[摘 要]在信息技术大发展的推动之下，人工智能技术也以突飞猛进的速度取得了一个又一个的突破，基于此，为了帮助更多的人更好的了解人工智能的发展情况，本文以人工智能发展过程中所出现的冲击人类固有价值观和可能变得难以控制等问题为出发点对其目前在模式识别、专家系统、机器翻译和神经网络方面的应用情况做出了研究，并进行了相应的阐释和说明。
　　[关键词]人工智能；模式识别；专家系统
　　中图分类号：TP528 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）42-0340-01
　　引言：人工智能是人类通过将自身思维赋予计算机或机器使其通过模拟人类思维活动和生活方式并进行有关智能行为。其目前已经几乎在社会中的所有领域内都得到了广泛应用，但同时很多人也发现人工智能在发展过程中似乎出现了一些负面因素，尽管目前还不会产生太大影响但未来难保不出现大问题甚至可能威胁到人类生存地位。从实际的发展过程中来看，这种担心不是没有理由的。
　　一、人工智能发展中的问题思考
　　（一）冲击人类固有价值观
　　人工智能有着很高的实用性，可以完成人脑所完不成的任务。同时，随着人工智能变得越来越先进，其在智商和情商方面已经和人类越来越接近，甚至在某些方面已经超过了人类，这也许会导致某些伦理学方面的悖论问题。例如国外已经出现了数例人和智能机器人谈恋爱甚至“结婚”的事情，极大地颠覆了人们的传统思维道德和价值观念，引发了人们对人工智能未来发展的普遍争论，同时这也充分显示了人工智能发展的确带有很大的不确定性，值得被人们所警惕和关注。
　　（二）可能变得难以控制
　　目前人工智能已被广泛应用在社会生产中的各个方面。这固然为各行业创造了更多的利润，但因为大量人工岗位将被智能化机器所替代同时也造成了大规模失业潮的来临。以装备制造业为例，其在以往是吸收社会劳动力就业的“主力军”，但目前因为智能机械的出现其用工规模已经比以往减少了50%以上。虽然人工智能目前尚在人类的控制范围之内，但随着其性能的高速发展未来的某一天其说不定会脱离人类控制而独立，那样人类可能将面临“打不过”人工智能而被淘汰，这并非危言耸听，物理学家霍金、微软创始人比尔盖茨都提出过警告。此外，就算人工智能会一直被人类所控制，但由于其属于高耗能物品，随着其普及率的增加其总消耗值也将越来越高，最终可能引发新一轮的“能源危机”。
　　二、人工智能发展中的研究现状
　　（一）模式识别
　　所谓模式识别指的是对人在信息处理过程中对周围环境的认识，而应用在人工智能之上则体现在其通过对信息处理过程中对周围环境的认识形成感知能力，其应用在以下方面：1）模式识别是通过对环境识别和提取其所知晓的数据样本中的模式和规则来得到运用，在这一过程中，其主要通过将所输入问题与数据库中的文字、图像、语言、指纹或问题进行匹配的方式所完成。其目前已经在人工智能化中得到了广泛应用，以通信技术为例，因为模式识别中已经在算法及模型上已经对语音识别方式取得了质的突破，所以目前在通信中可以智能识别通话并在数据库中找到并利用事先设定好的语音信箱进行回答。此外在家电、医疗、汽车、电子产品或家政方面语音识别方式都已进入实践之中。2）同时，尽管目前很多人工智能已经可以了解其所要解决的问题并可以以通过在自身数据库找答案的方式来迅速完成，但其目前主要还是通过设计人员所构造完成，只有输入了答案期才能回答出来，自主性不强[1]。
　　（二）专家系统
