,

(中國(guó)電子科學(xué)研究院，北京 100041)

0 引 言

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展和改進(jìn)，有效的促進(jìn)了人工智能在醫(yī)療診斷、物流倉(cāng)儲(chǔ)、裝備制造、在線學(xué)習(xí)、旅游交通等領(lǐng)域中的普及和使用，構(gòu)建了智能物流追蹤系統(tǒng)、機(jī)器人控制系統(tǒng)、在線醫(yī)療診斷系統(tǒng)等，實(shí)現(xiàn)制造裝備、軍工企業(yè)、物流運(yùn)輸?shù)闹悄芑?，可以?shí)時(shí)的跟蹤這些行業(yè)的信息，實(shí)現(xiàn)了信息加工和處理。人工智能應(yīng)用時(shí)，如何從海量的數(shù)據(jù)中識(shí)別潛在的信息是非常關(guān)鍵的工作，海量數(shù)據(jù)不僅包括文本信息、圖像信息，還包括視頻信息，這些數(shù)據(jù)中還夾雜著許多的噪聲，這樣就會(huì)影響人工智能的精確度、可靠性，無法提高人工智能的便捷性。因此，人工智能引入了許多先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和遺傳算法等，未來將會(huì)引入更多的模擬退火、卷積網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)等技術(shù)，進(jìn)一步改進(jìn)人工智能的普適性和魯棒性。

本文基于筆者多年的研究實(shí)踐，詳細(xì)地描述了人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀，同時(shí)闡述了人工智能關(guān)鍵技術(shù)，分析了這些技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，同時(shí)展望了未來人工智能發(fā)展方向，給人們應(yīng)用帶來的啟示。

1 人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀

人工智能集成了統(tǒng)計(jì)學(xué)、電子學(xué)、信息論、數(shù)據(jù)庫(kù)等，經(jīng)過多年的發(fā)展，取得了顯著的應(yīng)用成效。本文結(jié)合筆者多年的研究現(xiàn)狀，描述人工智能在物流倉(cāng)儲(chǔ)、醫(yī)療診斷、裝備制造、在線學(xué)習(xí)和旅游交通領(lǐng)域的應(yīng)用。

人工智能在旅游交通中最重要的應(yīng)用就是智能駕駛和智能推薦旅游線路。智能駕駛可以利用利用安裝在汽車四周的傳感器感知車輛前后方以及兩側(cè)的人、車、障礙物等，將這些信息反饋給控制器，控制器可以利用這些知識(shí)規(guī)劃出一條安全的行駛線路，智能駕駛利用人工智能技術(shù)，整合心理學(xué)、交通法規(guī)等，嚴(yán)格的執(zhí)行安全第一的準(zhǔn)則，駕駛安全性也會(huì)大大的提高。旅游線路智能推薦可以建立在旅游管理系統(tǒng)、酒店管理系統(tǒng)、景點(diǎn)管理系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建一個(gè)完善的信息基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，為用戶提供旅游線路推薦服務(wù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)智能線路管理模式，改進(jìn)旅游景點(diǎn)服務(wù)水平，實(shí)現(xiàn)多樣化的路線操作，自動(dòng)化的定位景點(diǎn)、酒店、車輛和提供導(dǎo)航服務(wù)[1]。

機(jī)器人是人工智能的一個(gè)重要產(chǎn)物，已經(jīng)在太空探險(xiǎn)、消防急救、探險(xiǎn)排爆、生產(chǎn)加工中得到廣泛應(yīng)用，比如在太空探險(xiǎn)時(shí)，由于人們自身的機(jī)體存在脆弱性，許多領(lǐng)域都有大量的輻射，這些區(qū)域人們無法靠近，因此可以利用機(jī)器人代替人們?nèi)スぷ?，探測(cè)是否存在有機(jī)生命。機(jī)器人自身具有強(qiáng)大的外界抗壓力，因此探險(xiǎn)排爆可以采用機(jī)器人進(jìn)行操作，即使爆炸破壞了機(jī)器人的完整性也可以通過修復(fù)使其正常工作。另外，在醫(yī)療診斷過程中，人工操作存在較大的誤差，因此可以使用機(jī)器人代替人工，完成復(fù)雜度高、難度較大的手術(shù)操作，利用機(jī)器人卻可以精準(zhǔn)操作，進(jìn)行高難度手術(shù)。未來城市化進(jìn)程加快，越來越多的建筑創(chuàng)出新的高度，由于安全性等問題造成人們無法在樓外進(jìn)行作業(yè)，比如更換玻璃窗、擦洗玻璃幕墻等，這些都可以使用人工智能機(jī)器人完成。人工智能的發(fā)展將會(huì)為人們工作、生活帶來更多的方便，更好的提高人類生活的舒適性。

