人工智能技术应用研究

人工智能技术应用研究摘要：人类进入20世纪后，一门只有60年历史的年轻科学----人工智能技术正以其特有的方式影响着世界。人工智能技术被称为本世纪三大科技成就之一，人工智能技术的应用有机器学习、专家系统、模式识别、自然语言处理、人工神经网络、机器人等。这些人工智能技术的应用给大部分领域带来了新的机遇，如图书馆系统设计、游戏开发等。其中人工智能技术主要是以人工的方法，进行智能活动和思维的规律研究，以建设具有一定思维能力的人工智能系统，从而在人类智能上进行智能方向的延伸。人工智能技术作为一项仿人类智能的科学技术，其呈现出十分良好的发展趋势，对人工智能技术应用进行深入了解，有利于人工智能技术的未来发展和技术提升。基于对人工智能技术应用与发展趋势的分析，本文主要详细阐述了人工智能技术的应用，以及同时对人工智能技术的发展趋势做了相关分析。

关键词：人工智能；智能技术；应用领域；AI算法

人工智能技术的发展带动了各行各业新兴产业的发展。现代科学技术空前发展,出现了脑科学、超级计算以及大数据等一系列新兴技术,对世界经济、政治、社会等格局都产生重大影响。世界各国逐渐从工业强国转向科技强国,美国颁发了《国家人工智能研究与发展战略规划》等战略性文件,在发展人工智能领域占领了领先位置,并把人工智能技术积极投入到军事活动中,争取在各种新兴产业中占领一席之地。日本人在人工智能领域处于领先地位,与此同时德国、英国、法国等西方发达国家都极其重视人工智能的发展,现代的国际形势“谁掌握了技术谁就掌握了未来”,我国面临各国发展人工智能的潮流也不能甘于落后,制定了“人工智能强国的战略”。在2020年我国颁布了《机器人产业发展规划(2016-2020年)》以及《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等一系列发展人工智能的措施,将我国的产业进行新一轮的更新换代。当代人工智能促进了科技进行重大性革新和产业的巨大性变革,与人们的生活息息；人工智能技术在当代社会中越来越重要,对今后世界格局都将产生重大的影响,那个国家掌握了最先机的科学技术,那个国家就掌握了发展的制高点和权威的话语权。1.人工智能技术的发展1.1人工智能技术概要人工智能是一种具有巨大社会和经济效益的革新性技术。与此同时，人工智能是一门正在迅速发展的新兴综合性很强的学科。人工智能的英文原名是ArtificalIntelligence,简记为AI。国内也有人主张将AI译为智能模拟。在国外还有人主张用MachineIntlligence(MI.机器智能)一词来称呼人工智能这一研究领域（例如在英国），但在国际上主要还是用人工智能这一术语。科技的每次基础突破，都会激起创新的热潮。“有人将人工智能比作第四次工业革命，来显示人工智能度各行各业带来的深远影响。”一、人工智能的定义人工智能就是在各种环境中模拟人的机器。人工智能如同许多新兴的学科一样，至今也没有一个统一的定义。“下一个一般性的定义几乎是不可能的，因为智能似乎是一个包含着许多的信息处理和信息表达技能的混合体。”主要是因为主要是因为不同的学科从各自的角度看，不同的学科从各自的角度看，下的定义也不一样。另外，最根本的一点就是人工智能的（如听觉、视觉、知识的表达等等）本质或是机制是什么，人们目前还不是清楚。人工智能词典里面是这样定义的“使计算机系统模拟人类的智能活动，完成人用智能才能完成的任务，称为人工智能。准确地说这不能用来作为人工智能的定义，到目前为止还没有合适的方式对机器的职能参数进行测试（Turingtest)].而一些学者正专注于研究人工智能的开发，并且在这方面也有一定的成果，并推广运用到很多领域。