計算機人工智能化運用探索論文

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關鍵詞：人工智能應用計算機人類探索

摘要：人工智能是在計算機科學、控制論、信息論、心理學、語言學等多種學科相互滲透的基礎發展起來的一門新興邊緣學科，主要研究用用機器（主要是計算機）來模仿和實現人類的智能行為，經過幾十年的發展，人工智能應用在不少領域得到發展，在我們的日常生活和學習當中也有許多地方得到應用本文就符號計算、模式識別、專家系統、機器翻譯等方面的應用作簡單介紹，籍此使讀者對我們身邊的人工智能應用有一個感性的認識。

一、符號計算

計算機最主要的用途之一就是科學計算，科學計算可分為兩類：一類是純數值的計算，例如求函數的值，方程的數值解，比如天氣預報、油藏模擬、航天等領域;另一類是符號計算，又稱代數運算，這是一種智能化的計算，處理的是符號符號可以代表整數、有理數、實數和復數，也可以代表多項式，函數，集合等長期以來，人們一直盼望有一個可以進行符號計算的計算機軟件系統早在50年代末，人們就開始對此研究進入80年代后，隨著計算機的普及和人工智能的發展，相繼出現了多種功能齊全的計算機代數系統軟件，其中Mathematica和Maple是它們的代表，由于它們都是用C語言寫成的，所以可以在絕大多數計算機上使用Mathematica是第一個將符號運算，數值計算和圖形顯示很好地結合在一起的數學軟件，用戶能夠方便地用它進行多種形式的數學處理。

計算機代數系統的優越性主要在于它能夠進行大規模的代數運算通常我們用筆和紙進行代數運算只能處理符號較少的算式，當算式的符號上升到百位數后，手工計算就很困難了，這時用計算機代數系統進行運算就可以做到準確，快捷，有效現在符號計算軟件有一些共同的特點就是在可以進行符號運算、數值計算和圖形顯示等同時，還具有高效的可編程功能在操作界面上一般都支持交互式處理，人們通過鍵盤輸入命令，計算機處理后即顯示結果并且人機界面友好，命令輸入方便靈活，很容易尋求幫助。

盡管計算機代數系統在代替人繁瑣的符號運算上有著無比的優越性，但是，計算機畢竟是機器，它只能執行人們給它的指令，有一定的局限性首先，多數計算機代數系統對計算機硬件有較高的要求，在進行符號運算時，通常需要很大的內存和較長的計算時間，而精確的代數運算以時間和空間為代價的第二個問題是用計算機代數系統進行數值計算，雖然計算精度可以到任意位，但由于計算機代數系統是用軟件本身浮點運算代替硬件算術運算，所以在速度要比用Fortran語言算同樣的問題慢百倍甚至千倍另外，雖然計算機代數系統包含大量的數學知識，但這僅僅是數學中的一小部分，目前仍有許多數學領域未能被計算機代數系統涉及計算機代數系統仍在不斷地發展、完善之中。

二、模式識別

模式識別就是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀這里，我們把環境與客體統稱為“模式”，隨著計算機技術的發展，人類有可能研究復雜的信息處理過程用計算機實現模式（文字、聲音、人物、物體等）的自動識別，是開發智能機器的一個最關鍵的突破口，也為人類認識自身智能提供線索信息處理過程的一個重要形式是生命體對環境及客體的識別對人類來說，特別重要的是對光學信息（通過視覺器官來獲得）和聲學信息（通過聽覺器官來獲得）的識別這是模式識別的兩個重要方面市場上可見到的代表性產品有光學字符識別系統(OpticalCharacterRecognition，OCR)、語音識別系統等計算機識別的顯著特點是速度快、準確性和效率高識別過程與人類的學習過程相似以“漢字識別”為例：首先將漢字圖象進行處理，抽取主要表達特征并將其特征與漢字的代碼存在計算機中就象把老師教我們這個字叫什么、如何寫的知識記憶在大腦中這一過程叫做“訓練”識別過程就是將輸入的漢字圖像經處理后與計算機中所保存的全部漢字進行比較，找出最相近的字作為識別結果，這一過程叫做“匹配”。

語音識別就是讓計算機能聽懂人說的話，一個重要的例子就是七國語言（英、日、意、韓、法、德、中）口語自動翻譯系統其中，中文部分的實驗平臺設立在中國科學院自動化所的模式識別國家重點實驗室，這是口語翻譯研究跨入世界領先水平的標志該系統實現后，人們出國預定旅館、購買機票、在餐館對話和兌換外幣時，只要利用電話網絡和國際互聯網，就可用手機、電話等與“老外”通話。