人工智能在物流倉(cāng)儲(chǔ)應(yīng)用時(shí)開發(fā)了倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)，倉(cāng)庫(kù)管理可以利用攝像頭、溫濕度傳感器、霉菌傳感器等獲取倉(cāng)庫(kù)信息，實(shí)時(shí)的將這些信息展現(xiàn)給倉(cāng)庫(kù)管理員，同時(shí)分析歷史倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)，確保倉(cāng)庫(kù)運(yùn)行安全。倉(cāng)儲(chǔ)管理過程中，為了避免火災(zāi)發(fā)生，人們引入了智能建筑管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠利用傳感器實(shí)現(xiàn)煙霧、溫度探測(cè)，及時(shí)的啟動(dòng)振鈴，為倉(cāng)儲(chǔ)管理人員發(fā)送報(bào)警器，也可以自動(dòng)化的啟動(dòng)噴淋器，將火災(zāi)遏制在萌芽狀態(tài)。物流運(yùn)輸過程中，許多物品都可以使用二維碼進(jìn)行標(biāo)注，然后將其錄入到系統(tǒng)中，這樣就可以實(shí)現(xiàn)物品運(yùn)輸?shù)膶?shí)時(shí)跟蹤。物品運(yùn)輸過程中，利用攝像頭可以實(shí)時(shí)的拍攝車輛位置，然后結(jié)合GPS進(jìn)行定位，保證物品運(yùn)輸線路的準(zhǔn)確性。

醫(yī)療診斷一直是信息化發(fā)展和應(yīng)用的重要領(lǐng)域，為了提高醫(yī)療診斷水平，在CT圖像處理中引入模式識(shí)別技術(shù)，結(jié)合人體各個(gè)器官部位的特征，發(fā)現(xiàn)圖像中的每一個(gè)器官的輪廓，這樣就可以實(shí)現(xiàn)信息加工和處理。醫(yī)療診斷引入人工智能，其可以大幅度提高治療救治水平。另外，許多醫(yī)院開發(fā)了遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)，將自己的診斷報(bào)告上傳到數(shù)據(jù)庫(kù)中，系統(tǒng)可以自動(dòng)化的為患者推薦主治醫(yī)師，提高診斷水平。另外，人工智能與移動(dòng)客戶端結(jié)合在一起，可以結(jié)合軟件自帶的化學(xué)電子芯片，檢測(cè)人體的血糖濃度，也可以檢測(cè)人體的血壓，及時(shí)的查看人體健康水平[2]。

2 人工智能應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)及發(fā)展啟示

人工智能經(jīng)過多年的發(fā)展，其關(guān)鍵技術(shù)誕生了很多，總體可以劃分為兩個(gè)類別，分別是有監(jiān)督技術(shù)、無監(jiān)督技術(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等屬于有監(jiān)督技術(shù)，K均值等屬于無監(jiān)督技術(shù)。有監(jiān)督技術(shù)可以充分的利用人工智能先驗(yàn)知識(shí)，構(gòu)建一個(gè)功能健全的數(shù)據(jù)分析模式，針對(duì)這個(gè)模型進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，可以提高模型應(yīng)用的普適性，改進(jìn)數(shù)據(jù)分析的精確度；無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要采用任何先驗(yàn)知識(shí)，數(shù)據(jù)分析模型可以自動(dòng)化的進(jìn)行信息挖掘，自動(dòng)化的構(gòu)建一個(gè)學(xué)習(xí)模式，無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法經(jīng)過多年的改進(jìn)，已經(jīng)在語音識(shí)別、文本檢索領(lǐng)域得到廣泛普及。本文結(jié)合筆者多年的研究和實(shí)踐，重點(diǎn)描述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、K均值等人工智能關(guān)鍵技術(shù)，分析這些技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)給出這些技術(shù)的應(yīng)用趨勢(shì)[3-5]。

(1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于生物學(xué)、神經(jīng)學(xué)、心理學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的有監(jiān)督人工智能技術(shù)，其可以模仿人的大腦神經(jīng)系統(tǒng)，建立一個(gè)有規(guī)律的計(jì)算模式，將多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)集成在一起構(gòu)成一個(gè)系統(tǒng)，很大程度上可以模擬人腦功能，也是生物系統(tǒng)在計(jì)算機(jī)信息處理中的應(yīng)用和體現(xiàn)。目前，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過多年的研究，已經(jīng)在語音識(shí)別、圖像處理、視頻追蹤等方面得到了廣泛研究。百度、IBM、阿里巴巴、科大訊飛等公司開始將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到語音識(shí)別領(lǐng)域，能夠?qū)⑷藗兊恼Z音識(shí)別為文字，然后將這些信息輸入到搜索引擎中，成功的開發(fā)了語音識(shí)別系統(tǒng)。目前，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為了提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確度，又開始引入深度學(xué)習(xí)規(guī)則，深度學(xué)習(xí)規(guī)則作為一個(gè)多層次的感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用強(qiáng)度值向量、矩陣向量等特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，能夠更加有效的實(shí)現(xiàn)特征識(shí)別和提取。

