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2018.11.22
第一篇关于人工智能论文：《电脑人工智能日趋成熟》电脑在二十世纪70年代末期开始广泛普及,当时,有些专家便预计说,电脑可以改变人们的日常生活,并且使社会文化随之改变。
舍科尔教授是美国麻省理工学院的社会学教授,他是电脑心理学方面的专家,曾经撰写过关于电脑心理学的两本具有开创性的着作。
一本书的书名是《第二自我—电脑和人类精神》,另一本书是最近出版的,书的题目是《电脑屏幕上的生活—因特网时代的特征》。舍科尔教授现在是麻省理工学院科学技术和社会项目的教授。从70年代开始到80年代初期,舍科尔教授开始研究人和电脑的关系。
舍科尔教授说:“电脑的特征在物体和非物体之间。很明显地,电脑是物体,即使是孩子也知道电脑是一部机器。可是,在另外一方面,电脑又可以反馈,可以有行为,可以有理智,甚至有精神。
人们发现,自己和电脑之间存在着互动的关系,甚至感到电脑似乎在活着。”
舍科尔教授特别对儿童和第一代电脑,以及电子玩具之间的关系感兴趣。他发现,十来岁的少年主要用电脑来探索认知的问题;而青春期以前的儿童也就是八岁到十二岁之间的儿童,他们主要试图熟练地掌握机器和电子玩具。
舍科尔教授发现,电脑玩具对五岁到八岁之间的儿童来说,起到了激发他们的伦理性、推测性息维的能力。
舍科尔教授说:“这些电脑玩具促使我们考虑‘什么是生活’这一类的问题。电脑有生命吗在电脑玩具的战斗中,搏杀者意味着什么呢作为一种玩具,到底有什么特殊性呢
讨论电脑到底和人类有哪些区别,就无疑地是一个重要的问题。
一个十二岁的男孩对我说,将来可能会出现和人类一样聪明的电脑。但是,人类仍然要做饭,要建立家庭,要开餐馆。人类可能是地球上唯一要去教堂的生物。
换句话说,电脑为人类留下的空间是感情、感性、家庭生活。模拟思维可能在某种程度上可以算是一种思维,可是,模拟感情却永远不能被看作是真正的感情。当然了,模拟爱情更不能算是爱情了。”
微软公司的视窗系统是舍科尔教授目前重点研究的课题。视窗操作系统可以允许使用者在同时执行几个相互没有任何关系的工作任务,并随意在这几个任务之间互相切换。
舍科尔教授说:“用鼠标器指一下这些长方形的图形,你可以先做一件事情,然后再做另一件事情。例如,你可以通过电脑先跟你的母亲聊会儿天,在跟你的母亲说再见以后你开始写你的论文。写累了,你可以通过电脑看看你的银行账户。
从某种意义上来说,人们可以在电脑上确定各人的位置。也就是说,使用者是电脑屏幕上所有的窗口,以及电脑所有的活动的总和。
显然,这是一场革新,因为微软视窗允许你同时在你的电脑上提出好几个指令,并且在这些活动之间不断循环往复。这已经具备了人类心理活动的某些特点。”
在80年代,人类可能通过和自己心理的比较试图理解电脑。而今天,舍科尔教授说,人类试图通过电脑的运行模式,来更好地理解人类的心灵。
目前,在电脑控制的玩具方面已经出现了一些突破。例如,去年圣诞节期间,出现过一种类似猫头鹰的玩具,这种玩具可以说几百句话,而且具有学习功能,甚至会骂厂。
日本索尼公司制造出一种电子宠物狗,名叫“艾卜”,也是这类电子宠物玩具的代表性产品。
除了玩具以外,在智能电脑方面,电脑能够听懂主人说话现在已经不算稀奇了。目前,美国麻省理工学院的媒体研究室已经研制出一种具有人工智能的计算机,计算机可以对使用者发出的非语言性信号做出反应,并且据此进行某种程度的调整。
