網絡背景下人工智能技術的應用

張博宇

摘 要：人工智能涵蓋了生理學、計算機、哲學等學科的知識，研究的主要內容是機器的智能化發展，不僅涉及計算機程序問題，與網絡技術也息息相關。在網絡背景下，人工智能技術也有了更廣闊的應用，在各個領域中都發揮著出色的作用，成為未來階段下工業發展的重要技術，受到了學界的認可。該文主要對網絡時代人工智能技術的發展進行分析。

關鍵詞：網絡背景 人工智能技術 應用

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2016）12（c）-0018-02

隨著科技的不斷發展，人們已經進入了網絡時代，網絡已經成為人們生活不可缺少的一部分，從網絡上獲取知識已經成為新的獲取知識的方式，而且網絡科學不是單獨存在的，是與多門學科進行交流碰撞而形成的，隨著網絡科學的發展，人工智能也漸漸進入人們的視野，將成為未來科學的發展動力。

1 人工智能的創新發展

1.1 與腦科學交叉研究實現人工智能

研究腦科學的最終目的就是創造腦，但是在創造腦之前首先要對人腦有一個全面詳細的科學認識。人工智能實際上就是模仿人腦，使其像人一樣工作，主要是因為人腦是生物智能最杰出的體現。所以將人工智能和腦科學交叉研究是科學發展必走的一條道路。要想實現人工智能就必須先研究人腦，研究人腦是如何思考、學習的，將人腦的復雜性研究透徹，才能模仿人腦來實現人工智能，而人腦的復雜性主要體現在對信息的處理上和思考上，只有弄清楚其中的原理，才能夠促進網絡時代人工智能的發展。

1.2 與認知科學交叉研究實現人工智能

認知科學的含義是研究人類思維與感知的科學，主要研究記憶、感知和學習等認知活動。感知的含義是經過感覺器官來感受接觸到的事物，比如聞到的花香、聽到的聲音，這些都屬于感知，而且感知是認知的基礎，在理解感知的基礎上才能真正地去研究認知這門學科。人對知覺的表達是認知的基礎，而知覺是人腦對客觀事物存在的一種綜合性反應。記憶是保持感知的最好方法，大腦只有有了記憶中樞，人才能記住所學、所看、所聞，才能對經驗進行有效積累。但是遺忘也是大腦的一種本能，所以大腦在不斷記憶與遺忘。學習是認知活動的基礎，人們將學習分為認知學習、感知學習以及意義學習。人們將學習到的內容通過語言表達出來，其中文字語言最具魅力。語言也是區別人與世間萬物的最基本的東西，其結構復雜，不能被復制。人們可以通過語言來交流，但是其他生物不可以，這也正是研究語言的重要原因之一。我們只有將認知這門學科研究透徹，才能弄懂語言，才能最終實現網絡時代的人工智能。人工智能要想在知識的表示、學習、存儲、搜索、優化、預測、計劃、判斷、自適應等方面取得突破性成果，必然要把研究目標拓寬到整個認知科學的理論、實驗和實證中去。其中，視覺認知計算、聽覺認知計算以及視聽覺相互作用的認知計算，是很重要的切入點。

2 自然語言是人工智能研究的切入點

2.1 人工智能中存在不同的切入點

20世紀50年代的人工智能之所以發展不理想，其最重要的原因是人腦的思維存在著不確定性。人工智能的實現，不能簡單依靠對思維的研究去計算，還需要對自然語言研究進行詳細的研究。因為自然語言是人類活動的載體，研究好自然語言是實現人工智能的基礎。

要想研究自然語言，要先研究人類自己創作的文字，因為文字是人類文明的重要體現，也是人腦具有創造性的體現。人類發明了文字，能夠將人類發展的文明記錄下來并傳承下去，這是其他生物無法做到的。而自然語言是由語言值組成的，其理念就像人是由細胞組成的一樣，先認識語言值最基礎的概念，然后再慢慢上升到自然語言，這也是人腦在思維的一種體現。在人類進行思維的過程中創造了語言，創造了文字，這種思維方式也正是研究人工智能的不同切入點，研究自然語言也就是在研究人工智能，要充分實現人工智能，需要全面把握好自然語言中蘊含的不確定性。

此外，神經網絡技術也尤為重要，一個神經網絡由大量簡單處理元組成，容錯能力與學習能力強，能夠對知識進行自我組織，滿足各類信息的處理要求。且神經元之間的計算都是獨立的，可以實現并行處理，處理速度快，可以應用在網絡安全領域之中。目前，神經網絡技術在網絡入侵檢測領域已得到了廣泛應用，如DDo S檢測、計算機蠕蟲檢測、垃圾郵件檢測、僵尸檢測、惡意軟件分類和法理調查等方面。一些神經網絡系統基于硬件或圖形處理器實現，具備高速的處理能力，因此在網絡防御領域得到廣泛應用。

2.2 不確定性轉換的云模型

自然語言的原子模型是云模型，其主要作用是通過云模型來反映概念中的模糊性、隨機性和關聯性。云模型通過熵、期望與超熵來詮釋自言語言的概念，用3個數字特征表達定性概念，再用定性概念來反映定量概念，這對實現人工智能是有重要意義的。從20世紀50年代開始，人們對正態云的普適性、云模型、云的數學特質、云發生器等都做了研究。其研究成果是現在的人工智能都在使用云模型，成功實現一種平衡狀態。應用在人工智能中的云模型，其主要的作用就是挖掘數據，用熵表示遺傳、用期望表示物種、用超熵表示變異，來模擬自然界的演化，再通過云計算來獲得最優解。人工智能中能夠轉移定性定量的有力工具就是云計算與云模型，其發展前景是非常廣闊的。

3 結語

科技發展能有今天的成果，主要有兩個原因，第一原因就是學科的不斷細分，將各類學科不斷細分，形成更多的新領域，研究得更深入、更徹底。第二個原因是學科之間相互融合，學科之間實現了交流碰撞，這是人工智能實現的前提。學科之間既要細分又要相互融合，這樣才能產生新的思想，新的思想又能夠促進人類文明的進步，這也是網絡時代人工智能的一大突破。

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