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[高中信息技术]我们身边的人工智能应用

人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为，经过几十年的发展，人工智能应用在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用，本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍，最后介绍一个综合应用的例子。
1.符号计算
计算机最主要的用途之一就是科学计算，科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算，例如求函数的值，方程的数值解，比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;另一类是符号计算，又称代数运算，这是一种智能化的计算，处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数，也可以代表多项式，函数，集合等。长期以来，人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。早在50年代末，人们就开始对此研究。进入80年代后，随着计算机的普及和人工智能的发展，相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件，其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的，所以可以在绝大多数计算机上使用。Mathematica是第一个将符号运算，数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件，用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。
计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式，当算式的符号上升到百位数后，手工计算就很困难了，这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确，快捷，有效。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时，还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理，人们通过键盘输入命令，计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好，命令输入方便灵活，很容易寻求帮助。
尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性，但是，计算机毕竟是机器，它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先，多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求，在进行符号运算时，通常需要很大的内存和较长的计算时间，而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算，虽然计算精度可以到任意位，但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算，所以在速度要比用Fortran语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外，虽然计算机代数系统包含大量的数学知识，但这仅仅是数学中的一小部分，目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展、完善之中。
2.模式识别

模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里，我们把环境与客体统称为“模式”，随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别系统(OpticalCharacterRecognition，OCR)、语音识别系统等。
计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。
以“汉字识别”为例：首先将汉字图象进行处理，抽取主要表达特征并将其特征与汉字的代码存在计算机中。就象把老师教我们这个字叫什么、如何写的知识记忆在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图像经处理后与计算机中所保存的全部汉字进行比较，找出最相近的字作为识别结果，这一过程叫做“匹配”。
语音识别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。其中，中文部分的实验平台设立在中国科学院自动化所的模式识别国家重点实验室，这是口语翻译研究跨入世界领先水平的标志。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等与“老外”通话。
指纹是人体的一个重要特征，具有唯一性。北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究，建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法，随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统，以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统。从而开创了我国指纹自动识别系统应用的先河。北大指纹自动识别系统的推出，使我国公安干警从指纹查对的繁重人工处理中解放出来。浙江省从1997年开始使用北大指纹自动识别系统，采取省地（市）二级建库、省地（市）县