舍科尔教授认为,未来的电脑发展趋势是生物化电脑,电脑越来越具有知性和感性,从社会学的角度上说,这将是一大飞跃,值得学者专家好好地探讨。
关键词：电气工程；自动化；人工智能技术；应用
1.人工智能化技术的基本概述
2.人工智能技术在电气工程自动化中的应用所占的优势
2.1、能够帮助企业实现人力资源的最优化配置
2.2、人工智能技术受到外界环境的影响因素较小
传统的电气工程中，控制器在建立模型的过程中会遇到诸多的不确定因素，并且直接影响了控制器的构建，甚至会都控制器的正常运行和工作产生营销。比如，在控制器模型建立的过程中，由于重要参数的变化，使得控制器的正常运行无法达到预期目标。与人工智能化技术进行比较，人工智能化技术在设计控制器的过程中，以建立动态模型为理念，大大降低了人工智能化技术对外部环境的影响，确保了系统的正常运行。
2.3、大大的简化了电气设备参数的调节方式
在电气工程自动化工作中运用人工智能技术，在对参数进行调整的过程中，工作人员需要对人工智能化设备进行具体的参数设置，从而才能实现电气工程自动化的控制，简化了工作流程。除此之外，与传统的控制器进行比较，人工智能化技术的优势还体现在以下几方面：（1）较好的适应能力，能够满足多变的情况下自动化系统的正常运行；（2）简化操作流程。在没有专业技术人员在场的情况下，整体系统也能正常的进行工作，帮助企业降低了对人力、物力方面的资金投入。除此之外，人工智能技术还能根据实际工作的情况，科学合理的设定参数，大大减轻了工作人员的工作压力和工作量；（3）对现有设定的参数进行综合性的分析，并且根据实际的情况来进行数据的修改，从而提高工作效率。
3.对电气工程自动化中人工智能的具体应用进行分析
3.2、大大缩短电气工程自动化机器故障的检测周期
3.3、人工智能技术在设备故障诊断方面的应用
3.4、人工智能技术在电气控制方面的应用
随着社会的不断发展，对企业的要求也逐渐的提高。电力企业也在逐步提高电气自动化水平，不断的扩大人工智能技术的应用范围，这也是电气企业发展的必然趋势。目前，在电气设备控制中最核心的工作是提高电气系统的工作效率，从而促进电力企业的发展。为了更好的实现制定的目标，需要对现有的电气自动化控制技术进行提高，有效的将人工智能技术运用在电气设备的控制中，实现电气控制自动化的发展，从而提高电气设备的运行效率。除此之外，还能帮助企业节约人力和物力。现阶段，人工智能技术在电气设备的运用主要包含以下几个方面：专家系统的控制、神经网络的控制、模糊控制等。在电气设备控制的过程中，使用最为频繁的是模糊控制，主要由于其操作较为简单，并且与实际的工作目标相符合。
4.结语
随着社会的不断发展，科学技术也在不断的发展过程中，并且对企业的要求也逐渐的提高。电力企业也在逐步提高电气自动化水平，不断的扩大人工智能技术的应用范围，这也是电气企业发展的必然趋势。因此，需要对人工智能技术在电气工程自动化的具体应用进行分析，确保其满足电气设备的正常运作需求，提高电气工程自动化的运作效率。总而言之，人工智能技术在电气工程自动化中具有良好的发展前景，能够有效的促进企业的发展，减少企业在人力、物力和财力方面的投资，降低企业的生产成本。
[1]张雪,马青强,高健.智能化技术在电气工程自动化控制中的具体应用探析[J].科技畏望,2015,25(5):94-95.
[2]何美琼.试论电气工程及其自动化的智能化技术应用[J].2015,(11):213-215.