1.2人工智能发展简史了解人工智能的历史可以更全面地了解人工智能的内涵和发展。人工智能发展历程主要有下面几个时间点。1.2.1孕育（1956年以前）从古至今，人们就不断期望人的脑力劳动能由机器所替代，进而人们能更容易征服自然。而在探究人工智能发展历程中也出现了很多有关键影响的成果。1.2.2形成阶段（1956-1969年）人工智能发展到二十世纪中期已经从人类快速发展的科技领域正式产生。到1956年，斯坦福大学教授麦卡锡（McCarthy）、明斯基（Minsky）、朗彻斯特(Lochester)、香浓(Shannon)共同发起，邀请莫尔(More)、塞缪尔(Samuel)、纽尼尔(Newell)和西蒙(Simon)等，在美国参加一个为期2个月的学术交流会，针对机器智能化问题进行探究。1.2.3知识应用阶段（1970-至今）进入20世纪70年代，这个时期主要确立了知识在人工智能中有着非常重要的地位。人工智能也从理论或者实验室走向了实际应用，在各个应用领域中获得了显著的效果。在人工智能诞生的初期，在实验室中研究人工智能基本原理和方法的是一批科学家，他们认为人工智能科学家不应陷入到各个应用领域，人工智能技术推广运用到社会生产生活的各个方面，这理应是各领域工程师的任务。2.自然语言理解2.1自然言语理解是什么？自然语言理解也称为自然语言处理，语言是互通信息的重要方式，自然语言理解主要是研究怎么样让机器理解人类的语言，实现人与机器之间的自然语言交互。设定的自然语言机理被人工智能的计算机程序表达出来，实际上自然语言理解的过程是一种映射，一种表达被转化成另一种表达的过程。自然语言理解包括文字理解和语音理解，自然语言的生成比书面语言难，自然语言理解的难点是知识的表达和应用。机器要听得懂人发出的语音信息，比人听得懂机器发出的自然语言要难得多。语言的编码是一个很复杂的编码和解码的过程。不过一些语音合成器也早已投入使用，比如，由菲利普斯兄弟公司推出的Copilor,它会即时提醒司机“请注意油量”。自然语言理解意味着可以通过“人机对话”，机器可以被人类的语言而不是人类的手所控制。许多研究者确信，当知识结构和表达理论被建立起来，自然语言理解就会取得成功，并且许多研究表明语言和思维有着密切联系，通过研究自然语言理解也有助于研究人类思维的谜底。2.2自然语言理解的层次语音分析。语音分析是根据音位规则，区分出独立的音素。每个词汇都有它的语音形式，音素构成了音节，音节组成了一个词的发音。语音分析是一种高层次的语音识别。语法分析。语法就是语言还有句子表达的组织规则。如果让一个没学习过也没听过意大利语的人听懂意大利语是不可能的，要想让语言被计算机理解，也离不开语法。一般有两种不同的方法，第一种只使用模式匹配，以便信息被从句子中得出来。第二种采用被简化的语言子集。语义分析。对输入的语言进行分析，检查其语法结构的正确性，从而加以分类，这种过程称为语义分析。对于语言所表达的意义，这涉及到结构和词的歧义问题，如英语词come可能有多种意义。但是一个词的意义再多，结合上下文，在词组中其表达的意思也是唯一的。语用学。语用学的因素与知识、推理、上下文有关。语用是研究形式语言的操作含义，即如何实现的问题。语法、语义、语用之间是相互作用和相互联系的。2.3机器人“Robot”一词最早出现在科幻作家笔下。美国机器人研究院下的定义是，机器人是一种可再编程序的多功能的操作装置。其实也可以广义地理解，就是模拟人的视觉、听觉以及行走的控制装置。机器人的视觉、听觉的研究是难点。很多小孩子都能解决的比如绕过一个障碍物椅子，但是机器人却十分困难，因为机器人的视觉的模仿很困难。4.