人工智能在信息管理系統中的應用

陳志瑋

摘 要 人工智能技術是信息技術的第三次浪潮，隨著人工智能技術的逐漸興起，信息安全技術、網絡管理技術、信息管理與信息系統等方面也逐漸發展起來。運用人工智能的信息管理系統在處理數據時會更加智能化與信息化。文章通過對人工智能技術的分析，研究人工智能在信息管理系統中的應用及發展趨勢，討論人工智能時代信息管理系統的應用問題。

關鍵詞 人工智能；神經網絡；信息管理系統

中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2019）229-0119-02

近年來隨著中國經濟和社會的高速發展，國際地位和國際影響力的不斷提高，中國在全球范圍內慢慢具有一定的領導力，主要是我國科技實力穩步上漲。隨著科技的進一步發展，人工智能的時代已經來臨，對于我們來說更要跟上時代甚至在某種程度上領先于時代。在當今這個信息爆炸的時代，能夠在一套體系中管理好信息是一項機遇也是？挑戰。

1 人工智能時代特征與機遇

1.1 人工智能概述

人工智能是計算機科學的一個分支，其主要目的是讓計算機完成需要人類智慧才能解決的問題，如汽車自動駕駛、各種疾病的診斷與治療，并涉及多個學科，如計算機科學、神經學、哲學等。與傳統計算機算法不同的是，它采用的是啟發式的方法，模仿人腦的推理、學習、分析等思維活動，允許做出錯誤的解答。人工智能是為了制造出一個智慧體，它可以用來便捷人類的工作、提高人民生活水平、推進人類文明進程，而信息管理與信息系統也是其一個非常重要的應用領域。

1.2 智能信息管理系統的特征

隨著智能化的時代到來，管理信息系統經歷了由手工管理向計算機管理的轉變，管理信息系統的管理內容逐漸實現多元化、深度化、智能化。智能管理系統是集人工智能、系統工程、管理科學、計算機科學、軟件工程、信息技術與知識工程為一體的新一代計算機管理系統，它具有多技術、多領域、多學科相互結合相互滲透的特點[ 1 ]。

人工智能技術的應用使得計算機的管理水平和設計方法有了很大程度的提升。人工智能的信息管理與信息系統就是在傳統信息管理系統的基礎上，應用人工智能技術，設計搭建智能化的新型智能管理系統。人工智能化的信息管理系統是人工智能應用和管理系統工程領域的一個重要的研究？方向。

1.3 國內外發展現狀

人工智能已在全球范圍內成為科學各界關注的熱點問題，人工智能時代所帶來的前所未有的機遇和挑戰是每一個企業和機構乃至國家或地區都不容錯過的。很多國家都出臺了相應的政策，鼓勵人工智能的發展，以求搭上這次技術潮流的順風車。2017年3月5日“人工智能”正式寫入2017政府工作報告，未來人工智能的相關技術將會廣泛應用于教育、醫療健康、金融、電商零售、安防、交通自駕、工業以及個人助理等領域。

人工智能參與的信息管理系統將會大大節省人力物力，提高數據有效利用率，優化第三產業服務能力，提高生產力，降低管理難度，同時也在技術層面提高了要求。

2 人工智能在信息管理系統的應用

2.1 網絡管理

隨著信息技術的應用不斷深入，網絡規模的深度與復雜度不斷題提升，將人工智能系統應用在網絡管理中，可以將復雜的網絡環境分散化，進行分散管理。利用人工智能系統智能化、獨立思考的特性，可以對管理系統中的不同網絡環境進行具體分析，特別適合應用在分布式系統中[2]。在分布式管理中，人工智能系統的分布廣、靈活度高、容錯性強的特點，是解決當前復雜網絡環境最有效的手段。當前，利用人工智能技術管理網絡系統環境還屬于初級階段，未來還有很多問題有待？研究。

2.3 信息系統集成

除了分布式信息管理，在當今社會，隨著科學技術的發展和社會的進步，越來越多的零散的小系統構建成集合的復雜大系統，零散的小系統是構建成大型系統或者復雜度高的集成化系統的物質基礎。人工智能系統在實現管理高集成度系統方面，有著顯著的優勢和應用前景[3]。在信息系統集成的過程中，人工智能可以在其集成化大系統中有較大的作為，當人工智能系統層次越多，深度越深，信息管理系統的可集成度也就越高，可構建的管理系統也就越龐大。未來，人工智能會在搭建集成化信息系統方面會有更多深入的？應用。

