人工智慧：中國語言識別的發展

自 70,000 年前以來，人類一直在以前所未有的方式思考和表達，並發展出獨特的人類語音系統。 或許正是因為人類掌握語言的能力，才能在物種之間的競爭中脫穎而出。

語言的使用確實是人類交流最自然、最快捷的方式。 目前，我們已經進入了“人工智慧”時代，萬物互聯、萬物智慧型、人機互動越來越頻繁。 因此，教機器“聽”到“理解”尤為重要，而這項技術就是“語音識別”技術。

對於人類來說，語音識別就像是一種本能，我們甚至不需要教它，但我們會通過自主聆聽周圍的聲音來學會區分不同人的聲音和不同生物的動作。 然而，對於機器來說，這並不是一件容易的事。

首先，機器要輸入語言，然後計算，然後識別和理解，然後將其轉換為文字或命令，這可以說是乙個困難而複雜的過程。 為了讓機器更好地與人類合作，學習理解人類語言似乎是唯一的選擇。

只有為機器創造這樣的聽覺系統，讓機器能夠像人類一樣自然地將語言轉化為執行的命令，人工智慧才能發揮真正的作用。

2012年，在天津召開的“21世紀計算大會”上，機器首次完成了同聲傳譯，讓機器能夠理解人類語言，發展出更多的可能性，比如翻譯，無論是口譯還是筆譯，這些工作無疑都會被機器取代。

可以說，“語音識別”是人工智慧發展歷程中必須克服的障礙，也是必須克服的難點。

人工智慧語言。

在人工智慧的研發過程中，從一開始就注意到了人工智慧語言的問題。 在人工智慧發展的早期，人工智慧語言被研究和開發。 事實上，40 多年來已經出現了 100 多種 AI 語言，但很多都被淘汰了。

大約有三個。 首先是計算機科學家對可計算性理論的研究。 例如，LISP語言旨在處理人工智慧中大量的符號程式設計問題，其理論基礎是符號集上的遞迴函式理論。

已經證明，符號集上的任何可計算函式都可以用 lisp 進行程式設計。 prolog 語言旨在處理在人工智慧中也大量出現的邏輯推理問題（首先是為了解決自然語言理解問題）。 它的理論基礎是一階謂詞演算的解解證明（首先是其子集喇叭子句的演算），其計算能力等價於它所面臨的問題，這也是邏輯推理。

但是，prolog 是反向推理，而 ops5 是前向推理。 OPS5的理論基礎是POST的生成系統，其計算能力也相當於Lisp。 二是認知科學的研究成果。

已經開發了多種認知模型，並且已經為這些模型設計了知識表示語言。 例如，生成表徵、框架表徵、語義網路表徵等，實際上都有它們的認知模型作為背景。 如上所述，OPS5 是一種用於生成表示的語言，SRL、FRL、FEST 等是框架語言，概念圖和 SNETTI 都是語義 Web 表示語言。

物件導向程式設計基於 Simula 的類程式和 Minsky 的框架表示中的兩個思想的融合（它適用於計算機軟體的所有領域，而不僅僅是人工智慧）。

由於人工智慧研究問題的特點和解決方法的特殊性，為了方便有效地構建人工智慧系統，有必要開發專門的人工智慧語言。 AI語言的特徵是什麼，也就是說，AI語言的特徵是什麼？

一般來說，人工智慧語言應具備以下特徵：

1.需要符號處理能力（即非數字處理能力）;

2.適用於結構化程式設計，易於程式設計; （能夠將系統分解為易於理解和處理的小單元，以便可以更輕鬆地更改系統的一部分，而不會破壞整個系統。 ）

3.應該有遞迴和回溯函式;

4.需要人機互動能力;

5.適合推理;

6.有必要具備將流程與解釋性資料結構混合的能力，以及識別資料和確定控制的模式匹配機制。

AI語言是一種適應人工智慧和知識工程領域的計算機程式語言，具有符號處理和邏輯推理能力。 它可以用來編寫程式來解決各種具有智慧型的複雜問題，例如非數值計算、知識處理、推理、規劃和決策。

有人可能會問，使用人工智慧語言解決問題和傳統方法有什麼區別？

傳統方法通常以各種模型將問題的所有知識用固定程式表達出來，問題的解決完全由程式引導，按照預先安排的步驟一步一步（逐條）執行。 與馮一起解決問題的想法。 諾依曼計算機體系結構是一致的。

目前，大規模資料庫方法、數學模型方法、統計方法都是嚴格結構化的方法。

對於人工智慧技術要解決的問題，往往不可能將所有知識體現在乙個固定的程式中。 通常需要建立乙個知識庫（包含事實和推理規則），程式根據環境和給出的輸入資訊以及要解決的問題來決定自己的行動，因此它是以環境模型為指導的推理過程。 這種方法是靈活的、對話式的、不言自明的和學習的。

這種方法比傳統方法更適合解決條件和目標不明確或不完整（即形式化程度不高且難以描述）的非結構化問題，並且通常使用啟發式和啟發式方法來解決問題。

人工智慧程式與傳統程式的區別。

在處理一些簡單的問題時，一般的傳統方法和人工智慧使用的方法之間沒有區別。 但是，在解決複雜問題時，人工智慧方法與傳統方法不同。 人工智慧方法：

人工智慧想要解決的問題，不可能在乙個固定的程式中體現所有的知識。 它建立了乙個知識庫（包含事實和推理規則），程式根據環境和給出的輸入資訊以及要解決的問題來決定自己的行動，因此它是乙個以環境模型為指導的推理過程。 這種方法是靈活的、對話式的、不言自明的和學習的。

這種方法比傳統方法更好，可以解決一些結構不良的問題。 弱結構意味著“x”和“y”沒有很好地定義或完整，也就是說，它們不能很好地形式化和描述。 “——使用誘惑的方法。

人工智慧尚未發展到完全解決所有這些問題。 這類問題是人工智慧研究旨在解決的問題。 隨後，也希望計算機硬體結構也來一場革命，突破馮峰。

諾依曼架構。

所有計算機程式語言 人工智慧涉及人工智慧是乙個大概念。

人工智慧主要涉及以下模組：

machine learning,deep learning.

recommendation system.

nature language system.

practical computer vision.

另一方面，程式語言只是工具。