人工智能语音计算器-智能语音播报器

F15387295596309345 人工智能 Past Present Future F15387295596309345摘要：本文简要介绍了人工智能的历史、现状和发展方向，并提出了人工智能发展的一些负担关键词：人工智能算术运算数学运算逻辑推理专家系统模式识别情感计算 情感理解 0. 简介：什么是人工智能？ 人工智能是指利用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，以实现机器的智能。 人工情感是指利用人工方法和技术来模仿、延伸和扩展人类智能。 扩展人类情感，使机器能够识别、理解和表达情感。 人工智能的起源 1956年，美国达特茅斯大学（Dartmouth）召开了一次影响深远的历史性会议。 参加此次聚会的年轻学者分别是数学、心理学、神经生理学、信息论和计算机科学等领域。 他们从不同的角度共同探索人工智能的可能性。 正是这次会议首次提出了“人工智能”（AI）一词，标志着人工智能作为一门新兴学科的正式诞生。 人工智能科学要解决的问题是使计算机具有人的听、说、读、写、思考、学习能力，适应环境变化，解决各种实际问题。 1、人工智能：一路算术运算阶段。 1614年，苏格兰人约翰纳皮尔发表了一篇论文，其中提到他发明了一种精密的装置，可以进行四次运算和平方根运算； 1625 年，William Oughtred 发明了计算尺； 1642年 1999年，法国哲学家、数学家布莱斯·帕斯卡发明了第一台真正意义上的机械计算器——滚轮加法机，其外观上有6个轮子，分别代表一、十、百、千、万、十万等。您只需要顺时针转动轮子进行加法，逆时针转动轮子进行减法。 原理和手表很像。 它是计算机的鼻祖。 1822年，英国人查尔斯·巴贝奇设计了差分机和分析机。 设计理论非常先进，类似于一百年后的电子计算机，尤其是用卡片输入程序和数据的设计被后世所采用； 1834 年，巴贝奇设想制造一种可以执行所有算术运算的通用分析机。 分析机由四个基本部件组成：存储、计算室、传动机构和输送机构，类似于现代计算机的五大设备：输入、控制、计算、存储和输出设备，因此被公认为计算机之父; 1848年英国数学家乔治布尔创立了二进制代数，为现代二进制计算机的发展提前了近一个世纪铺平了道路。

算术运算主要是机械地执行的。 数学运算阶段 机械运算的计算器诞生一百年后，随着电子技术的飞速发展和真空二极管、真空三极管的发明，计算机开始了真正意义上的从机械时代向电子时代的过渡。 电子设备逐渐演变成计算机的主体，而机械部分逐渐成为从属。 1906年，美国人李·德福雷斯特发明了电子管，为电子计算机的发展奠定了基础； 1924年，IBM成立，一个划时代的公司诞生了； 1937年，剑桥大学的Alan M.Turing发表论文，提出了被后人称为“图灵机”的数学模型； 1941年，阿塔纳索夫和他的学生贝里完成了一台能够求解线性代数方程的计算机，命名为“ABC”，它采用电容器作为存储器，穿孔卡作为辅助存储器。 加法运算需要一秒钟； 1946年，美国宾夕法尼亚大学摩尔学院制造的大型电子数字积分计算机（ENIAC），最初也是专门用于火炮弹道计算的，经过多次改进，成为能够进行火炮弹道计算的计算机。各种科学计算。 通用计算机，通常被称为世界上第一台电子计算机； 1945年，数学家冯诺依曼发表了电子离散变量自动计算机（EDVAC）程序； 这一阶段的数学运算主要以机电方式或电子管方式为主。 实施方式。 逻辑推理阶段 1950年，图灵发表了划时代的论文《计算机与智能》，引起了巨大的震动。 他相信可以制造出与人脑活动非常相似的机器。