2.4 人機交互

在當前時代，隨著計算機科學技術的發展，人機交互技術一直是一個重要的研究方向，人工智能系統所具有的自主性、社會性以及其具有的自我學習能力和邏輯推理能力，以及幫助組織和集成信息管理系統的信息資源，提高系統的自學習和自適應能力需要人機交互系統來進行輔助？提升[4]。

隨著人工智能系統的深入應用，信息管理系統會更加了解用戶信息及用戶使用習慣，極大程度上提升了用戶體驗度，因而，人工智能信息管理系統在學習用戶行為方面較傳統領域有著自身的優勢，在今后的發展中有著廣泛的前景。

3 人工智能技術應用的技術基礎

3.1 智能決策系統

在信息管理系統中，決策支持系統是其主要的支持技術之一。智能決策系統便是利用綜合可得到的各方面的數據和信息，通過人機交互和機器自我學習，輔助系統各級完成科學的決策。人工智能決策系統在傳統決策方法的基礎上，利用人工智能技術，通過數據定量分析和機器決策定性分析，定性和定量分析問題的有機結合，可以大大提升決策水平與決策應用范圍。

3.2 智能數據挖掘系統

隨著信息化時代的到來，人們越來越關注信息與數據背后隱藏的知識。數據挖掘便是這樣的技術，它利用一些技術，對系統內的大量數據進行深入分析學習，發現系統內部數據之間的聯系，且根據已有的知識與數據預判系統未來的發展趨勢。數據挖掘的難點主要在于預測和描述，預測是指根據數據庫已有的數據信息進行未來的趨勢分析，描述可理解為探究數據背后的打開方式即理解？方法[5]。

人工智能技術的參與使得這個困難的過程變得簡單許多，具體說來，神經網絡的深度學習能力可以對不同數據的數據庫進行深入挖掘，總結歸納不同數據背后的理解方法，并根據其數據發展趨勢進行預測。因而，智能數據挖掘系統的研發已經成為當今大數據領域炙手可熱的方向，因而設計一個基于人工智能技術的智能數據挖掘系統，對于提升數據挖掘的智能化水平將會有很大的幫助，對于整個智能信息管理系統而言，智能數據挖掘系統將會成為數據庫的高端應用的核心？內容。

3.3 綜合智能管理系統

傳統管理系統主要是應用人力統計的方法，較少使用到智能化的技術，隨著人工智能、管理學、計算機等學科的發展，智能管理新技術逐漸進入人們的視野。綜合智能管理信息系統是在傳統管理系統的基礎上，應用人工智能、深度學習和專家系統等方法和技術，研發和實現新型的管理信息系統，它既是一種創新的企業管理理論，還是一套新型的計算機信息管理系統。

綜合智能管理系統通過數據庫技術、人工智能和信息系統的綜合管理成果，將其應用到企業、公司、信息庫等平臺的管理當中，實現了對各項事務的信息化動態管理，有效地提升了企業和社會的經濟效益。

4 結論與展望

人工智能在信息管理系統中已經取得了驕人的進展，但是真正成熟的應用還是較少，其主要原因在于人工智能硬件水平以及現代智能化管理技術與理論研究還是存在較大的差距。在當今信息化告訴發展的時代，信息數據呈指數爆炸式的上漲，亟待開發出較為高端的智能信息？系統。

目前，Stanford、MIT和CMU等高校對于人工智能信息化管理的研究也逐步深入，人工智能未來在信息管理系統中的應用是一個必然的趨勢，可以相信，智能化的信息管理系統的應用會不斷擴大，管理學領域將會出現智能化程度越來越高的信息管理系統造福社會。

參考文獻

[1]黃逸民.基于多Agent的智能管理信息系統理論與應用研究[D].杭州：浙江大學，2002.

[2]陽學軍.基于網絡和人工智能的圖書館信息管理系統研究[J].岳陽職業技術學院學報，2005，20（3）：59-61.

[3]孫春生，鐘津立.決策支持系統與人工智能[C]//全國管理信息系統學術會議.1990.

[4]程少川，程向前，張朋柱.基于本體系統的知識管理人工智能研究[J].管理科學學報，2003，6（2）：17-22.

[5]陳遠，王家雄.小議人工智能技術在信息檢索系統中應用[J].情報探索，2002（4）：38-40.