人工智能的相關論文

人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。下面，小編為大家分享人工智能的相關論文，希望對大家有所幫助!

　　【摘要】21世紀以來，隨着計算機技術、信息技術和網絡技術的快速發展，人工智能識別技術應運而生，成為一種新興計算機技術，在各行各業、各個領域的應用範圍不斷擴大，為經濟增長、社會發展提供重要基礎保障。然而，就當前應用情況來看，計算機人工智能識別技術的應用面臨一系列瓶頸問題。基於此，文章通過研究和探析計算機人工智能識別技術應用瓶頸問題，為計算機人工智能識別技術的應用和發展奠定堅實基礎。

　　【關鍵詞】計算機人工智能識別技術應用瓶頸

作為一種自動化、智能化、科學化計算機技術，計算機人工智能識別技術通過將人類思維模式從抽象化到具體化，進行準確識別、科學判斷和準確模擬，最終通過計算機程序完整體現出來。計算機人工智能識別技術被廣泛運用於各個領域，與其他計算機技術相比，人工智能識別技術的應用前景更為廣闊，能夠為人類提供更為高效、便捷和優質服務。近年來，計算機人工智能識別技術在我國相關領域中取得一系列顯着應用成效，然而由於發展時間較短，尚未形成一套完整的運行體系，整個應用過程依然面臨諸多瓶頸問題。因此，本文研究具備一定的實踐意義。

　　1、計算機人工智能識別技術的含義及類型

1.1、人工智能識別技術的含義

人工智能識別技術，實質上指的是基於計算機技術和人工智能平台所衍生出來的一種科學技術，人工智能識別技術能夠對人類各種思維模式、行為方式進行準確識別和完整模擬，經過智能化、自動化，所形成的一種自動智能化機器。在實際應用過程中，計算機人工智能識別技術裝置可以對相關物品信息進行掃描、識別。比如:超市中所利用的掃描裝置，就是一種人工智能識別裝置，通過掃描產品上的條形碼，產品的質量、單價、名稱等相關信息便會完整呈現出來，售貨員進行數量的錄入，便可以進行總價的計算，作為計算機人工智能識別技術的一種典型應用案例[1]。此外，計算機人工智能識別技術還能夠被應用於企業辦公自動化、生產智能化等方面，從而有利於人們辦事效率、工作水平的大幅提高。

1.2、人工智能識別技術的類型

按照人工智能化特徵進行劃分，我們可以將人工智能化識別技術劃分為機械化識別技術和人工化識別技術兩種類型。

1.2.1、機械化識別技術

機械化識別技術，顧名思義，就是通過識別無生命特徵的物體信息，主要涉及到的技術有以下三種:

第一，智能卡技術。作為一種集成電路卡，與計算機系統緊密關聯起來，共同完成信息數據的採集、管理、傳輸、加密和處理。通常情況下，智能卡識別技術被廣泛運用於物品驗證、車輛識別、信息跟蹤等方面。

第二，條形碼識別技術。一般而言，條形碼識別技術可以劃分為兩種:一是一維條碼技術;二是二維條碼技術。二維條碼技術是一維條碼技術的衍生物，在一維條碼技術的改進和優化之上所形成，所以二維條碼技術更為先進，能夠進行數據信息的採集、識別，並能夠準確、即時顯示出來，被廣泛運用於條碼掃描和信息識別等方面。

第三，射頻識別技術。射頻識別技術與智能卡、條形碼識別技術應用原理不同，它不需要與物體進行零距離接觸，只需要藉助無線電磁波進行信息的採集和識別。射頻識別技術主要對物品信息進行有效標識，從一定程度上可以取代傳統條形碼識別技術，將有可能成為物品標識管理最為有效和先進的一項技術。

1.2.2、人工化識別技術

人工化識別技術，是針對人體所設計的一項智能識別技術，主要涉及到的核心技術有以下三種:

第一，人臉識別技術。對人臉進行掃描，進而進行身份信息的識別和判斷，通常所掃描的部位是人的眼睛或臉部結構。人臉識別技術通過局部放大，自動進行人臉部關鍵特徵信息的收集、識別，通過調節亮度，提高識別結果的精準性。

第二，聲音識別技術。通過對人的聲音進行有效識別，以此來判斷聲音主體身份。聲音識別技術運作原理為，從音色、音調、音質等層面，進行聲音的辨別，並在系統中進行特徵的記錄和匹配，進而實現識別目的[2]。

第三，指紋識別技術。通過掃描人的指紋，進而進行身份的識別和判定。由於每個人與其他人的指紋並不相同，所以指紋識別技術十分先進，能夠準確識別和判斷個人身份信息。

　　2、計算機人工智能識別技術應用領域

20世紀60年代之後，隨着計算機技術、信息技術和網絡技術的快速革新，人工智能識別技術因此得到快速發展，其應用範圍和領域不斷擴大，逐步發展成為各行各業、各個領域的核心技術。