第三篇关于人工智能论文：《电气自动化控制中的人工智能技术》摘要:电气设备也在人工智能技术的应用下实现了电气自动化,本文将围绕着电气自动化控制中的人工智能技术展开探讨。
关键词:电气自动化人工智能应用
1、人工智能技术
毫无疑问，人工智能技术的出现是社会与科技发展的必然成果，并且随着人工智能技术的成熟，其在社会各个行业的应用也越来越多。人工智能技术是以计算机技术理论为基础，其他多个专业学科共同作用下共同构建出的。
人工智能技术的出现，让人类的智慧得以延伸，使只有人类可以完成的工作可以找到替代设备。
2、人工智能技术在电气自动化过程中的应用
2.1、在电气设备中的应用
2.2、平常操作中的应用
随着社会的不断进步，人们的生活水平有了很大的提升，无论是平常的生活，还是工作，学习，都已经不能缺少电气设备，所以说，电气设备安全、稳定的运行，在一定意义上，就是社会生产，人们生活的安全与稳定。在利用电气设备的时候，应该按照设计说明书，遵循操作规范进行操作使用。传统的操作方法不仅复杂，而且操作程序比较死板，一个环节出错就可能引发重大失误，带来严重后果。而人工智能化的出现，在很大程度上改变了这些问题，不仅简化了设备的操作程序，提高了操作效率，而且可以智能化的识别错误、提示错误，进而更正错误，降低错误率，甚至在一定程度上将错误发生率降至零。大大提高了电气设备的安全与稳定，对电气设备的运行具有很大的促进作用，提高了设备的实用性。
2.3、应用于事故及故障诊断
2.4、电气控制工作中的应用
在电气系统中，对电气设备的控制同样是非常重要的一部分工作。现如今，实现电气设备的自动化与智能化已经是一个大的趋势，智能化的实现主要就是通过对设备的控制。不仅能够在很大程度上提高工作效率，适当降低成本，还可以减少人员用工。例如，在人工智能技术中，比较先进的技术有模糊控制、神经网络控制、专家系统等，他们都可以实现对电气设备的智能化控制，而且非常精确，控制效果非常不错。就拿模糊控制来说，最常用的方法就是Sugeno与Mamdani,Mamdani技术主要是对设备的速度进行调节，其主要是一种高效率的交流传动控制技术，在很大程度上提高了电气设备的工作质量和工作效率。
2.5、在产品设计中应用人工智能技术
在传统的电气设备设计中，主要是依靠设计人员的经验，缺乏一定的技术性，同时设计工序比较简单，设计质量不高。然而，当经济水平与科技力量都有所提高，国家也开始注重这方面的开发，加大了资金的投人。随着研究力度的加大，我国在这方面的成就也逐渐显现出来，人工智能技术也逐渐被应用于产品设计。人工智能化的应用，提高了产品的自动化程度，提高了生产效率，加大了产品的智能化，对产品质量来说是一个巨大的保障。
3、结束语
参考文献
[1]纪文革.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析田.电子浏试，2014(03):137-138.
[2]任博.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析田.科技视界，2015(09):108-109.
第四篇关于人工智能论文：《基于当前社会的人工智能初探》本文的开头，我想先强调一个概念，究竟什么是人工智能。一般人看到AI第一瞬间便会想到机器人，但机器人只是一个容器，它的内核与控制系统才能被称作人工智能。再者，人工智能不能被单纯地被认为是与人类处在同等智能水平上的事物，总的来说，可以将它分成三个层次：1.弱人工智能；2.强人工智能；3.超人工智能。