人工智能技术的应用4.1图书馆中的人工智能4.1.1与图书馆相关的人工智能技术人工智能作为一门研究计算机具体应该如何才能最大程度模拟出人类才具有的某些思维过程和智能行为的学科，为了让计算机能实现更高层次的应用，具体研究的内容主要是智能的含义与原理的实现。当下，人工智能技术应用之势伊然势不可挡，图书馆作为文化信息交流传播的一大站点更应该顺应时代潮流，积极应用并将人工智能技术融合到其日常管理和服务中。《2019人工智能发展报告》[1]详细介绍了包括知识工程、人机交互、计算机视觉、语音识别、机器学习、机器人、自然语言处理、计算机图形学、多媒体技术、数据库技术、可视化、数据挖掘与信息检索与推荐在内的人工智能13个子领域。笔者通过对2019、2018、2017年人工智能技术报告中涉及的人工智能子技术进行整理梳理出与图书馆相关的人工智能技术主要包括自然语言处理、人机交互、模式识别、知识图谱、机器学习、计算机视觉、虚拟现实/增强现实等。4.2人工智能在司法裁判中的应用4.2.1提高司法效率人类之所以进行技术革命，是因为当前的生产工具已经无法满足人们提高工作效率的要求。技术革命后，生产工具的创新，极大的提高了人们的工作效率。与此相似，在当前的司法情境下，法院案多人少，司法资源得不到高效的利用，司法系统面临困境。我国司法系统之所以积极将人工智能被引进到司法领域，是因为它可以辅助司法人员办理案件，提高司法效率，节约司法资源。有了人工智能这一“助理”后，法官可以将许多琐碎无需耗费太多脑力的工作交给它，而自己可以集中更多的注意力在复杂的法律推理活动中。波斯纳认为正义的第二种涵义是效率，虽然其简单普通，但真理往往是朴实的。司法效率的提高必然会促进司法公正，司法公正也要求效率的提高。如果法官工作效率低，造成案件的超期，会对当事人及亲属造成极大的消极影响，也会影响法院和法官的形象。人们对公平正义的追求必然会产生高效利用有限司法资源的诉求，正如大众所知道的法谚一迟到的正义即是非正义。然而，这几年随着社会经济的发展以及人民法律意识的提高，我国法院受理案件的数量以两位数的速度増长，法官人均办案件数也急剧增加。例如，2016年，全国各级法院审结的一审刑事案件数量为111.6万件，相较于2.15年增长了1.5％。面对这庞大的工作量，司法工作人员很难兼顾司法公正与司法效率，往往顾此失彼。据了解，大量法院的法官存在案件积压、案件超期的情况。而且如此繁重的业务量，导致许多法官不堪重负，尤其是基层法官，他们每年需要审结200件以上的案件，这就使他们身体长期处于亚健康的状态一一2017年10月17日至19日连续三天出现三名法官因过劳而死亡一一这也会严重影响办案的质量及效率。面对如此的诉讼爆炸态势，司法部门在司法活动中积极采取人工智能等新兴的技术，合理高效的利用司法资源，减轻司法人员的压力，提高司法效率。有学者认为之所以人工智能法律系统首先出现在英美等判例法国家，其直接原因在于，英美等判例法国家有着浩如烟海的判例案卷，如果没有电脑对这些判例案卷进行编纂分类、检索查询，这种法律制度根本就很难有效运转。当然不只是判例法国家，制定法制度下的法官也有着同样的苦恼。法律法规及司法解释或司法案例在不断的更新，法学理论也在不断的进步。因此，我国的法官在办案的过程中既需要督促自身不断的加强法律专业知识的学习，还需要检索海量与案件相关的法律法规及司法解释，而这无疑会消耗法官大量的精力和时间。人脑毕竟不是机器，一方面，它的感知和记忆储存能力十分有限，很容易出现检索遗漏以及记忆模糊的问题，影响案件的审理；另一方面，法官的精力和时间也十分有限，很难做到每天二十四小时连续工作。而人工智能法律系统在这方面相较于人脑具有很大的优势，人工智能法律系统可以很好的弥补人类的缺陷。