2.1、應用於機器人技術領域

研究表明，機器人技術源自於20世紀70年代，成為一種專業學科。同時，機器人技術被各個領域所使用，取得一系列顯着應用成效。比如:機器人技術運用於外科手術中，機器人助手能夠幫助外科手術醫生進行手術，其應用範疇不斷擴大。究其原因，機器人人工智能識別技術不僅能夠減少組織成本性資金投入，而且有利於組織內外部風險的預防和規避。當然，儘管人工智能識別技術在機器人產業中的應用力度較大、範圍較廣，但是依然需要改進和完善。

2.2、應用於語音識別技術領域

語音識別，顧名思義就是通過某種特別手段和人工智能識別技術，讓機器對人類的語言有一定的理解，並且能夠產生識別、交互行為。長期以來，語音識別技術深受國內外學術界的高度重視。

語音識別類產品涉及面較廣、服務領先，具有巨大交互優勢。近年來，隨着人工智能識別技術的快速發展，語音識別技術同樣實現了較快發展，建立在語音識別技術之上的芯片越來越多，已然成為新時期人工智能識別與交互的核心內容。

2.3、應用於人工神經網絡領域

人工神經網絡簡稱為神經網絡，是批量處理單元相互交織形成的一種特殊網絡形態。神經網絡基於人腦，是對人腦抽象活動的具體化、簡單化和模擬化，與人腦基本功能極為相似。人工神經網絡是通過對人腦活動、指令的模擬、效仿，並從中得到啟發，進行批量單元信息的處理。人工神經網絡中，神經元之間的相互作用便會產生信息處理過程。儘管人工神經網絡並不能等同於人腦，也不能完全發揮出人腦所有作用，但是卻能夠通過人工智能識別技術幫助人類進行自動化、智能化事件的處理。

　　3、計算機人工智能識別技術的應用瓶頸

20世紀末，以密碼、密鑰等安全識別技術為主的信息、數據安全保障手段被廣泛運用於各行各業、各個領域之中。然而，其具備一定的易複製性、丟失性、不穩定性，所以在一定程度上嚴重製約和影響到信息安全技術的發展。計算機人工智能識別技術基於計算機技術之上，通過對信息數據進行採集、識別和錄入，能夠為人們提供便捷的操作方法[3]。然而，我國計算機人工智能識別技術發展應用時間較短，儘管取得了一系列顯着成效，應用範圍不斷擴大，但是其依然面臨巨大的應用瓶頸問題。

3.1、語音人工智能識別技術應用瓶頸

語音人工智能識別技術旨在讓機器能夠讀懂和識別出人類語言，並按照人類的指令進行一系列操作。語音人工智能識別技術作為計算機人工智能識別技術的一項核心技術，長期以來，深受國內外學術界的高度重視。與此同時，語音人工智能識別技術被廣泛應用於各行各業、各個領域，其技術和產品優勢十分鮮明，在語音電話、語音通信、語音交互等方面取得顯着應用成效。21世紀以來，計算機人工智能識別類產品類型的不斷增多，語音人工智能識別技術得到快速發展，以語音識別技術為載體的芯片數量日漸增多。然而，語音人工智能識別技術的發展時間較短，依然存在應用瓶頸問題，具體表現在以下三個方面:

(1)語音識別技術有待提升。語音識別技術實際應用過程中，必須儘可能排除外界環境的干擾，比如:外部其他噪聲。唯有此，才能準確識別音色、音調、音質。儘管語音識別技術基本上實現了智能化，但是以目前的技術來講，並無法在外部噪音的干擾下準確識別語音。如此一來，從一定程度上影響到語音識別技術的發展。因此，要想確保語音識別技術能夠在外部噪音影響的情況下實現準確識別，必須採取特殊抗噪音麥克風，這對於普通用户來講，基本上達不到該項要求。與此同時，用户在日常談吐過程中，較為隨意，具有明顯的地方特色，加之語速、頻率等控制影響較大，普通話不標準等問題，直接影響到語音識別設備對音色、音調、音質等的準確識別。除此之外，人們的語言受到年齡、情緒、身體素質等的影響，其音色、音調、音質隨着自身及外部環境的變化而改變，直接給語音識別形成影響。因此，當前語音識別技術可靠性有待提升。

(2)語音識別系統不健全，詞彙量較少。目前，我國計算機人工語音識別系統詞彙量較少，在實際運行過程中，並不能識別到所有的音色、音調和音質。倘若語音模型有一定的限制，詞彙中出現一些難以識別的方言、外語，那麼語音識別系統將無法在較短的時間內準確識別出語音，甚至會出現識別錯誤、不準等情況。基於此，隨着語音識別技術的不斷髮展，其應用範圍的進一步擴大，需要進行其詞彙量的增加，儘可能準確、快速識別出更多的語音，而建模方法、搜索算法的逐步變革，使得語音識別系統不能實現智能化識別，僅僅能夠識別出基礎的音色、音調和音質，對於其系統、深入、全面應用來講，依然存在較多的瓶頸問題[4]。

