计算机人工智能识别技术瓶颈探究

摘要：近年来全球整体经济快速蓬勃发展，全球化程度不断加深，广大人民群众的受教育水平不断提高，实际上为诸多领域的科学技术持续更新迭代创造了非常有利的底层土壤条件，而多领域科学技术的兴起及优化进一步促进了整体经济发展的可持续性及高效性，其中计算机人工智能技术，尤其是计算机人工智能识别技术越来越引起社会各个层级的高度重视，这与广大人民群众对于美好生活的向往及提升日常生产生活便捷性的关键需求是分不开的，需要给予足够的资源倾斜及政策扶持。对计算机人工智能识别技术现状进行了细致阐述，深入剖析了当前技术应用瓶颈，并进一步提出了相关应用发展建议，旨在促进计算机人工智能识别技术深入强化发展提供些参考。

关键词：人工智能；识别技术；应用瓶颈

1概述

自计算机诞生以来，人们的日常生产生活就处于持续快速调整提升的过程中，甚至可以说随着对于计算机自身潜力的不断挖掘深入，计算机对于人们的各方面影响也越来越深远而重大，而计算机人工智能技术尤其是计算机人工智能识别技术是对于计算机深化研究的最新成果，其出现在一定程度上改变人们认识世界及改变世界的方式方法，大幅提升了人机交互及机机交互的效率效果，在现阶段即充分展示出不可限量的发展实力。基于我国作为发展中国家的现状，当前在计算机人工智能识别相关技术的研究及应用正处于稳步前进时期，然而与国际上发达国家相比还存在较大的可提升空间，在技术实际应用过程中也面临着许多瓶颈亟待突破，需要给予足够的重视及资源支持。

2计算机人工智能识别技术现状

2.1概述。计算机是人类文明发展到较高层次的产物，其引领了人类社会新一轮的发展革新，几十年来人们对计算机相关技术的研究深化从未停止过，计算机相对技术的深化发展有赖于关联性科学技术的持续进步以及整个社会文明文化程度的不断提升，近年来对于计算机相关技术深入发展最为重要也最为有意义的科学技术就是互联网相关技术，随着互联网信息传输速度的逐步快速提升及其内容展现形式的多样化完备化，为计算机相关技术的极速发展打开了新的可能，在一定程度上起到了如虎添翼及事半功倍的积极效果，正是在此背景下，计算机人工智能技术尤其是计算机人工智能识别技术应运而生并处于持续健康发展态势。任何新生及先进科学技术的产生及演变都离不开需求层次的支撑，计算机人工智能识别技术也不例外，从具体需求层面而言，日常生产生活节奏的不断加快使得人们面临多方面的压力，时间及精力资源尤其紧缺，这就使得人们增强了对于便捷性科学技术的追求及推崇，人们在刚开始时对于计算机人工智能识别技术的要求及预期并不高，随着旧需求被满足新需求也相应产生，计算机人工智能识别技术也就在不断满足人们新生需求的同时实现了渐进式发展，并日益成为日常生产生活不可或缺的重要组成部分。具体到计算机人工智能识别技术本身属性来看，计算机人工智能识别技术具有多领域交叉融合的自然特征，既属于计算机人工智能技术大类，也是模式识别相关科学技术的中流砥柱，其核心研究方向在于对人类相关思维、语言及形态的全方面模拟及识别，实际功能的落地生效需要以预先进行的计算机编程为基础。从实际执行层面来讲，计算机人工智能识别技术着眼于通过对于内外部环境的多维度细致分析拆解，以编程方式输入计算机，并设定针对性闭环反馈机制，致力于构筑能够与外部环境有效互动的计算机假脑，计算机人工智能识别技术的实际执行效果受到多方面因素的影响，比较理念的落地效果需要信息数据的提前输入、条件逻辑的有效衔接及对于外部刺激的持续性反馈更新等多个环境的协调一致及通力配合，最终目标是构筑具备独立思考能力的机器。2.2主要分类。计算机人工智能识别技术整体呈现出阶段性发展态势，主要可以分为初级阶段的无生命计算机人工智能识别技术及高级阶段的有生命计算机人工智能识别技术，这两种阶段的计算机人工智能识别技术并无明显优劣之分，也不存在相互替代及无法共存关系，更多地是表现为相互促进及互利共赢的状态，对于人们的日常生产生活都有着非常重要的意义。从无生命计算机人工智能识别技术来看，主要落地实现形式在于与信息数据物理载体的全方面交互，物理载体基于预先设定好的信息数据传输逻辑条件陈列相关信息数据，人们通过使用相关专用信息数据识别设施设备实现信息数据的获取及交互，根据物理载体的具体形式不同，实际信息数据交互的展现形式也有所差别，然而相关逻辑内核是完全一致的，当物理载体为卡模式时，其相关信息数据的承载规模相对较大，相应的全链条成本花费也较高，需要通过插卡及刷卡方式实现信息数据的交互，当物理载体为码模式时，其相关信息数据的承载规模相对较小，根据码的不同维度实际，需要通过扫码方式实现信息数据的交互，当物理载体为频模式时，因其具有不直接接触的特性，需要通过电磁传播方式实现信息数据的交互，基于不同物理载体的无生命计算机人工智能识别技术不存在好坏之分，根据具体应用场景不同分别表现出相关不可替代性及重要性。从有生命计算机人工智能识别技术来看，其信息数据交互的基础在于对人类自身特征属性的针对性识别，包括但不限于声音、指纹、瞳孔及相貌等等方面，现阶段有生命计算机人工智能识别技术有效落地的前提条件在于将人类自身特征属性提前输入计算机，并同时在计算机内部建立自主学习反馈及分析调整机制，在预先输入信息足够完备可靠的情况下，有生命计算机人工智能识别技术能够在一定程度上展现出人脑所具备的复杂识别能力，其基础理论在于每个人类都不完全相同，而该差异性对于有生命计算机人工智能识别技术的深化发展创造了非常有利的先天条件，能够最大程度满足人们对于便捷性及安全性的双重需求，对于提升工作效率及生活满意度大有裨益，可以说有生命计算机人工智能识别技术的未来发展不可限量，需要给予足够的重视。

