导、景物识别、目标检测等；在医学方面有图像的脏器重建、医学图像分析等；在工业方面有各种监测系统和生产过程监控系统等。

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人工智能对新闻生产的影响及发展趋势

2.编辑制作：智能机器人辅助新闻报道

编辑制作新闻是整个新闻生产链条中最为重要的环节。机器写作的出现充分体现了人工智能技术等科技的进步，同时其契合了传媒的发展需求。智能机器人的出现改变了传统仅可由人撰写稿件的历史，创新编写新闻的方式。作用主要体现在如下三大方面：1、机器写作加快新闻生产速度，2、机器写作提升新闻生产数量，3、机器写作减少新闻生产成本。

3.内容推送：个性化定制实现精准推送

在传统媒体时代形成了稳定、单一的途径传播新闻。而在互联网的背景下，将直接打破此种定向因定的传播连接方式，在此背景下分析用户需求关系链将成为工作的重点。而在互联网业态发展变化的这一过程中，新闻信息传送平台的形态也在随之而发生深刻改变。当前互联网已经处于Web3.0与Web4.0阶段，依托智能平台可实现总的传播用户需求。在完善大数据与算法的同时，实现智能化服务，为用户构建一个需求供给相互匹配的个性化连接的数据通路。构建智能平台旨在匹配用户与内容；从而为用户奉上个性化、人性化的服务；从本质上说构建的关键在于形成如下平台：其一是用户沉淀平台；其二是大数据资源平台；其三是内容平台。

（二）人工智能在新闻生产中的局限性

1.技术不成熟导致适用范围窄

人工智能化新闻生产依托于的大量数据，这对于需要处理、分析大量数据的新闻是十分便利的，如财经类新闻报道、体育类新闻报道等。目前也正是这些领域采用新闻写作机器人进行新闻写作，而深入报道类的需要人类的思想、情感、创作的新闻产品，人工智能化新闻生产在目前是无法进行生产的。

2.生产模版化导致新闻缺乏深度

人工智能技术应用与新闻生产后就一直受到“流水线生产”的质疑，将预先设置的程序和模版用不同的数据填充，产出标题相似，导语相似，主体内容相似，背景资料相似，结构相似，格式相似的同类型稿件。

3.信息来源造假导致无法判断新闻真相

记者在新闻采访中经常使用录音笔对当下的语音采访内容进行保存，录音内容也是作为新闻写作可靠的原材料之一。但是当技术泛滥之时，采访时的录音和被采访者提供的录音证据还具有完全的可信度吗？这可能会导致更多的新闻造假，人们制造假新闻的成本也大幅降低。使新闻谣言的滋生和传播变得更加容易和便捷。而辟谣的成本和难度却大大提高。

4.侵犯受众隐私和威胁数据安全

人工智能技术在搜集和处理数据信息时，无法像人类一样分辨筛选是否涉及个人隐私，所以如何在新闻生产中赋予人工智能区分可用数据和隐私数据的能力，对当前的个人隐私保护和互联网信息安全而言是亟待解决的问题。

（一）新闻生产愈加智能化

智能化技术的发展对新闻生产的影响主要体现在逐渐实现从“技术导向”取代传统的“记者导向”。在此背景下记者退居幕后，不再主要完成采编新闻工作，而是主要负责修正语言、整合结果、统筹分析等方面的事宜。随着智能化技术的发展新闻生产将迎来分布多、数据化、智能化的发展格局。

（二）新闻从业者的危机与转型

随着机器新闻的引入，新闻自动化进入了一个新阶段。算法现在可以根据统计信息和一组库存短语自动生成新闻报道，而不受人类记者的干扰。与过去的其他技术发展和社会趋势一样，人工智能新闻这一新形式使记者重新考虑自己的角色和核心技能。在对这些新技术发展的回应中，新闻是由履行的任务来定义的，而不是拥有实现它们的技能和知识的人。来自人工智能新闻的竞争将迫使记者专注于只有人类可以做的任务。创造力，分析技能和个性变得更加重要，而专业的日常任务将自动化。

（三）对策与反思

随着人工智能技术的发展，万物相连并全面数据化，人们在享受由科技带来的智能、便捷、高效的同时，也要辩证地看待技术发展带来的问题。对于人工智能的“入侵”，人类必须把握其发展方向，坚守人的价值。一是为用户提供针对性的新闻生产，二是拓展报道领域实现广泛应用，三是追寻真相是新闻永恒的生命，四是加快立法进程。

#参考文献：

[1]吴扬.人工智能对新闻生产的影响与发展趋势研究[D].南京艺术学院,2019.返回搜狐，查看更多