逻辑推理是人类思维的一个重要方面，包括归纳推理、演绎推理和模糊推理等多种形式。 人工智能的核心内容就是模拟这些推理形式，实现故障诊断、数学定理证明、问题判断与求解、博弈等功能。因此，逻辑推理是人工智能的核心内容之一。 当机器具备逻辑推理能力时，它可以比普通机器更灵活地分析和处理问题，从而适用于更复杂多变的应用。 1956年，纽厄尔、赫伯特·西蒙等人发现，人们通常通过试错来解决数学问题，并不一定要列出所有的可能性，而是利用逻辑推理来迅速缩小搜索范围。人类通过“分解”等方法证明数学定理”（将一个复杂的问题分解为若干个简单的子问题）和“代入”（将已知常数转化为未知变量），利用已知的定理、公理或解，根据问题规则进行启发式推理，直到最终所有的子问题成为已知的定理或公理，从而解决了整个问题。 人类证明数学定理也是一种启发式搜索。 于是他们用这个程序来尝试证明一些数学定理，并取得了初步的成功。 这一阶段的逻辑推理主要以晶体管或集成电路的形式实现。 专家系统阶段“知识工程”的概念于1977年在第五届国际人工智能会议上被提出，标志着人工智能研究进入了一个以传统推理知识为中心的新阶段。 他专门介绍了他们开发的第一个“专家系统”。 专家系统是一种智能计算机程序，可以利用知识推理和解决只有专家才能解决的复杂问题。

也就是说，专家系统是模拟专家决策能力的计算机系统。 专家系统使用逻辑推理作为解决以知识为中心的问题的手段。 专家系统的客观目的是在机器智能与综合人类智能的专家的知识和经验之间架起一座桥梁。 是人类专家可以信赖的高级智能助手。 人类专家的知识通常包括两类：书本知识和实践经验。 20世纪80年代以后，专家系统逐渐向规模化、集成化方向发展，从狭隘的专业领域向广泛的多学科领域发展，知识工程开始具有方法论的性质。 人要想灵活地分析和处理问题，应用到复杂多变的应用中，就必须不断吸收新知识、新信息，总结经验教训，改变计划和步骤，这就需要不断学习。 在人工智能中，“学习”有着重要的意义。 显然，专家系统已经开始具备了“学习”的功能，专家系统的“学习”过程就是知识的自动积累过程。 在数学推理系统中，“学习”过程是在一些简单的概念推理的基础上形成更复杂的概念，并做出数学猜想等，在一些简单的公理基础上形成更复杂的公理，并做出理论假设； 与求解器一样，“学习”过程是根据性能修改计划。 现阶段的专家系统主要以大规模集成电路的形式实现。 模式识别阶段模式识别是人工智能的一个分支，近30年来发展迅速。

但是，对于什么是“模式”，或者什么是机器（和人类）可以识别的模式，并没有一个准确的定义。 计算机模式识别技术最初起源于图像识别的需要。 严格地说人工智能语音计算器，模式识别不是简单的分类学，它的目标包括对识别对象的描述、理解和综合。 国际模式识别协会（International Association for Pattern Recognition，IAPP）是在1973年召开的第一届国际模式识别学术会议的基础上成立的。 一位专家曾指出：“模式识别是本世纪最雄心勃勃的课题，它需要计算机科学家、数学家、生物学家、心理学家、哲学家和社会学家的通力合作。” 图像模式识别技术比较成功的应用领域是文字识别。 如果把每一个汉字或西文字母都看成是一个小图形，模板匹配法自然可以移植到文字识别过程中。 目前，印刷文字识别软件已经进入商业化阶段，称为OCR光学字符识别软件。 通常，书报等印刷品上的文字可以用扫描仪输入，先进行特征提取处理，例如一个字有多少笔划，有多少终点，有多少角， 等等。 计算机中预先存储了各种人物的图形及其特征，也称“模板”，所有模板构成了一个“模板词典库”。 由于字体、字号、纸张、墨水等因素，每个字都有几套不同的模板。 下一步是将提取的文本特征与模板字典一一匹配，直到在字典库中找到最接近的模板。