3当前计算机人工智能识别技术应用瓶颈

3.1语音识别技术。计算机人工智能识别技术中的语音识别技术当前正处于快速发展完善阶段，其核心原理在于将人类语音通过分析拆解方式转换为计算机能够理解的编码，然后与预先输入计算机的特异性语音单元进行比对匹配，重点关注音色及音调等声音属性，进而实现信息数据的沟通及交互。语音识别技术在实际应用过程中面临的主要瓶颈在于过度依赖预先输入的语音信息数据库，未能形成相对独立的判断系统，尤其是对于普通话及土话的辨识能力较弱，而基于我国国情相关情形难以避免，在一定程度上弱化了语音识别技术的深入应用发展。3.2指纹识别技术。计算机人工智能识别技术中的指纹识别技术是相比比较传统成熟的细分类别，由于人们指纹输入存在国家强制力的参与，使得相关信息数据库相对完备度较高，在具体应用时能够保证较好的可靠性，通常也是各级政府机构愿意并希望采取的识别模式。指纹识别技术在实际应用过程中面临的主要瓶颈在于手指磨损时整体识别功能的大幅下降，由于手指具有的常用属性，有时发生微小损伤不可避免，然而指纹识别技术并未能表现出足够的自动修复性及灵活匹配性，这就限制了其发展上限。3.3人脸识别技术。计算机人工智能识别技术中的人脸识别技术是现阶段最为热门的识别技术，其不同其他识别技术所具有的相对单一性，人脸存在非常复杂多样的识别元素，这就反过来说明了人脸识别技术的高度安全性及巨大发展潜力。人脸识别技术在实际应用过程中面临的主要瓶颈在于影响人脸的因素过多，即使是表情及装束的微小变化也会大大降低人脸识别技术的实际识别能力，同时对于人脸较为相似的个人未能建立细节分析体系，其整体还存在着较大的可提升空间。

4计算机人工智能识别技术应用发展建议

纵观计算机人工智能识别技术在实际应用过程中存在的诸多瓶颈，可以明显看到计算机人工智能识别技术要想真正做到切实可靠，还有非常长的路要探索前行。为了科学合理突破当前存在的应用瓶颈问题，未来对于计算机人工智能识别技术的应用发展建议秉持以下理念，一方面强化信息数据输入阶段的完备性及关联性，避免因相关信息数据错误导致出现源头性问题，考虑更多地加入关联性参数指标提升计算机人工智能识别技术的灵活性及适应性，另一方面要聚焦于为计算机人工智能识别技术构筑螺旋式闭环反馈提升机制，通过建立策略支持库等方式逐步培养形成技术内生性独立思考能力，当面临无法识别或难以识别问题不是第一时间采取否认处理，而是考虑采取措施进行补偿性处理，提升人们在计算机人工智能识别技术应用期间的核心体验。

5结语

当前多领域科学技术的快速蓬勃发展在很大程度上改变了人们的工作方式及认知模式，而计算机人工智能识别技术就是新时代新形势背景下的适应性产物，需要给予足够的重视程度及资源支持。在对计算机人工智能识别技术现状进行详细论述的基础上，细致分析当前技术实际应用瓶颈，进而针对性提出相关应用发展建议，期望在促进计算机人工智能识别技术深化发展方面起到一定的推动作用。

参考文献

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作者:冯馨 单位:湖南化工职业技术学院