它只需要维持电力的输入，就可以连续工作，不需要休息的时间。它凭借着强大的检索和储存功能，可以代替法官进行不复杂但却繁琐的法律检索工作，可以全面的记录下案件的所有细节，从而在很大程度上解放了法官的脑力，使其能够集中时间和精力去从事更加复杂的法律推理活动。借助人工智能法律系统这一平台，全部的案件卷宗都可以被电子数据化，这样人工智能可以代替法官去阅看案件卷宗，而且它还可以在审阅案件卷宗的过程中，实现对个别证据、证据链条以及全案所有证据的校验和审查。当然，人工智能法律系统在这一过程中为法官节省了大量的时间，法官只需要轻点几下鼠标，再审核下人工智能法律系统推送的证据报告即可。此外，人工智能法律系统还可以自动生成与辅助制作各类司法文书，只需法官在人工智能法律系统平台上进行简单的操作，就可以自动生成答辩通知书、开庭通知书及裁定书等司法文书。司法文书的自动生成无疑也极大的方便了法官的工作。甚至有的人工智能法律系统具有法律推理功能，通过借助司法裁量模型可以作出判决建议，提供给法官作为参考，可以一定程度上减少法官在法律推理上花费的时间。因此，人工智能法律系统的方便快捷，极大的解放了以法官为代表的司法人员的劳力，有效的提高了司法效率，高效合理的优化了司法资源。据了解，贵阳政法大数据办案系统在贵阳部分地区5个月的试运行过程中，切实有效的缓解了司法系统的工作压力，提高了司法效率。贵阳政法系统在司法活动中应用政法大数据办案系统后，司法人员在办理同类案件的过程中所耗费的时间同比减少了30％，同时人民大众对法院案件的服判率相较于以往上升了8.6％。此外，不同地区法官的法律素质及司法经验不同，尤其是新晋法官审判经验欠缺，从而导致司法效率的拉低。而人工智能法律系统被输入了数量庞大的法律专业知识和丰富的审判经验，这些法官们可以借助人工智能法律系统快速全面的掌握相关法律知识以及获得丰富的审判经验，从而提高了审判水平，节省了大量学习法律知识及熟悉审判活动的时间，也减少了其因知识或经验不足产生的失误，提高了工作效率。同时，人工智能在司法裁判中的应用不只是单方面的方便了司法人员，也方便了广大的诉讼参与人，从而在整体上提高了司法效率。借助人工智能、大数据，互联网等技术，诉讼参与人可以网上立案、网上缴费，网上庭审等，甚至可以通过司法裁判预测，从而放弃诉讼，选择其他的途径解决纠纷。这些举措无疑极大的方便了诉讼参与人，为诉讼参与人节省了大量的时间和精力。此外，人工智能法律系统还具有裁判预测功能，且统一的司法裁量权，人们在参加诉讼之前就可以对案件结果有一个基本的了解，有部分人在权衡利弊之后，放弃诉讼，转向其他途径解决纠纷，这从源头上减少了法院的工作量，从而间接提高了司法效率。司法效率与司法公正相辅相成，在提高司法效率的同时，我们不能忽略司法公正。司法公正是诉讼活动参与人的根本追求，也是司法的题中之义。我们之所以追求司法效率，是为了更好的维护司法公正，我们决不能为了提高司法效率而降低案件的质量。我们必须坚持司法公正是目的，司法效率是达到司法公正的手段，司法效率的提高必须是在保证司法公正的前提下进行的。4.2.2促进司法公正1.防范冤假错案；法院是司法公正的最后一道防线，是普通公众获得救济的最后途径。司法不公往往会极大的影响司法形象，造成老百姓对司法权威的动摇，降低人们对司法的信任。而普通公众对司法公正最直接的感受就是冤假错案。冤假错案的发生不单单会使普通公众不信任司法，更为至关重要的是它还会使无辜者的生命、自由和财产等合法权益受到无端的侵害。尤其是命案，每个人的生命只有一次，对于生命的侵害是无法挽回的，而冤假错案中就有一些无辜者被执行死刑。