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高考机器人中的人工智能技术分析

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郑宏飞

摘要机器人不仅丰富了人们的生活，也带来了极大的便利，智能机器人也是近些年以计算机等信息技术为基础的人工智能领域的研究热点。文章从对机器人的认识，到对高考智能机器人的了解，重点分析了机器人采用的人工智能技术，从其概念到实现方式，再到智能数据处理等方面进行细致总结，最后对已经投入高考实战的两大机器人（AIMaths和Champion）进行了对应的智能技术分析，为进一步学习和掌握智能技术提供参考。

关键词人工智能；神经网络；数据处理；高考机器人

中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2019）231-0151-02

近年来随着计算机技术的进步，人工智能已经在一些关键技术上有了重大的突破，且开始在相关领域已经得到了应用，比如身边常见的小I机器人、百度精灵等，给人们的生活带来无穷乐趣，同时在生产车间使用一些职能机器设备给生产带来极大的便利和安全保障[1-2]。作为一项新技术，智能机器人已经渗透到生活的方方面面，如何衡量智能机器人的智能化水平一直是关注的热点。科学家们已经将智能机器人投入高考实战中，通过智能机器人的答卷情况来与考生进行对比分析，进而从某种角度评价智能机器人的智能水平[3-4]。高考机器人这几年得到了社会的广泛关注，通过高考机器人的实际成绩，已经证实了其具有学习能力。本文正是基于对高考的关注，结合对当下先进智能机器人技术的了解，对高考机器人技术进行深入分析，为进一步学习以计算机技术为基础的人工智能奠定基础。

1 人工智能技术

1.1 人工智能概念

人工智能[1，3]（AI：Artificial？Intelligence）是借助计算技术实现对人脑思维的一种模拟，进而达到对知识的表达、获取和理解，并最终进行判断与运算，因此人工智能属于计算机学科的一个重要分支。这种对知识的理解需要借助智能机器或智能系统才能达到人们所预期的目的，比如常见的有智能机器人、智能语音翻译系统、智能人脸图像识别系统，还有一些所谓的智能专家系统。无论采用哪种设备实现智能化，其本质都离不开加强大的计算机处理能力，并同时需要建立特殊的计算机处理系统实现智能技术，这种特殊的计算机处理系统就是人工智能技术的载体——人工神经网络。

1.2 人工神经网络

人工神经网络是根据生物神经网络模拟出来的，人脑是约由1？000多亿神经元组成的神经网络，每个神经元由3部分构成：细胞体、轴突、树突。如图1所示。

当有信息传来时，树突会收到刺激并通过积累而形成动作电位，再通过神经末梢传递给下一个神经元，以此来引起相应机体的兴奋，这是人脑神经网络的构成及工作机理。

人工神经网络[2-3]是模拟生物神经网络，典型的人工神经网络如图2所示，借助神经网络的学习能力去理解外界环境的参数，并模拟人的大脑对数据信息的处理而建立的一种运算模型，这种由大量节点（或称神经元）相互按照特定方式联接构成的人工神经网络具有高度的非线性，节点与节点之间是一种函数映射关系，这里的每个节点就是一定特定的函数输出，一般称其为激活函数。每两个节点间的这种映射关系是通过连接两者信号的加权值来表示的，专业上称之为权重，从结构上看，人工神经网络就是通过这种人为构建的、能模拟人脑进行信息处理，实现类似人类的记忆、学习和理解能力的智能系统。

人工神经网络又被表示为不同的网络层，分别是：输入层、隐藏层和输出层。输入层通过节点感知外界信息，接受并进行存储传输，但是不进行处理。而输出层则是处理结果的表达层，主要实现对数据处理结果的输出。中间隐藏层是介于输入层和输出层之间的一种复杂网络层次，从系统外部是不能观察到的，结构组成也相对复杂，是人工神经网络数据处理的核心。

1.3 智能数据处理技术[2-3]