弱人工智能，是在单一领域具有超越常人的能力，比如说AlphaGo，它可以在围棋方面战胜李世石，但是若让它进行简单的计算，类似1+1=2这样的式子，它可能却是不行的。现阶段，弱人工智能存在于我们生活的方方面面。导航，Siri，天气预报，搜索引擎，音乐推荐等等，这都是人工智能，只不过大多数人并不知道罢了。所以那些“人工智能根本不可能造福人类”的说法是绝对错误的，正相反，人工智能给人们带来了诸多便利。因此，我希望大家能抛弃对人工智能的偏见，真正接纳人工智能的存在。组成人类的细胞都比弱人工智能层次要高，所以对待这一层次的人工智能，我们是不必担心的，若非要把有关人类的事物划分到这一层次中，类似核糖体的细胞器便是属于这一层次。
第一，提高弱人工智能的运算速度，降低单位运算速度所需金钱。
人类的大脑运算速度经Kurzweil对不同大脑区域进行估算，大约为一亿亿次计算每秒。强人工智能不是终点，所以运算速度也必须超过一亿亿这个数值。但若是我们研究出超人工智能却只能供应极少数人，那必将会造成灾难——上位者操纵人工智能统御下位者，这绝对不是我们想看见的。因此，我们要降低单位运算速度的成本，让成果平民化，让人工智能能真正造福所有人类。
第二，提高弱人工智能的智能层次，然后通过人工智能的递变演化，让它到达更高的层次。这一点是最难处理的，也是可能导致人工智能转头空的最大因素，人类对智能层次的认识只能停留在浅薄的理论上，我们不知道如何将猩猩的大脑演化为人类的大脑，同样，我们也不知道如何将人工智能的层次提高到新的高度。不过万幸我们有我们自己这样一个完美的强人工智能系统，我们可以通过对自身的生物研究来推动人工智能的发展。这样做有两个方向：1.逆推，根据人本身大脑的思考模式逆推出运算的模式，再将这种模式代入到人工智能上；2.正推，从细胞开始，不断推动生命层次的研究，一步一步地将大脑的运算模式推断出来。两种方向皆有利弊，从我自己来说，这两种方向应同时进行，一个最大的原因便是人类若想得到长足发展，必先研究透自身，一举两得，何乐而不为？
以上所述，还可寻到根据，接下来的便只能是进行合乎逻辑的推理和大胆的设想了。
人工智能的发展不应是单方面的，视野必须拓宽出去。对于人工智能的研究其实等同于对人自身的研究，它不仅仅只是一门计算机科学，更是一门生命科学。如果能将它的研究与生命科学的研究结合起来，人们对它的了解就可能更透彻。比如说，对于大脑的研究，一定会牵扯到思维的研究，而对思维研究的深入，可以让我们更好地设计智能的思维，甚至于我们可以将人类的心理在不影响性能的情况下导入其中。人类的心理会使它们站在人类的角度思考，甚至可以说智能便成了人类的另一种存在形式。在这里，就又引出一个问题：安全和性能，我们应更注重哪一个。答案非常明确，安全。如果连安全都保证不了，那它就没有存在的价值。原子能，人类可以控制，所以才有了核电的存在。人工智能同样如此，虽然我希望人工智能能造福人类，但若能证实它对人类的弊大于利，那就应该终止有关的研究，让它成为历史。
有人说人工智能是人类最后的一项发明，因为一旦超人工智能出现，人类便会灭绝，未免太过悲观了。生物与生物之间最纯粹的关系是利益关系，人工智能与人类之间也可以通过利益关系关联起来，并且让人类处于主导的地位。那么人类可以为人工智能提供什么利益呢？目标。人类是已知唯一有独立意识的存在，我们可以提供给人工智能目标，这就需要我们再设计时不能让它产生独立意识，如果这能实现，就意味着我们拥有了超越人类层次却对人类无比忠诚的存在，人类社会的发展必因此得到更大的进步。
人工智能是一个很好的发展机遇，我们不应畏手畏脚。人工智能的未来是不可控的，但是人类的发展也同样是不可控的。走得太稳不见得能真地走得太远，试一次或许会有不一样的结果。
人工智能技术正在不断发展
人工智能的阿喀琉斯之踵
虽然一切听起来十分美好，但人工智能技术也有其自身的缺陷。MarcGoodman是某执法机构的一名顾问，同时他也是《FutureCrimes》的作者，他表示：“可能很多人现在还没有意识到，网络犯罪正趋向于自动化，而且扩张速度惊人。现在已经不是MatthewBroderick躲在地下室去攻击别人计算机的年代了（电影《战争游戏》1983年版中的情节）。”
