人工智能技术分析

人工智能技术分析

人工智能技术研究范畴非常广泛，包括专家系统、神经网络、启发式算法、模糊逻辑、遗传算法等。而目前广泛使用的还以神经网络、模糊逻辑以及遗传算法的各种扩展算法为主，例如神经网络扩展的深度学习算法即为百度智能搜索的核心算法。以应用场景分类时人工智能核心技术可以分为以下几个方面：

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（1）数据挖掘与学习

当面对大量的数据需要进行深度数据挖掘、明晰数据之间的联系时，通常采用的方法是人工智能的一个重要分支——机器学习。机器学习是研究如何使用计算机模拟或实现人类的学习活动。它是继专家系统之后人工智能的又一重要应用领域，是使计算机具有智能的根本途径，也是人工智能研究的核心课题之一，它的应用遍及至人工智能的各个领域。学习是人类智能的重要特征，也是获得知识的基本手段，而机器学习也是使计算机具有智能的根本途径。基于人工神经网络的深度学习目前已经广泛应用，神经网络是对人脑或自然神经网络一些基本特性的抽象，通过模拟大脑的某些机理与机制从而实现功能。正是由于神经网络具有多神经元、分布式计算性能、多层深度反馈调整等优势，才能够针对海量数据进行计算和分析，通过数据训练形成模型，其自主学习的特性，非常适用于处理复杂多维的非线性问题和基于智能关联的海量搜索。

数据挖掘在各领域中的应用及发展前景

当前数据挖掘应用主要集中在电信、零售、农业、网络日志、银行、电力、生物、天体、化工、医药等方面。专家也指出，数据挖掘会成为未来十年内重要的技术之一。而数据挖掘，也已经开始成为一门独立的专业学科。

具体发展趋势和应用方向主要有：对知识发现方法的研究进一步发展，如对Bayes和Boosting方法的研究和提高；商业工具软件不断产生和完善，注重建立解决问题的整体系统。

数据挖掘的发展应是挖掘工具在先进理论指导下的改进，而就现有情况而言，还有至少二十年的发展空间。

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（2）知识和数据智能处理

知识处理时使用最多的技术是专家系统。专家系统是人工智能研究领域中的一个重要分支，它将探讨一般的思维方法转入到运用专门知识求解专门问题，实现了人工智能从理论研究向实际应用的重大突破。专家系统可看作一类具有专门知识的计算机智能程序系统，它能运用特定领域中专家提供的专门知识和经验，并采用人工智能中的推理技术来求解和模拟通常由专家才能解决的各种复杂问题。发展专家系统的关键在于表达和运用专家知识，一个基本的专家系统通常由知识库、数据库、推理机、解释机制、知识获取和用户界面6部分组成。作为开展最早的人工智能领域，随着人工智能的进一步发展专家系统也促生了一些新的手段，不断更新已有的研究领域，完成和其他人工智能技术的相互促进。

专家系统开发与应用前景

虽然至今人工智能还缺乏必要的理论,在一些关键技术方面,诸如机器学习、非单调推理、常识性知识表示、不确定推理等尚未取得突破性进展,并且专家系统的研究在我国的历史并不长,但其发展迅速,所取得的成果也非常显著。对于电力勘测建设行业,由于大量的问题具有明显的经验性、模糊性和不确定性,因此专家系统的开发应用更为迫切。尽管其难度较大,但着建造专家系统枝术的臻成熟,开发应用的前景是很广阔的。并且,随着改革的深入和市场经济的繁荣,勘测管理智能辅助决策系统的开发与应用也势在必行

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（3）人机交互

人与机器人的自然交互与合作就是要赋予机器人类似人类的观察、理解和生成各种情感特征的能力，使机器人能够完成像人一样进行交互，并可以针对人类需求进行功能辅助合作完成既定工作任务。人机交互中主要应用到的技术包括机器人学习和模式识别技术。机器人是模拟人行为的机械，是当前智能化领域发展较为先进的技术。而人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，其主要的研究对象是计算机模式识别系统，也就是让计算机系统能够模拟人类通过感觉器官对外界产生的各种感知能力。

人机交互发展阶段

概括的讲，新一代的人机交互技术的发展将主要围绕以下几个方面：

1）集成化：人机交互将呈现出多样化、多通道交互的特点。语音、手势、表情、眼动、唇动、头动、以及肢体姿势等交互手段将集成在一起，是新一代自然、高效的交互技术的一个发展方向。

2）网络化：新一代的人机交互技术需要考虑在不同设备、不同网络、不同平台之间的无缝切换和延伸，支持用户随时随地利用多种简单的自然方式进行人机交互，而且包括支持多个用户之间以协作的方式进行交互。

3）智能化：在人机交互中，使计算机更好地自动捕捉人的姿态、手势、语音和上下文等信息，了解人的意图，并做出合适的反馈或动作，提高交互活动的自然性和高效性，使人－机之间的交互像人－人交互一样自然、方便，是计算机科学家正在积极探索的新一代交互技术的一个重要内容。

4）标准化：从降低产品成本，提升设备的兼容性和可扩张性能等角度，人机交互标准的设定是一项长期而艰巨的任务，并随着社会需求的变化而不断变化。

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