(2)支持向量機(jī)(SVM)算法

支持向量機(jī)能夠?yàn)橛脩籼峁┮粋€(gè)性能非常強(qiáng)大的人工智能技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的樣本數(shù)量進(jìn)行非線性數(shù)據(jù)挖掘，可以更加有效的適用于高緯度數(shù)據(jù)模式。支持向量機(jī)可以實(shí)現(xiàn)分類和回歸分析，給定一組數(shù)據(jù)樣本，每一個(gè)樣本都可以指明類別，一個(gè)SVM算法建立訓(xùn)練學(xué)習(xí)模型，分配新的實(shí)例，將其劃分為非概率的二元線性分類。支持向量機(jī)最為關(guān)鍵的目標(biāo)函數(shù)就是核函數(shù)，如果樣本處于低維空間，解決的方法就是將其映射到高維空間，但是容易增加計(jì)算復(fù)雜度，核函數(shù)正好可以解決這個(gè)問題，只要在人工智能應(yīng)用時(shí)選擇一個(gè)合適的核函數(shù)，將其映射到高維空間進(jìn)行分類，因此就可以獲取更多的目標(biāo)函數(shù)。目前，支持向量機(jī)已經(jīng)在空間數(shù)據(jù)建模、地圖信息分析等領(lǐng)域得到應(yīng)用，更好的建模信息處理功能，保證人工智能的應(yīng)用可靠性、完整性。目前，支持向量機(jī)發(fā)展中存在的問題是精確度較低，因此引入了自適應(yīng)共振理論，進(jìn)一步利用數(shù)據(jù)中隱含的有價(jià)值信息，根據(jù)這些信息進(jìn)行挖掘和分類操作，從不同的角度進(jìn)行分類，提高數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確度。

(3)k均值算法

k均值算法基于相似度、距離、互信息等度量，將這些信息作為任意兩個(gè)目標(biāo)對(duì)之間的相似性、距離和共有信息程度，關(guān)系越緊密兩個(gè)對(duì)象的度量就會(huì)越相似，因此這種人工智能技術(shù)不需要先驗(yàn)知識(shí)，不需要指定數(shù)據(jù)對(duì)象的歸屬標(biāo)簽，通過數(shù)據(jù)內(nèi)部的磨合聚集在一起，識(shí)別數(shù)據(jù)隱含的模式，目前K均值作為一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，已經(jīng)在醫(yī)學(xué)圖像處理、文本信息檢索、金融數(shù)據(jù)分析、藥物利用等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

人工智能作為智能制造、機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)、金融證券、大數(shù)據(jù)等應(yīng)用基礎(chǔ)，目前正在積極的在我國(guó)各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛普及和使用，取得了顯著的應(yīng)用成效。比如在智能制造領(lǐng)域，可以利用大數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)需求分析模型，可以更加良好的獲取用戶需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)制造，提高制造業(yè)的流轉(zhuǎn)效率和速度。金融證券行業(yè)引入人工智能技術(shù)，可以更加完整的判斷系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，利用人工智能實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管模型，判斷金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，保證金融行業(yè)不發(fā)生系統(tǒng)性分析。電子商務(wù)行業(yè)各個(gè)平臺(tái)入駐的商戶數(shù)以萬計(jì)，銷售的商品數(shù)以億計(jì)，琳瑯滿目的商品不計(jì)其數(shù)為，因此消費(fèi)者瀏覽商品時(shí)，非常容易陷入一個(gè)眼花繚亂的局面，因此基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以構(gòu)建一個(gè)推薦系統(tǒng)，該推薦系統(tǒng)可以讀取用戶瀏覽商品、購(gòu)買商品的行為記錄，定期為用戶挑選類似商品進(jìn)行推薦，既能夠進(jìn)行營(yíng)銷推廣，也可以幫助消費(fèi)者快速定位需求商品，提高電子商務(wù)的成交率。人工智能為人們的工作、生活和學(xué)習(xí)提供了強(qiáng)大的支撐，更加有效的提高了人類社會(huì)的信息化、自動(dòng)化。

3 結(jié) 語

人工智能是計(jì)算機(jī)應(yīng)用的一個(gè)重要領(lǐng)域，利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建人工智能模型，可以實(shí)現(xiàn)信息的預(yù)處理、加工、提煉和增值服務(wù)，能夠?yàn)檎髥挝惶峁┫冗M(jìn)的決策知識(shí)，完善信息操作服務(wù)，可以更好的提高智能信息加工和管理水平，具有重要的作用和意義。

[1] 林長(zhǎng)青, 胡揚(yáng). 電氣自動(dòng)化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究[J]. 山東工業(yè)技術(shù), 2016(10):151-151.

[2] 楊震, 楊寧, 徐敏捷. 面向物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的人工智能相關(guān)技術(shù)研究[J]. 電信技術(shù), 2016, 8(5):16-19.

[3] 楊卓越. 人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀及安全風(fēng)險(xiǎn)分析[J]. 金融經(jīng)濟(jì):理論版, 2017(1):147-148.

[4] 董可男, 王楠. 智能醫(yī)療時(shí)代的曙光——人工智能+健康醫(yī)療應(yīng)用概覽[J]. 大數(shù)據(jù)時(shí)代, 2017(4).

[5] 程?hào)|亮. 人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀及安全風(fēng)險(xiǎn)探析[J]. 金融科技時(shí)代, 2016(9):47-49.