今年年初，美国国家情报局的负责人JamesR.Clapper发出了关于恶意使用人工智能技术的警告。Clapper在他的年度安全报告中强调，虽然人工智能系统可以让我们的生活变得更加简单，但与此同时网络世界中的“薄弱之处”也会因为人工智能的出现而不断被放大。
如今计算机犯罪活动日益复杂化，从不断升级更新的攻击工具身上就可以看出了。比如目前得到了广泛使用的恶意软件Blackshades，这款恶意软件的开发者叫Goodman，他是个瑞典人。不过悲剧的是，他已于2015年在美国被定罪了。
这款恶意软件在地下黑市的销量非常高，据Goodman所说，由于Blackshades可以为犯罪分子提供很多强大的功能，因此这款恶意软件也被大家称为“网络犯罪分子的潘多拉魔盒”。在Blackshades的帮助下，使用者压根不需要懂得任何的黑客技术，用户只需要点击几下鼠标便可以实现攻击。这款恶意软件不仅可以轻易地让目标计算机感染勒索软件，而且还能对目标进行视频和音频监控。
人工智能领域的研究人员目前正在研究如何提升机器学习的能力，因为他们希望改善计算机视觉、语音理解、语音合成和自然语言理解的处理质量。但这也会带来一些不好的影响，因为犯罪分子也可以在下一代恶意软件中增加这种机器学习的能力。有一些安全研究专家则认为，其实早在五年前就已经有犯罪分子在利用人工智能技术进行网络犯罪活动了。
安全保护技术与人工智能的博弈
来自加利福尼亚大学的计算机安全研究专家StefanSavage表示：“近五年来，人工智能专家和网络犯罪分子都在尝试使用计算机视觉软件来破解验证码技术。如果你两年来都没有更改过你的验证码，那么你的验证码肯定会被计算机视觉算法搞定。”
社会工程学
社会工程学技术针对的是人性的弱点，而这也是计算机安全链中最薄弱的一个环节，网络犯罪分子通常会把那些容易轻信别人或乐于助人的人们作为攻击目标。假如犯罪分子有能力去研发人工智能恶意软件，并利用这种恶意软件在网上进行犯罪活动的话，那么计算机安全形势将会变得更加严峻。
话虽如此，但是智能聊天机器人目前仍然得到了广泛的应用。例如政府在进行某些宣传时，或者在政治选举之类的活动中，我们都可以看到智能聊天机器人的身影。值得一提的是，政治聊天机器人在英国脱欧公投中可是扮演了一个非常重要的角色啊！
第六篇关于人工智能论文：《人工智能不是未来派概念》Pelican公司的创始人兼首席执行官帕尔特·德赛（ParthDesai）认为，人工智能已是事实，而非幻想，银行业现如今的重中之重是在交易与支付上实现人工智能的实际应用。
根据Gartner预计，到2020年，人工智能将普遍存在于新产品中。帕尔特说：“现在大家都在讨论人工智能在金融服务上的潜力，以及它将如何帮助精简程序并提高附加价值，但我们必须从现实的角度了解哪些是具有可能性和操作性的。”
循序渐进的迭代过程
无疑，人工智能正通过计算能力和机器学习来模仿人类的智能行为，尤其是在军用和民用领域。尽管各行各业对它的炒作热度有增无减，人工智能也不应被视为解决任何问题的灵丹妙药，甚至它还有较长的一段路要走。
但问题的关键在于，目前人工智能仅仅提高了高水平人工环节的附加价值。人工智能技术能在先前的经验、事件和行为数据的基础上，提供理解交互能力并智能化地挖掘这种能力，使计算机在类似事件重复发生时能自动执行过去的行为指令。
在金融领域，深度学习必须受到一定的控制和监督，人工智能的见解及其行为背后的原因分析应继续安排专人审查，以确保应用程序自动化的准确性和一致性。这样做的好处是，一旦更好地、准确地理解了上下文和操作，机器学习也将获得改善知识发现的新方法。
智能支付管理
金融行业迫切需要改变，这也是智能支付管理概念出现的原因。根据对人工智能20多年来的沉浸式研究，帕尔特认为智能支付管理有潜力改变每一个金融机构的运营方式，并且最终所有金融机构都能开展这项业务。人工智能以深度学习、自然语言处理和基础知识系统这3个关键领域为支撑，而智能支付管理可确保计算机精确处理每个支付环节，并充分理解每笔模仿人类推理而达成的交易背后的目的。
