人工智能与具体应用领域如何进行有效的结合

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

文章目录

人工智能与具体应用领域如何进行有效的结合
前言
一、人工智能发展领域举例
- 1.计算机视觉领域
- 2.自然语言处理领域
- 3.智能机器人领域
二、现有技术的分析
- 1.机器学习
- 2.人工神经网络
- 3.专家系统
三、思考与观点
- 1.人工智能与医学的结合
- 2.人工智能安全风险与预防
总结

前言

目前，人工智能技术正在向大型分布式人工智能及多专家协同系统、并行推理、多种专家系统开发工具，以及大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能体协同系统等方向发展。作为智能化时代的关键技术之一，人工智能能对我国竞争力的提升以及经济结构的转型升级发挥出积极的促进作用。时刻紧盯这一前沿领域的发展情况，与具体应用领域进行有效的结合，是在新一轮技术革命中占据优势地位的必要条件。
随着科学技术的发展，人工智能已经与人们的生活建立的密切的联系，渗透到了多个社会发展领域中

一、人工智能发展领域举例

1.计算机视觉领域

人工智能在计算机视觉领域的应用主要指充分利用当下现金的计算机技术模拟人类的视觉系统，让该系统具有识别物体、确定物体位置以及运动状态的功能，从而代替人类眼睛。通常情况下人工智能在计算机视觉领域的应用被分为三个步骤，即检测目标、识别目标和识别行为，现有的关于人工智能在计算机视觉领域的应用典型系统有瞳孔识别系统、人脸识别系统和指纹识别系统等。

2.自然语言处理领域

人工智能应用领域的重要组成部分就是自然语言处理，具体的研究内容指的是让人机灵活的运用自然语言完成有效的互动，具体应用表现在自然语言信息处技术上。就当前情况而言，人工智能语言信息处理技术有多种表现形式，主要有语言学、语言工程和数据处理等，较为典型且应用比较成熟的领域有机器同声传译、客服服务和机器人聊天等。大量实践表明，自然语言识别技术的应用与发展已经处于成熟阶段，自然语言准确识别率高达95%，社会已有一些知名企业，比如科大讯飞和百度都对该项技术进行了有效的应用。

3.智能机器人领域

智能机器人指的是在人类一定程度的操控下，仍然拥有属于自身较为发达的“大脑”，并在“大脑”作用下用于独立性的自我控制的机器人。智能机器人主要包括感觉和运动两大要素，前者主要用于识别外部环境，后者主要用于与外界信息进行有效互动。除此以外，智能机器人中还有一个重要的思考要素，主要用于处理从外界接收到的所有信息，经过“思考”后做出更加准确的回应。当前社会上已经有部分行业开始使用工业机器人和服务机器人，基于其能为人类生活创造极大的便利性考虑，智能机器人在未来也会拥有较为广阔的发展空间和应用市场。

二、现有技术的分析

1.机器学习

机器学习的研究主要分为两类研究方向：第一类是传统机器学习的研究，该类研究主要是研究学习机制，注重探索模拟人的学习机制；第二类是大数据环境下机器学习的研究，该类研究主要是研究如何有效利用信息，注重从巨量数据中获取隐藏的、有效的、可理解的知识。常见的机器学习算法有：决策树算法、朴素贝叶斯算法、随机森林、支持向量机算法等；

