淺析傳統數學運算在未來計算機科學與技術領域中人工智能方面的應用

袁珩珂

【摘要】隨著計算機科學技術的發展，人工智能已經在各個領域中顯得越來越重要。各種領域的需求對人工智能的水平提出了更高的要求，推動了人工智能的發展。而傳統數學就是人工智能發展的理論基石。本文首先對人工智能的發展現狀進行分析，然后在概率和數理統計相關基礎上，對傳統數學在計算機科學與技術領域中人工智能方面的應用進行詳細闡述，最后得出結論。

【關鍵詞】傳統數學；人工智能應用；計算機科學與技術

近年來，網絡技術、信息處理技術迅猛發展，計算機技術變得更加先進和智能。從人工智能的本質上來看，其實際就是算法的改進與提升，這其中的算法就是數學、概率論以及統計學等相關數學理論的具體體現。在人工智能中還體現出了大數據方面的內容，而大數據實際上也是統計學和概率論。在未來的發展過程中，計算機科學與技術領域中的人工智能發展前景會更加開闊，隨著人們需求的提高，對人工智能的要求也隨之提高，因此，對傳統數學在人工智能中的應用進行研究具有一定的現實意義。

一、人工智能的發展簡述

AI，其全稱為Artificial Intelligence，被我們稱為人工智能，其主要理論是通過計算機技術，模擬和延伸人在思維上的具體應用表現的一種技術。AI屬于計算機科學的一個支線，通過對人思維的具象化，把人類思維通過智能機器做出類似反應表達。

人工智能先后經歷了以下幾個發展階段。一是數據驅動階段。這是數據帶動人工智能更新換代的一個階段，在此階段中能夠獲得并分析的數據是量級的，呈現出幾何級數的增長趨勢。這不僅為人工智能進行大規模的運算創造了極高的可能性，而且在這其中還能夠反過來進行數據的采集，進行一定的累積工作，以此帶動整個大數據行業的發展。二是情境驅動階段。在此階段中進行了一定的創新，相關的從業人員將人工智能的發展從特有目的轉換到了通用行為方面，這個階段是通過情境帶動物質，可以深入到更加實際和具體的應用中。在人工智能技術的發展與數據的積累之下，各個行業在發展中也發現通用智能與人工智能可以將數據分布進行情景化，這讓人工智能可以在特定情境下進行發展。在當前的人工智能中，智能手機、汽車的自動駕駛以及智能投顧等，這些實際上都是在特定的使用環境中對人工智能進行了應用。

從人類社會與人工智能行業的發展來看，能夠發現一個規律：大數據行業與人工智能行業之間的關系是十分緊密的。而大數據的發展需要使用數學相關的知識和原理來進行分析和處理。從這方面來看，數學實際上就是人工智能發展的基礎，通過數學運算進行人工智能的編程，讓一些程序可以自動運行，提升了整個生產過程的效率，減少對人力資源的額外的消耗。

二、數學運算在AI中的應用

數學與計算機科學本身就存在著十分緊密的關系，我們學習的數學基礎知識中的數學思維模式就是解決問題的思考模式，還可以通過對數學運算的理解來對計算機中存在的復雜算法進行理解。在當前全球的各種人工智能技術中，數學模型是其研究與運行的前提，在其中使用的數學運算主要有以下兩方面。

（一）概率

AI的設計和應用中是一定會調用到概率這個基礎數學概念的，較于傳統的人工智能算法上，概率統計已經替代了邏輯主義的功能，被廣泛地應用在人工智能算法研究當中。現階段的人工智能研究環境并不樂觀，需要處理的行業信息、數據、資料、內容等都是爆發式攀升，故而這個時候需要使得概率統計成為了機器學習中的一個關鍵內容。概率中關于數據分布的定義，人們把分布定義為固定不變的，這個時候的參數是要經過計算才能得知；而貝葉斯觀念卻認為分布為隨機性分布，參數反而是要進行概率最大化后的計算，包括我們熟知的正態分布正是其理念的一個重要體現。

（二）數理統計

在人工智能技術中，數理統計占據同樣重要的地位。基礎性的數理統計可以協助對機器學習的算法以及數據挖掘的結果進行統計、分析。數據結果只有經過科學、嚴謹的分析和處理，我們才能夠科學合理地應用到實際層面。這種統計可以通過觀察和研究，把數據、結果、信息做進一步縱向、橫線的對比，同時進行科學的審查和預估，得出客觀的結果。盡管數理統計是將概率作為理念來源，但是這兩者之間有根本上的區別。數理統計可以看成逆向性的概率論，數理統計的任務是依據可觀察的樣本來判斷總體性質。其中的判斷工具是統計量，統計量也就是樣本函數，即一個隨機性的變量。參數估計經過隨機抽取的樣本對總體分布的未知參數進行抽取，其中包含了點估計和區間估計。若是檢驗經過隨機抽取的樣本來對一個總體的判斷結果進行認可與否定，這樣就能夠將其使用在估計機器學習模型泛化錯誤率方面。

三、結語

人工智能的發展離不開對數學運算的使用，在人工智能研究中使用統計理論、概率以及線性數學等相關的運算知識，讓計算機科學與技術獲得不斷的更新，并在此基礎上促使人工智能的穩定發展。

參考文獻

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