据帕尔特了解，几乎每一家银行在交易银行和支付领域采用的都是效率低下并且高度依赖人为干预的处理方式，这也成为银行智能化的主要阻滞剂。许多银行正疲于应对这种复杂低效且扼杀创新的大环境，这反过来严重限制了银行快速高效的业务处理能力，难以满足日益苛刻的客户群的需求。
目前仍存在这种状况，不少人认为，人与机器之间的交互通过人工智能得以丰富起来，但同时也认为人工智能基本上仍是一个未来派的概念。尽管人工智能还远远不够智能，一个小孩子轻易能够完成的动作对机器人来说，都几乎是难于逾越的挑战，但在帕尔特看来，人工智能不是一个未来派的概念。
【关键词】计算机人工智能识别技术应用瓶颈
1、计算机人工智能识别技术的含义及类型
1．1、人工智能识别技术的含义
1．2、人工智能识别技术的类型
按照人工智能化特征进行划分，我们可以将人工智能化识别技术划分为机械化识别技术和人工化识别技术两种类型。
1．2．1、机械化识别技术
机械化识别技术，顾名思义，就是通过识别无生命特征的物体信息，主要涉及到的技术有以下三种:
第一，智能卡技术。作为一种集成电路卡，与计算机系统紧密关联起来，共同完成信息数据的采集、管理、传输、加密和处理。通常情况下，智能卡识别技术被广泛运用于物品验证、车辆识别、信息跟踪等方面。
第二，条形码识别技术。一般而言，条形码识别技术可以划分为两种:一是一维条码技术;二是二维条码技术。二维条码技术是一维条码技术的衍生物，在一维条码技术的改进和优化之上所形成，所以二维条码技术更为先进，能够进行数据信息的采集、识别，并能够准确、即时显示出来，被广泛运用于条码扫描和信息识别等方面。
第三，射频识别技术。射频识别技术与智能卡、条形码识别技术应用原理不同，它不需要与物体进行零距离接触，只需要借助无线电磁波进行信息的采集和识别。射频识别技术主要对物品信息进行有效标识，从一定程度上可以取代传统条形码识别技术，将有可能成为物品标识管理最为有效和先进的一项技术。
1．2．2、人工化识别技术
人工化识别技术，是针对人体所设计的一项智能识别技术，主要涉及到的核心技术有以下三种:
第一，人脸识别技术。对人脸进行扫描，进而进行身份信息的识别和判断，通常所扫描的部位是人的眼睛或脸部结构。人脸识别技术通过局部放大，自动进行人脸部关键特征信息的收集、识别，通过调节亮度，提高识别结果的精准性。
第二，声音识别技术。通过对人的声音进行有效识别，以此来判断声音主体身份。声音识别技术运作原理为，从音色、音调、音质等层面，进行声音的辨别，并在系统中进行特征的记录和匹配，进而实现识别目的［2］。
第三，指纹识别技术。通过扫描人的指纹，进而进行身份的识别和判定。由于每个人与其他人的指纹并不相同，所以指纹识别技术十分先进，能够准确识别和判断个人身份信息。
2、计算机人工智能识别技术应用领域
20世纪60年代之后，随着计算机技术、信息技术和网络技术的快速革新，人工智能识别技术因此得到快速发展，其应用范围和领域不断扩大，逐步发展成为各行各业、各个领域的核心技术。
2．1、应用于机器人技术领域
研究表明，机器人技术源自于20世纪70年代，成为一种专业学科。同时，机器人技术被各个领域所使用，取得一系列显着应用成效。比如:机器人技术运用于外科手术中，机器人助手能够帮助外科手术医生进行手术，其应用范畴不断扩大。究其原因，机器人人工智能识别技术不仅能够减少组织成本性资金投入，而且有利于组织内外部风险的预防和规避。当然，尽管人工智能识别技术在机器人产业中的应用力度较大、范围较广，但是依然需要改进和完善。
2．2、应用于语音识别技术领域
语音识别，顾名思义就是通过某种特别手段和人工智能识别技术，让机器对人类的语言有一定的理解，并且能够产生识别、交互行为。长期以来，语音识别技术深受国内外学术界的高度重视。