冤假错案的发生不只是侵害当事人的权利，还同时会对当事人的家庭和亲人造成极大的打击，当事人的亲属往往会通过各种途径去寻求救济，从而对稳定的社会秩序产生影响，这种影响往往是长期的。我们可以对十八大以来人民法院纠正的34起重大冤假错案发生的原因进行分析，这些冤假错案之所以发生除了有司法政治环境、司法政策等客观因素影响外，最主要的原因还是在于主观因素方面。这些冤假错案大部分都存在事实不清、证据不足或瑕疵的问题。通过对这些年来冤假错案的分析，我们可以发现办案人员的主观因素在其中起了很大的作用。我们为了避免此类问题的再次发生，维护司法权威、增强司法公信，可以借助人工智能这一新兴技术。司法人员在办案时难以避免的会出现一些主观疏忽，例如遗忘或者遗漏，从而造成案件证据的瑕疵，继而影响裁判结果。5人工智能前沿技术应用趋势与发展展望随着\t"/qq_24461605/article/details/_blank"深度学习技术在智能驾驶、智慧金融、智能制造、智慧农业、智慧医疗、智能家居等领域的逐步应用，作为引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能的产业化已经取得了显著的效果，显示出带动性很强的“头雁”效应。中国、美国、英国、德国、法国、日本等主要国家都纷纷将人工智能上升为国家级战略，积极抢占人工智能竞争的制高点。我国还进一步强调要加强人工智能领域前沿技术布局，支持科学家勇闯人工智能科技前沿的“无人区”。5.1现阶段人工智能技术发展特点经历了60多年的发展之后，人工智能已经开始走出实验室，进入到了产业化阶段。具体表现出以下几个方面的特点：深度学习技术逐渐在各领域开始应用；深度学习通过构建多隐层模型和海量训练数据，来学习更有用的特征，最终提升分析准确性。深度学习能够通过数据挖掘进行海量数据(19.650,0.30,1.55%)处理，自动学习数据特征，尤其适用于包含少量未标识数据的大数据集；采用层次网络结构进行逐层特征变换，将样本的特征表示变换到一个新的特征空间，从而使分类或预测更加容易。因此，深度学习自2006年由JefferyHinton实证以来，在云计算、大数据和芯片等的支持下，已经成功地从实验室中走出来，开始进入到了商业应用，并在机器视觉、自然语言处理、机器翻译、路径规划等领域取得了令人瞩目的成绩。新型算法不断探索；在深度学习应用逐步深入的同时，学术界也在继续探索新的算法。一方面，继续深度学习算法的深化和改善研究，如深度强化学习、对抗式生成网络、深度森林、图网络、迁移学习等，以进一步提高深度学习的效率和准确率。另一方面，一些传统的机器学习算法重新受到重视，如贝叶斯网络、知识图谱等。另外，还有一些新的类脑智能算法提出来，将脑科学与思维科学的一些新的成果结合到神经网络算法之中，形成不同于深度学习的神经网络技术路线，如胶囊网络等。基础数据集建设已经成为基本共识；自从李飞飞等在2009年成功创建ImageNet数据集以来，该数据集就已经成为了业界图形图像深度学习算法的基础数据集，通过举办比赛等方式极大地促进了算法的进步，使得算法分类精度已经达到了95%以上。这也使得一些大型研究机构和企业逐渐认识到了数据的价值，纷纷开始建立自己的数据集，以便进行数据挖掘和提升深度学习模型的准确率。如美国国家标准研究院的Mugshot、谷歌的SVHN、微软的MSCOCO等图像基础数据集，斯坦福大学的SQuAD、卡耐基梅隆大学的Q/ADataset、Salesforce的WikiText等自然语言数据集以及2000HUB5English、CHiME、TED-LIUM等语音数据集。5.2人工智能技术发展面临的挑战虽然人工智能技术发展已经取得了前所未有的成绩，但随着深度学习技术应用的不断深化