指紋是人體的一個重要特征，具有唯一性北京大學有關專家對數字圖像的離散幾何性質進行了深入研究，建立了從指紋灰度圖像精確計算紋線局部方向、進而提取指紋特征信息的理論與算法，隨后研究成功了適于民用身份鑒定的全自動指紋鑒定系統，以及適于公安刑事偵破的指紋鑒定系統從而開創了我國指紋自動識別系統應用的先河北大指紋自動識別系統的推出，使我國公安干警從指紋查對的繁重人工處理中解放出來浙江省從1997年開始使用北大指紋自動識別系統，采取省地（市）二級建庫、省地（市）縣三級查詢的方式，形成了獨特的“浙江模式”省公安廳現已建立了100多萬人的指紋庫，是目前國內的第二大庫在100多萬人的指紋庫中，檢索一枚現場指紋僅需4分鐘左右2000年浙江省用指紋自動識別系統直接破案3063起，連帶破案12000多起破案率為全國第一，并遙遙領先于國內其它指紋識別系統，被公安部樹為指紋系統建設應用樣板。

這里介紹一個綜合應用的例子，一汽集團公司與國防科技大學最近合作研制成功“紅旗轎車自主駕駛系統”（即無人駕駛系統），它標志著我國研制高速智能汽車的能力已達到當今世界先進水平汽車自主駕駛技術是集模式識別、智能控制、計算機學和汽車操縱動力學等多門學科于一體的綜合性技術，代表著一個國家控制技術的水平紅旗車自主駕駛系統采用計算機視覺導航方式，并采用仿人控制，實現了對紅旗車的操縱控制首先，攝像機將車前方的道路和車輛行駛情況輸入到圖像處理和圖像識別系統該系統識別出道路狀況、前方車輛的相對距離和相對車速接著，路徑規劃系統根據這些信息規劃出一條合適路徑，即決定如何開車然后，路徑跟蹤系統根據需跟蹤的路徑，結合車輛行駛狀態參數和車輛駕駛動力學約束，形成控制命令，控制方向盤和油門開啟機構產生相應動作，使汽車按照規劃好的路徑前進，即按自主駕駛系統的規劃路徑前進。

三、專家系統

專家系統是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統專家系統內部含有大量的某個領域的專家水平的知識與經驗，能夠運用人類專家的知識和解決問題的方法進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，來解決該領域的復雜問題專家系統是人工智能應用研究最活躍和最廣泛的應用領域之一，涉及到社會各個方面，各種專家系統已遍布各個專業領域，取得很大的成功根據專家系統處理的問題的類型，把專家系統分為解釋型、診斷型、調試型、維修型、教育型、預測型、規劃型、設計型和控制型等10種類型具體應用就很多了，例如血液凝結疾病診斷系統、電話電纜維護專家系統、花布圖案設計和花布印染專家系統等等。

為了實現專家系統，必須要存儲有該專門領域中經過事先總結、分析并按某種模式表示的專家知識(組成知識庫)，以及擁有類似于領域專家解決實際問題的推理機制(構成推理機)系統能對輸入信息進行處理，并運用知識進行推理，做出決策和判斷，其解決問題的水平達到或接近專家的水平，因此能起到專家或專家助手的作用。

開發專家系統的關鍵是表示和運用專家知識，即來自領域專家的己被證明對解決有關領域內的典型問題有用的事實和過程目前，專家系統主要采用基于規則的知識表示和推理技術由于領域的知識更多是不精確或不確定的，因此，不確定的知識表示與知識推理是專家系統開發與研究的重要課題此外，專家系統開發工具的研制發展也很迅速，這對擴大專家系統的應用范圍，加快專家系統的開發過程，將起到積極地促進作用隨著計算機科學技術整體水平的提高，分布式專家系統、協同式專家系統等新一代專家系統的研究也發展很快在新一代專家系統中，不但采用基于規則的推理方法，而且采用了諸如人工神經網絡的方法與技術。

四、機器翻譯

機器翻譯是利用計算機把一種自然語言轉變成另一種自然語言的過程，用以完成這一過程的軟件系統叫做機器翻譯系統幾十年來，國內外許多專家、學者為機器翻譯的研究付出了大量的心血和汗水雖然至今還沒有一個實用、全面、高質量的自動翻譯系統出現，不過也取得了很大的進展，特別是作為人們的輔助翻譯工具，機器翻譯已經得到大多數人的認可目前，國內的機器翻譯軟件不下百種，根據這些軟件的翻譯特點，大致可以分為三大類：詞典翻譯類、漢化翻譯類和專業翻譯類詞典類翻譯軟件代表是“金山詞霸”了，堪稱是多快好省的電子詞典，它可以迅速查詢英文單詞或詞組的詞義，并提供單詞的發音，為用戶了解單詞或詞組含義提供了極大的便利漢化翻譯軟件的典型代表是“東方快車2000”，它首先提出了“智能漢化”的概念，使翻譯軟件的輔助翻譯作用更加明顯以“譯星”、“雅信譯霸”為代表的專業翻譯系統，是面對專業或行業用戶的翻譯軟件，但其專業翻譯的質量與人們的實用性還有不少差距，有人評價說“滿篇英文難不住，滿篇中文看不懂”，該說法雖然比較極端，但機譯譯文的質量確實卻一直是個老大難問題這里，我們不妨對現有的機譯和人譯過程作一比較，從中可以看出一些原因：