语音识别类产品涉及面较广、服务领先，具有巨大交互优势。近年来，随着人工智能识别技术的快速发展，语音识别技术同样实现了较快发展，建立在语音识别技术之上的芯片越来越多，已然成为新时期人工智能识别与交互的核心内容。
2．3、应用于人工神经网络领域
人工神经网络简称为神经网络，是批量处理单元相互交织形成的一种特殊网络形态。神经网络基于人脑，是对人脑抽象活动的具体化、简单化和模拟化，与人脑基本功能极为相似。人工神经网络是通过对人脑活动、指令的模拟、效仿，并从中得到启发，进行批量单元信息的处理。人工神经网络中，神经元之间的相互作用便会产生信息处理过程。尽管人工神经网络并不能等同于人脑，也不能完全发挥出人脑所有作用，但是却能够通过人工智能识别技术帮助人类进行自动化、智能化事件的处理。
3、计算机人工智能识别技术的应用瓶颈
3．1、语音人工智能识别技术应用瓶颈
(1)语音识别技术有待提升。语音识别技术实际应用过程中，必须尽可能排除外界环境的干扰，比如:外部其他噪声。唯有此，才能准确识别音色、音调、音质。尽管语音识别技术基本上实现了智能化，但是以目前的技术来讲，并无法在外部噪音的干扰下准确识别语音。如此一来，从一定程度上影响到语音识别技术的发展。因此，要想确保语音识别技术能够在外部噪音影响的情况下实现准确识别，必须采取特殊抗噪音麦克风，这对于普通用户来讲，基本上达不到该项要求。与此同时，用户在日常谈吐过程中，较为随意，具有明显的地方特色，加之语速、频率等控制影响较大，普通话不标准等问题，直接影响到语音识别设备对音色、音调、音质等的准确识别。除此之外，人们的语言受到年龄、情绪、身体素质等的影响，其音色、音调、音质随着自身及外部环境的变化而改变，直接给语音识别形成影响。因此，当前语音识别技术可靠性有待提升。
(3)应用成本较高、体积较大。目前，我国计算机人工智能识别技术的应用范围不断扩大、应用领域不断增多，特别是语音识别技术的应用成效十分显着。然而，语音识别技术的应用成本依然很高，使得普通用户基本无法接受。就目前的发展情况来看，语音识别技术应用成本的降低似乎难度很大。对性能、功能要求较高的语音识别基本上无法实现，当前的条件并不成熟，无法实现规模化、系统化和全面化，仅仅能够准确识别要求标准较低的语音，而受到成本因素的制约，使得语音识别设备的研发和生产过程受到严重影响。与此同时，语音识别技术体积较大，占用较多的空间资源，巨型化向微型化发展作为语音识别技术未来发展的主要趋势。
而微型化语音识别设备的研发和生产，需要集成微电子芯片，当前的微电子芯片与语音识别技术关联并不密切，在实际操作过程中，微型化语音识别技术并无法在降低成本的同时得以实现，从一定程度上直接阻碍到语音识别技术的广泛推广和应用普及。
3．2、视觉人工智能识别技术应用瓶颈
(2)指纹识别技术应用瓶颈。人类的指纹是独一无二的，也就是说，世界上任何一个人的指纹与其他人均不相同。基于此，指纹识别技术应运而生，成为一种有效识别身份信息的高科技技术。
当前，人们在应用人脸识别技术和指纹识别技术过程中，基本上均使用计算机进行了密码的设置，但是从应用成效来看，并不显着，存在较大的弊端。这将需要继续对人脸识别和指纹识别技术进行改进、升级，进而来解决计算机人工智能识别技术应用瓶颈，有力推动其健康、持续发展。
参考文献:
［1］杨恒．计算机人工智能技术研究进展和应用分析［J］．信息通信，2014(01):130．
［2］周娟．计算机人工智能识别技术应用瓶颈分析［J］．软件导刊，2014(09):28～29．
［3］刘乔辉．计算机人工智能识别技术的应用探讨［J］．科技风，2016(04):121～122．
［4］黄鑫．分析计算机人工智能识别技术的应用瓶颈［J］．数字技术与应用，2016(07):244．
［5］罗勇，向奕雪．计算机人工智能技术研究进展和应用分析［J］．电子制作，2014(18):47．