人工智能的数据处理技术通常是借助计算机技术，并利用统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现数据的智能处理。就处理数据而言，可分为特征学习和特征工程。其中特征学习是对输入的数据进行学习，使之得到更有利于使用的特征，其算法大致有深度学习、某些无监督学习算法和某些树模型。而特征工程模型依赖于人为处理的数据特征，模型的功能主要是实现预测，于是通过将大量的数据通过算法进行整理分析以及归纳，从数据中挖掘出有用的信息。

2 高考机器人智能技术分析

高考机器人必须借助机制实现从意蘊丰富的阅读题或者一些抽象的数据中提取信息，这就要依赖于它对抽象数据的处理方式，现在人工智能在很多领域中的抽象问题都是通过建立模型实现的。机器会对输入的抽象数据进行特征选取、实例选取、特征离散化等，这就不仅仅限于试卷这么简单，它能应用于高级商务领域，有十分广泛的应用。高考机器人也是利用以上技术进行数据处理以供做题。当拥有以上技术以后，在考场上便会按照特定的机制进行数据处理，即实现智能答题。下面将就AlMaths和Champion两大高考智能机器人进行技术？分析[5-7]。

2.1 Al-Maths智能技术分析

2017年AI-Maths高考智能机器人在没有外部网络和题库的环境下，借助之前的训练经验，用短暂的时间答完了一份北京卷文科数学高考试卷，最终得分为105。之后，AI-MathS继续挑战了全国二卷数学卷，取得100分的成绩，其在解题过程中，最快一个题目一秒钟不到便可以答题完毕。这款AI-Maths高考智能机器人是一个典型的带自动解题技术的人工智能计算机系统，作为“超脑计划”，其目标是要开发出人工智能系统在2020年能考上清华北大，可见后续人工智能系统需要进一步优化完善。

同时，专家认为其暂时考不上一本，那么高考机器人为什么会挑战失败呢？据具体得分情况在选择题和填空题上，“AI-Maths”表现十分亮眼。丢分环节主要是解答题，有些题目甚至是0分，所以最大的问题仍是读不懂题。要让系统准确理解人类语言是目前的关键，它擅长简单明了的类似“1+3=？”的问题，而难易读懂题目的意思，即是它库存了大量的题目和有着数据处理技术。

2.2 Champion智能技术分析

2018年在人工智能联盟的助推下，高考机器人Champion进入考场与广大高考生一起挑战高考作文。人工智能在语言上已经早有案例，如当前的知名报社都会借助人工智能系统实现新闻内容的撰写与应用。人工智能系统的优势是语言系统与图像系统的应用，通过对标准正式的文本学习，建立一定的模式进行量化训练，然后进行自我的创作。这对传统的机器人产生了冲击，简单的机械师机器人不能表达，更无法理解人类的复杂感情，但现在高度智能化的机器人则具有理解人类的能力，更是对人的情感具有一定的学习和模仿能力，相信随着人工智能技术的进一步提高完善，高考机器人迟早会实现其既定目標。

3 结论

人工智能作为当前计算机技术的研究热点，已经在各行各业得到了不同程度的应用，虽然现状与人们的理想还相距甚远，但是这种简单的应用已经给人们生产生活带来一定的益处。当然以人工智能技术为基础的一些复杂系统也正如雨后春笋般的出现，给人们带来困惑的同时，也给人们带来无穷的乐趣。除此之外，在一些工业现场，通过借助智能机器人的操作与运行，可以降低人们的机械操作，也给生产现场带来一定的安全保证，智能化的应用也提高了生产现场的自动化水平。

参考文献

[1]王永庆.人工智能原理与方法[M].西安：西安交通大学，1998.

[2]夏定纯，徐涛.人工智能技术与方法[M].武汉：华中科技大学出版社，2004.

[3]张妮，徐文尚，王文文.人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械，2009，30（2）：4-7.

[4]戴先任.高考机器人来袭[J].人民周刊，2016（11）：46-47.

[5]胡宁，王鑫昕，汪龙华.人工智能机器人的数学“高考”[J].课外阅读，2017（16）：60-62.

[6]丁佳.我国自主研发机器人将参加高考3-5年上“一本”[J].农家参谋，2015（8）：25.

[7]戴先任.中国版人机高考大战[J].求学，2016（47）.

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