人工智能识别技术的发展阻碍
计算机人工智能识别技术是一种高端的信息科学技术，主要是通过计算机中的功能将人类的思维和意识形象地模拟出来，通过计算机程序将其呈现。这种科学技术是将多个学科领域的技术相结合，从而形成的较为完善的计算机应用体系。与其他计算机技术相比，其具有较大的发展空间，能够为人们带来各种方便。人工智能识别技术发展历时较短且不成熟，所以解决计算机人工智能识别技术中的问题是其今后发展的重要方向。以下是小编为你整理的人工智能识别技术的发展阻碍的相关资料，希望能帮到你。
1、人工智能识别技术的应用领域
自计算机技术发展以来，全新的技术和方法都进入了工程化的阶段，有效促进了工业技术的进一步发展。基于此，人工智能识别技术也得到了飞跃的进步，主要应用领域包括机器人、语音识别及视觉识别。
1.1、机器人
20 世纪 70 年代，机器人技术的不断发展深受社会人士的关注，并且逐渐形成了专门的学科，智能计算机也被广泛应用到各个领域中，并且取得了相应的成果。比如，目前许多外科医生在显微外科手术中都会使用机器人作为助手。
人工智能识别技术应用在机器人中逐渐流行，并且还带动了相关行业在智能识别方面的发展。智能机器人虽然降低了企业和国家的开支，但是加大了应用的风险。目前人工智能识别技术应用在机器人中的技术还不够成熟，国家应对其重视起来，进一步研发人工智能技术[2]。
1.2、语音识别技术
语音识别技术的目的就是使机器人能够听懂人类的语言，这是人工智能的主要研究方向，也是研究人机语音交互的重要技术。以语音识别技术为基础开发的产品被广泛应用到各种领域中，具有较大的应用优势，比如语音通信系统、声控电话交互等。
随着人工智能产品的不断普及，在现代社会中嵌入式语音处理和识别技术得到了迅速发展，以语音识别芯片为主的行业也不断增多。基于此，怎样将芯片与人工智能技术相结合，使其发展为语音识别技术是一项重要的研究课题。
1.3、人工神经网络
人工神经网络指的是经过大量简单处理单元创建形成的并行互连网络系统，能够模拟人脑系统，并且具有人脑的多种基本功能。人工神经网络的工作原理是通过模拟人脑神经组织构造过程中得到的启发，试图通过人工神经网络处理大量单元，包括电子元件、人工神经元和处理元件。
在人工神经网络中，处理信息主要是通过神经元互相的作用和反应进行的，信息及知识的存取主要是通过各网络元件间的分布式物理联系进行。虽然人工神经网络还有一些弊端，但是它能够辅助人们认识外界并且进行智能控制[5]。
2、人工智能识别技术的发展阻碍
计算机人工智能识别技术的发展阻碍在不同的领域有不同的表现，上文主要分析了计算机人工智能在语音识别、机器人及人工神经网络中的应用，那么就这几方面分析计算机人工智能识别技术的发展阻碍。
2.1、在语音识别中的发展阻碍
最早使用语音识别技术的是智能手机，智能手机中的声控原理首先是手机收集使用者的声音，之后通过分析和对比，以此实现控制。另外，现代智能手机不需要提前收录使用者的声音，而是存储在庞大的声音库中，只要用户对着手机说普通话，那么就能够满足用户的功能需求。在科技不断发展的过程中，语音识别技术得到了相应的成果，但是还存在一系列制约发展的因素。
其一，无法识别方言。虽然语音识别技术较为完善，在一些高级汽车中也具有语音识别系统，但是语音识别仅限于普通话，并不能够识别我国各地方的方言。
其二，无法智能判断。人的声音包括了声波、音色和声调，如果使用者的声音发生变化，比如由于感冒改变声音，那么就会影响智能识别的效果，使使用者没有办法正常操作。另外，还会有他人模仿使用者声音，导致存在安全隐患[6]。
总而言之，语音识别智能在多方面还存在问题，那么就需要相关人士对其进行深层次的研究。
2.2、人工智能机器翻译的发展阻碍
机器翻译深受人们的喜爱，但是其中还包括一系列问题，比如通过单词构造句子的问题，或者单词的歧义性问题。歧义性问题是语言使用中的难题，要想消除歧义性问题就要对原文中的每个句子联系上下文全面的进行分析和理解。但是因为机器并不是人，不能和人类一样独立思考以此寻找歧义词语在原文中的准确意思，而是将词语当作句子理解，所以就会导致人工智能翻译方面缺乏理解能力。
2.3、人工智能识别模式的发展阻碍
人工智能识别被广泛应用到多种领域，包括文字识别、语音识别和指纹识别。虽然人工智能识别模式在研究及开发方面已具有较大的成就，但是本身还存在本质性的问题，人工智能识别技术的理论和方式与人的识别还是两个不同的机制。那么也就表示人脑的识别、思维，无论多么先进的计算机识别技术都是无法比拟的。
总而言之，计算机人工智能识别技术应用在众多领域阻碍发展的主要原因就是没有真正实现智能技术，目前的人工智能只不过是在人为设置中实现的。要想解决这些问题，就要开拓思维，全面思考及分析问题，从而真正实现人工智能。