　　专家系统也属于当前人工智能发展现状中的一部分，其可以通过模仿人类专家的方式利用计算机系统程序来解决所提出的问题，具备很好的专业性和经验性。是人工智能发展中比较活跃并得到广泛应用的部分，其工作方式如下：1）该系统数据库中包含有某一个领域内的专业知识及经验，在问题提出之后，该系统可以通过对其推理判断的方式来解决问题。在这一过程中，专家系统具备了良好的透明性、便捷性和启发性。这体现其能够以专业知识规范和评判直觉为基础通过一系列思考与判断而得出最终结论。与此同时，专家系统还赋予了人工智能能够分离自身知识与推理结构是自身系统形成了良好的持续学习能力。同时，专家系统也赋予了人工智能随机解答自身行为相关的问题的功能；2）在专家系统的帮助下，人工智能的最大收获是获得学习能力，这可以保证其具备很强的发展性并能及时改正自身所犯错误并可以通过归纳总结的方式随时汲取自己所需的知识和经验，这又保证了其具备了自主发现新知识的能力，因此，目前专家系统已经被利用在医疗、交通和家政等多个方面，并正在不断取得突破性发展。
　　（三）机器翻译
　　在语言识别和自主学习功能的推动之下，目前人工智能已经取得了通过机器实现自动翻译的良好发展成果，其工作方式主要体现在以下几个方面：1）其主要利用计算机通过语音转换的方式将自身系统中的词语进行翻译，最早的时候其通过系统中所存储的词典来结合专家系统所掌握的相关语言知识来做出规则性翻译。接着其发展为通过机器统计的形式利用语音资料库来进行翻译服务，这导致了各种快速便捷的翻译软件层出不穷，但这些翻译软件普遍都存在着语言应用不贴切、逻辑发生混乱的问题，还是与人工翻译有所差距；2）目前在人工智能的机器翻译方面最先进的技术已经可以充分模仿人工神经系统，来通过从人类语言资料库的形式来完成语言翻译，这种翻译方法需要人工智能对海量的双语对照句子进行不断学习来完成，比较耗费时间，因此目前很多翻译公司开始利用智能机器翻译+人工翻译的方式来弥补各自的缺陷。以目前中科院研发的IMT/EC智能机器翻译系统为例，该系统能够通过多路径动态选取的方式将不同的语法、词意和词法进行整合，充分保障了在不同平面上可以有效的转化所用词句，从而既能够保留了以往机器翻译的优点又使系统产生了自增长性能。
　　（四）神经网络
　　神经网络是随着计算机技术高速发展所带动的算法结构优化所出现的，其高度模仿人的神经系统，并具备优良的信息处理能力和错误修改能力，其主要具备以下特征：1）神经网络可以和各种得到广泛应用的计算机程序进行结合，能够保证其原有能力得到进一步的发展和提高。例如：神经网络和视觉技术相结合能够形成良好的计算机视觉技术，可以大大提升当前视觉技术的观察精准度和距离，可以被广泛应用在医学影线观察和分析方面。此外，神經网络还可以和语音技术相结合从而式语音识别技术更加精准；2）因为神经网络是依靠模仿人类神经系统所建立的，因此其也具备很强生物学意义，这体现在神经学家可以利用其奖励与生物理论相关的计算机模型，来对人脑的学习功能和信息处理功能进行分析，这不但可以帮助神经学家更有效地了解人脑，还能间接促进神经网络的性能取得进步[2]。
　　总结
　　综上所述，本文集中研究了人工智能发展过程中所出现的问题和现状，通过研究发现：目前人工智能应经得到了充分应用并已经取得了有效提升人类社会的劳动生产率、通过机器实现自动翻译和具备优良的信息处理能力与错误修改能力的良好效果，希望本文的研究可以帮助更多的更好的认识人工智能技术，为其在未来得到更为广泛的应用做出贡献。
　　参考文献
　　[1]张文涛. 人工智能的唯物史观反思[D].哈尔滨工业大学，2017.
　　[2]郭成涛，李檬.人工智能发展中的问题思考及其研究现状[J].科技视界，2017（03）：71-72.