使用这种方法，对于印刷文字，计算机可以以“每眼十行”的速度阅读。 此外，实时跟踪人类手写字符的笔画顺序来识别手写字符的模式识别技术也已经达到实用化水平，例如常见的汉字笔输入软件。 人类彼此交换思想。 除了“读与写”之外，重要的方式是“听与听”。 计算机语音识别当然被列为与图像识别同等重要的人工智能技术。 它包括用密码来控制计算机的动作，或者根据口述的声音输入文字，设计一台会“说话”的计算机等等。 语音识别的基础技术也是模式识别。 一般每个人说话的音色和音调不同，发声的频率也不同。 人脑似乎对语音有一种适应能力，可以区分不同性别、不同年龄的语音。 差异可以调整到可以理解的基本音素，从而理解各种肤色的人所说的话。 使用模板匹配的计算机不具备这种能力。 它通常只能“听懂”特定人的声音，是经过一段时间“学习”的结果。 学习过程称为“训练”，即向计算机大声重复某些单词，直到它“记住”这些单词的声谱特征，并将其存储在参考样本库中，作为识别单词的模板。 如果另一个人说话，计算机将无法正确识别。 这就是对说话人的依赖，也叫“人认”识别系统。 近年来，语音识别技术取得了惊人的进步。

IBM 的 ViaVoice 等现有产品已经可以更可靠地识别连续语言； 微软研究院的语音技术组希望增强PC生成和识别自然语言的能力，支持所有类型的自然语言输入（包括文本输入和语音输入），并能构造输入语言。 人工智能模式识别的进步使计算机在一定程度上能够“听”、“说”、“读”，但距离理想目标还有很长的路要走。 对于人类来说，即使你写得如火如荼，即使你说话模棱两可，我们也能根据上下文的理解做出正确的识别，这说明人脑模式识别的方法不是或不完全是什么“模板”匹配”。 人脑比计算机更擅长识别和处理模糊信息。 现阶段的模式识别主要以超大规模集成电路的形式实现。 在情感计算阶段，人们一直期待拥有和使用更加人性化、智能化的计算机。 只有这样，才能实现从人操作计算机到计算机辅助人的转变，实现计算机从认知到直觉的转变。 “情感计算”研究试图创造一种能够感知、识别和理解人类情绪，并对人类情绪做出智能、敏感和友好反应的计算机系统。 情绪具有三个生理成分：主观体验，即个体对不同情绪状态的自我感知； 外在表现，即表情，情绪状态发生时身体各部分运动的量化形式，表情包括面部表情（由面部肌肉变化组成的模式）、姿势和表情（其他部位的表情和动作）身体）和语调和表情（说话声调、节奏、语速等的变化）； 生理唤醒，即对情绪的生理反应（如心率、血压、呼吸、皮肤电活动、瞳孔直径、脑电图等）的强度，是生理组织的激活水平。

情感计算是对情绪的三个生理成分进行测量和计算。 情感计算的主要内容包括：三维空间动态情感信息的实时获取与建模、基于多模态动态时间序列特征的情感识别与理解与信息融合理论与方法、情感自动生成理论和多维模态情绪表达，建立基于生理和行为特征的大规模动态情绪数据资源库等。情绪计算的本质是对人类情绪表达生理成分的测量和计算，如以及对人类情感表达模式的识别。 不是真正意义上对人类情感内在逻辑关系的计算。 其主要目的是建立友好、精确、人性化的人机界面，帮助用户获得高效、友好的感受，有效减少使用计算机的挫败感，构建更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景。 情感理解阶段 对于目前情感计算的理论基础，有专家指出，这是一个存在明显缺陷的智能理论体系。 理论的发展往往决定了技术的最终高度。 智能技术想要仅仅依靠现有的传统理论达到比其他技术更高的水平显然是不现实的。 经典思维根本无法处理智能问题。 就算是部分解决人工智能语音计算器，也得付出极其高昂的代价。 到目前为止，人工智能已经接近其技术顶点。 不解决深层次的理论问题，不在人工智能的基础理论体系上取得重大突破，就永远不可能让计算机拥有类人情感。