2.人工神经网络

人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。

3.专家系统

专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。

三、思考与观点

1.人工智能与医学的结合

由于人体和疾病的复杂性、不可预测性，在生物信号与信息的表现形式上、变化规律上，对其进行检测与信号表达，获取的数据及信息的分析、决策等诸多方面都存在非常复杂的非线性联系，适合人工神经网络的应用。人工智能可以主要应用在生物信号的检测与自动分析，医学专家系统等领域。
大部分医学检测设备都是以连续波形的方式输出数据的，这些波形是诊断的依据。人工神经网络是由大量的简单处理单元连接而成的自适应动力学系统，具有巨量并行性，分布式存贮，自适应学习的自组织等功能，可以用它来解决生物医学信号分析处理中常规法难以解决或无法解决的问题。神经网络在生物医学信号检测与处理中的应用主要集中在对脑电信号的分析，听觉诱发电位信号的提取、肌电和胃肠电等信号的识别，心电信号的压缩，医学图像的识别和处理等。
传统的专家系统，是把专家的经验和知识以规则的形式存储在计算机中，建立知识库，用逻辑推理的方式进行医疗诊断。但是在实际应用中，随着数据库规模的增大，将导致知识“爆炸”，在知识获取途径中也存在“瓶颈”问题，致使工作效率很低。以非线性并行处理为基础的神经网络为专家系统的研究指明了新的发展方向，解决了专家系统的以上问题，并提高了知识的推理、自组织、自学习能力，从而神经网络在医学专家系统中得到广泛的应用和发展。在麻醉与危重医学等相关领域的研究中，涉及到多生理变量的分析与预测，在临床数据中存在着一些尚未发现或无确切证据的关系与现象，信号的处理，干扰信号的自动区分检测，各种临床状况的预测等，都可以应用到人工神经网络技术。

2.人工智能安全风险与预防

人工智能在技术转化和应用场景落地过程中，由于技术的不确定性和应用的广泛性，会带来冲击网络安全、社会就业、法律伦理等问题并对国家政治、经济和社会安全带来诸多风险和挑战。
从数据安全风险看，一方面逆向攻击可导致算法模型内部的数据泄露，另一方面，人工智能技术可加强数据挖掘分析能力，加大隐私泄露风险。
从算法安全风险看，算法设计或实施有误可产生与预期不符甚至伤害性结果；算法潜藏偏见和歧视，导致决策结果可能存在不公；算法黑箱导致人工智能决策不可解释，引发监督审查困境；含有噪声或偏差的训练数据可影响算法模型准确性；此外，对抗样本攻击可诱使算法识别出现误判漏判，产生错误结果。
从信息安全风险看，智能推荐算法可加速不良信息的传播，人工智能技术可制作虚假信息内容，用以实施诈骗等不法活动。
风险预防：加强自主创新，突破共性关键技术；完善法律法规，制定伦理道德规范；健全监管体系，引导产业健康发展；强化标准引领，构建安全评估体系；促进行业协作，推动技术安全应用；加大人才培养，提升人员就业技能；加强国际交流，应对共有安全风险；加大社会宣传，科学处理安全问题。

总结

随着科学技术的发展，人工智能已经与人们的生活建立的密切的联系，渗透到了多个社会发展领域中，但其发展和应用仍然面临很多难题，首先，数据流通和协同化的感知度不高。在基础设施层中生产的所有仿人体五感的传感器都缺乏统一的感知协调中控系统和集成度，因此面对不同类型传感器获得的数据时，难以实现一体化的采集、加工和分析。软件集成和类脑芯片将成为人工智能发展的重大突破点。一方面是因为作为人工智能核心的软件集成，其算法的发展决定着计算性能的提升幅度；另一方面是因为人工智能算法设计类脑化芯片一直以来就是发展路上的难题。
其次，实现强人工智能的关键技术难以突破。就技术研发角度而言，当前人工智能技术仍然处于初级发展阶段，还没有在更高层次技术方面取得显著的成效和技术性突破，比如情感感知环节、人工方面的意识等，这些都属于脑科学研究领域。要想让人工智能技术水平得到进一步的提升，要将真正地理解分析能力作为进一步研究的重点内容，实现大脑进化演进和全身协调控制领域的突破。
最后人工智能的技术研发与应用也存在一些不确定性的安全风险，一旦人工智能运用到网络攻击活动，将使得网络攻击活动更加难以预警和防范，关键信息和基础设施也将会面临新的安全风险威胁。我们应当处理好人工智能发展应用与安全防控的关系，既要促进人工智能发展应用，又要推动其在安全、可靠和可控的轨道上前行。要加强对人工智能安全防控体系建设的战略规划部署，围绕人工智能安全风险点，借鉴已有经验，有步骤地推进人工智能安全综合防控体系建设。
总而言之，人工智能技术的有效应用是全人类共同的梦想，作为一门极具挑战性的学科，人工智能在发展与应用的过程中将遇到比一般学科更多的阻碍与挫折，但只要有关研究人员树立坚定的信心，拥有强大的毅力，人工智能将更好地融入我们的生活。