(3)應用成本較高、體積較大。目前，我國計算機人工智能識別技術的應用範圍不斷擴大、應用領域不斷增多，特別是語音識別技術的應用成效十分顯着。然而，語音識別技術的應用成本依然很高，使得普通用户基本無法接受。就目前的發展情況來看，語音識別技術應用成本的降低似乎難度很大。對性能、功能要求較高的語音識別基本上無法實現，當前的條件並不成熟，無法實現規模化、系統化和全面化，僅僅能夠準確識別要求標準較低的語音，而受到成本因素的制約，使得語音識別設備的研發和生產過程受到嚴重影響。與此同時，語音識別技術體積較大，佔用較多的空間資源，巨型化向微型化發展作為語音識別技術未來發展的主要趨勢。

而微型化語音識別設備的研發和生產，需要集成微電子芯片，當前的微電子芯片與語音識別技術關聯並不密切，在實際操作過程中，微型化語音識別技術並無法在降低成本的同時得以實現，從一定程度上直接阻礙到語音識別技術的廣泛推廣和應用普及。

3.2、視覺人工智能識別技術應用瓶頸

視覺人工智能識別技術與語音人工智能識別技術相同，均作為計算機人工智能識別技術的.重要組成部分。然而，視覺人工智能識別技術面臨的應用瓶頸問題更為嚴重。通過進行相關信息數據的採集、傳輸、識別和處理，進而達到人工智能化的目的。常見的視覺人工智能識別技術有人臉識別技術、指紋識別技術等，下面重點闡述人臉識別技術和指紋識別技術應用瓶頸。

(1)人臉識別技術應用瓶頸。人臉識別技術主要通過對人臉結構、瞳孔等關鍵部位進行準確識別和有效判斷。儘管人臉識別技術非常方便，便於人們進行身份的認證，但是在實際應用過程中，依然面臨以下幾個方面的瓶頸問題:一是由於人們臉部表情各不相同，即使同一人，其面部表情也隨情緒、外部環境的變化而改變，數據庫中的人臉表情數據十分有限，從而之間影響到人臉識別效果;二是人臉結構、輪廓均會跟隨外部環境、個人情緒、年齡等發生改變，從而造成識別效果並不明顯;三是受到外部環境，諸如光線之類的因素影響，人臉識別同樣面臨不確定性因素;四是人臉具有一定的雷同性，這就難免造成人臉識別設備的誤判、誤識。現階段，人臉人工智能識別技術在我國相關領域已經取得一系列顯着成效，但是在實際應用過程中，依然面臨較大的瓶頸問題，比如:臉部表情、臉部輪廓、臉部結構、髮型、化粧、外部光線等的不同，都將給人臉識別帶來巨大的挑戰和識別壓力。國內外學術界專業學者經過幾十年的研究和探索，從各個學科層面出發，對人臉智能識別技術展開了大量研究，但是依然有一些難以徹底解決的難題。就人類自身而言，在日常的生活交際過程中，對人們的面孔識別也難免會出現差錯，而人臉智能識別技術跟人腦相比，依然有一定差距，其人臉識別過程更為困難，特別是精準度方面難以有效掌控，這將是制約和影響其發展的一大瓶頸問題。

(2)指紋識別技術應用瓶頸。人類的指紋是獨一無二的，也就是説，世界上任何一個人的指紋與其他人均不相同。基於此，指紋識別技術應運而生，成為一種有效識別身份信息的高科技技術。

指紋識別技術通過對人們指紋斷點、紋路、交叉點等進行準確識別，從而識別出人們獨一無二的身份，有利於個人身份及其他私人信息的保護。然而，看似非常嚴密的指紋識別，卻面臨指紋被非法採集的問題，倘若一個人將指紋信息泄露出去，或者被他人所利用，那麼其自身信息將容易被暴露、被利用[5]。如此一來，面臨巨大的風險隱患。與此同時，儘管指紋識別系統採取非常先進的計算機人工智能識別技術，但是在實際應用過程中，某些人的指紋信息較為模糊，基本上無法看清紋路等，這將無法進行指紋的準確識別。例如:目前國內外大型公司所配置的簽到打卡機，便是一種典型的指紋識別裝置，便於公司掌握員工出勤情況，但是如果員工指紋損傷，那麼將基本上不能被識別。由此可見，指紋識別技術在實際應用過程中，面臨一系列瓶頸問題。

當前，人們在應用人臉識別技術和指紋識別技術過程中，基本上均使用計算機進行了密碼的設置，但是從應用成效來看，並不顯着，存在較大的弊端。這將需要繼續對人臉識別和指紋識別技術進行改進、升級，進而來解決計算機人工智能識別技術應用瓶頸，有力推動其健康、持續發展。

　　參考文獻:

[1]楊恆.計算機人工智能技術研究進展和應用分析[J].信息通信，2014(01):130.

[2]周娟.計算機人工智能識別技術應用瓶頸分析[J].軟件導刊，2014(09):28～29.

[3]劉喬輝.計算機人工智能識別技術的應用探討[J].科技風，2016(04):121～122.

[4]黃鑫.分析計算機人工智能識別技術的應用瓶頸[J].數字技術與應用，2016(07):244.

[5]羅勇，向奕雪.計算機人工智能技術研究進展和應用分析[J].電子製作，2014(18):47.