機器翻譯：

1.一句一句處理，上下文缺乏聯系；

2.對源語言的分析只是求解句法關系，完全不是意義上的理解；

3.缺乏領域知識，從計算機到醫學，從化工到法律都通用，就換專業詞典；

4.譯文轉換是基于源語言的句法結構的，受源語言的句法結構的束縛；

5.翻譯只是句法結構的和詞匯的機械對應

人工翻譯：

1.一般會先通讀全文，會前后照應；

2.對源語言是求得意義上的理解；

3.只有專業翻譯人員，而沒有萬能翻譯人員；

4.譯文是基于他對源語言的理解，不受源語言的句法結構的束縛；

5.翻譯是一個再創造的過程

在目前的情況下，計算機輔助翻譯應該是一個比較好的實際選擇事實上，在很多領域中，計算機輔助人類工作的方式已經得到了廣泛的應用，例如CAD軟件如果計算機輔助技術用于語言的翻譯研究，應該同樣可以起到很大的輔助作用，這就是所謂的“計算機輔助翻譯”它集機器記憶式翻譯、語法分析式翻譯和人際交互式翻譯為一體，把翻譯過程中機械、重復、瑣碎的工作交給計算機來完成這樣，翻譯者只需將精力集中在創造性的思考上，有利于工作效率的提高。

機器翻譯研究歸根結底是一個知識處理問題，它涉及到有關語言內的知識、語言間的知識、以及語言外的世界知識，其中包括常識和相關領域的專門知識隨著因特網的普及與發展，機器翻譯的應用前景十分廣闊作為人類探索自己智能和操作知識的機制的窗口，機器翻譯的研究與應用將更加誘人國際上有關專家分析認為機器翻譯要想達到類似人工翻譯一樣的流暢程度，至少還要經歷15年時間的持續研究，但在人類對語言研究還沒有清楚“人腦是如何進行語言的模糊識別和判斷”的情況下，機器翻譯要想達到100%的準確率是不可能的。

五、人工智能思想的應用：在家里尋找外星人

人工智能的基本思想已經在許多領域中得到了應用，“在家里尋找外星人”（SETI@home）項目就是利用人工智能的神經網絡和網格計算思想的一個成功案例SETI@home是SearchforExtraTerrestrialIntelligenceatHome的縮寫，意為：在家里尋找外星文明該項目由美國行星學會和美國加州大學伯克利分校于1999年5月17日開始啟動，它利用特定的PC機屏幕保護程序，來調用全球上網的個人計算機的閑置能力，分析世界上最大的射電望遠鏡獲得的數據，幫助科學家探索外星生物其計算模式的實質就是網格計算：

SETI@home項目的大致流程是這樣的：

1.政府或者研究部門將一項需要巨大運算量的任務以程序和數據的形式提交給服務器

2.服務器將數據和程序代碼分成更小的部分，也稱“子任務”

3.在志愿者的PC機上安裝一種特殊的客戶程序（事實上是一個屏幕保護程序），它能自動同服務器聯絡，自動下載和處理子任務

4.子任務處理完后的結果被送回服務器然后，客戶程序下載新的子任務，繼續處理

5.一旦所有的子任務處理完畢，服務器就將各種結果匯總，生成最后的報告，并把最終結果發回提交人

SETI@home的資料來源于波多黎哥Arecibo的無線電望遠鏡所收集的信息，本次觀測自1998年10月開始，每天收集約35G資料，因為該處沒有足夠的網路頻寬，因此只能錄制磁帶，以傳統郵寄的方式送達柏克萊加大，資料再分割成每單位約350K，透過Internet傳送到參與者的電腦，借分散運算來處理龐大的資料由于SETI@home項目沒有得到國家的專項撥款費，所以只好請全世界的PC幫忙參與這個活動的人沒有任何獎賞，只有默默奉獻，不過根據反饋回來的數據片斷的多少統計，雖然到目前為止尚未找到外星人，但是，SETI@home項目卻有力地證明網格計算是行之有效的。公務員之家

從SETI@home項目正式啟動以來，已經有470多萬志愿者參加了這個項目，他們從指定的站點下載射電望遠鏡收集的信息的片斷，用自己的計算機運行分析，從中尋找宇宙中生命的跡象，總處理數據量達到了15T，平均每位參與者讓自己的電腦為SETI@home工作了17個半小時，這相當于使用一臺PC機工作482023年，相當于使用超級計算機工作48年該項目充分利用了分布在世界各地計算機的力量，雖然整個計劃耗資只有50萬美元，卻擁有強大的威力。