深层次的理论问题包括：情感的哲学本质是什么？ 人类产生情感的客观目的是什么？ 人类的情感如何与认知和意志相互作用？ 情绪的层次结构和它们之间的逻辑关系是什么？ 情绪的基本分类是什么，客观依据是什么？ 情绪的动态特性是什么？它的决定因素是什么？ 能否建立情绪的数学模型，如何对情绪进行逻辑分析和数学运算？ 情绪运作的基本过程是什么？ 情绪的基本规律是什么？ 等显然，不解决这些理论问题，就绝对不可能真正实现情感内在逻辑关系的计算。 解决了情感深层次的理论问题后，真正意义上的人工情感的全面实现也就不远了。 2. 人工智能：我们何去何从？ 人工智能：技术革命还是人类灾难？ 人类进入知识经济时代后，下一次生产力飞跃的突破口在哪里？ 越来越多的科学家把希望寄托在人工智能上，他们相信人工智能将带来又一次前所未有的技术革命。 变化正在潜移默化中发生，我们可能察觉不到太多，但事实上人工智能已经无孔不入地出现在我们的生活中。 它存在于我们的电脑游戏中，控制着我们汽车的卫星导航系统，并控制着我们的电子邮件接收。 过去的。 计算机只能在计算能力等领域与人类竞争，但今天它们可以在从足球到国际象棋甚至音乐合成的一切领域挑战人类。

机器可以自己做决定吗？ 2002 年 2 月，一个名叫 Gaak 的机器人惊人地展示了它的独立性。 它从英国罗瑟勒姆麦格纳技术中心的展览中脱颖而出。 为了离开现场，它顺着博物馆外的围栏搜索，直到找到一条通向自由的缺口，立即逃走。 被发现的时候，已经到了靠近M1高速的技术中心门口。 如果不是人们及时行动起来，天知道会做出什么惊人的事情。 机器能像人一样思考和行动吗？ 这个问题的答案取决于人工智能的发展。 在 20 世纪 80 年代，人工智能的研究重点是创造能够像人类一样解决各种问题和推理的机器。 人工智能研究领域最大的问题是“思想”。 思想给人以感觉，使人意识到自己的存在。 对于机器人来说，即使是最简单的思维行为也是极其困难的。 创造一个具有自我意识、真正有知觉的机器人是所有致力于让机器模仿人类智能的科学家的梦想。 人工智能也是生命进化的方向吗？ 当一个能思考、能感觉，甚至脆弱敏感的机器人被制造出来时，人类应该称它为他、她还是它？ 人工智能的全面实现，不仅可以使计算机拥有友好、人性化的人机界面，更重要的是可以使计算机具有更高的信息处理速度和效率、自主决策能力和行为控制能力，以及创造性和创造性思维能力。

但是，到那个时候，从纯逻辑的角度来说，人和机器人已经没有区别了，只有机械体和肉体的区别。 人是机器，还是机器是人？ 人类在伦理道德上会遇到很大的困难。 我们如何定义“他们”？ 我们应该如何与他们相处？ 它只是像机器还是像人？ 1920年，一位捷克剧作家创作了一出戏，作者用“机器人”一词来指代在未来时代被当作奴隶的机器，描述了与人类非常接近的机器人，它们会为人类工作而永不疲倦。他们的人类主人。 20年后，这些机器人突然不想从事无休止的劳动，它们杀死了所有人类，让世界完全处于机器人的控制之下。 虽然奴役和反抗是人类幻想的机器人世界中永恒的主题。 但机器人叛乱，至少在当今时代，是不可能的。 人工智能的发展可能就像一把双刃剑。 人类在机器人领域努力实现造物主的抱负，但艺术作品却一直在对这个未来做出不祥的预言。 人工智能带来的潜在威胁激发了无数科幻电影的灵感。 1984年的《终结者》中，计算机网络为了夺取世界的统治地位，用核武器攻击人类，然后创造出具有人类智慧的机器人，消灭所有人类幸存者。

这个机器人被称为“终结者”。 1999年的《黑客帝国》和2003年的第二集《重装上阵》都描述了机器奴役人类的故事。 影片中，电脑将人类储存为电池，并以能量的形式提供给主机。 人工智能真的是一把双刃剑吗？ 人类是在给自己种苦果吗？ 目前，我们没有答案。 但是现在人工智能的发展确实在给我们的生活带来实实在在的好处。 人工智能将走向何方，让我们拭目以待，同时享受它给我们带来的便利。 【参考文献】 人工智能原理及其应用 Robin R. Murphy 人工智能机器人导论