人工智能技術在移動互聯網發展中的應用探析

覃勤

摘要：在當今的社會發展過程中，社會互聯網技術得到了充分的發展，由此也使得移動網絡在發展過程中所代表的網絡技術得到了快速的發展，目前人類社會在發展過程中，由于整體科學技術以及互聯網的發展，而向著更具智能化的特征進行綜合性的優化，使得人工智能技術在發展過程中得到了進一步的創新，而人工智能技術在應用過程中，在當前移動互聯網的發展過程中，有著極其重要的現實意義，社會各行各業以及各個領域的發展過程中，均向著移動智能的方向進行綜合性發展。而人工智能在發展過程中，在我國移動互聯網的發展中屬于較為重大的突破，同時也是企業技術在發展過程中所具有的高度創新，而當前人工智能在發展過程中不僅局限于實驗室中所具有的固定設備正在向社會諸多領域進行綜合性的發展。基于上述角度，文章對人工智能技術在整體移動互聯網發展中所存在的現實應用進行詳細的分析，希望能夠使我國的移動互聯網技術以及人工智能技術的發展中所存在的創新性得以有效的提升，是當前科技在發展中所有的創新性得到不斷的增強。

關鍵詞：人工智能;移動互聯網;技術發展

引言

移動互聯網的可持續發展，需要對各個用戶所有的真正需求進行綜合性的了解，并且人工智能技術在發展過程中，需要充分應用其自身所具有的交互技能，充分的對各個用戶所存在的實際應用需求進行詳細的探究。由此，對當前所具有的應用市場進行綜合性的占用，當前移動互聯網在發展過程中，已經能夠充分在人們生活中進行綜合性的應用，而人工智能技術在發展過程中，在移動互聯網中有著較為廣泛的應用，能夠對電商等諸多領域所存在的現實問題進行綜合性的解決，而基于當前所有的5G等諸多創新性研究。由此也使得整體技術在社會中所存在的應用創新性得到有不斷的出現，使社會在發展中所存的穩定性得以進一步增強。

一、對人工智能進行概述

人工智能在構建過程當中，可以將其稱為機械智能，主要是指由人工造出來的機器所表現出的具有高度智能化的特征。通常而言，人工智能在工業過程當中，由普通的計算機程序對人類智能技術進行有效的呈現，人工智能在構建過程當中，主要是指通過相應的智能系統進行綜合性的工程實現，同時也使得整體技術在計算機領域得到更加廣泛的重視與應用，而人工智能技術就其實際而言，主要是指相應的機械對人腦腦某些功能進行模仿，并且通過智能化的應用進行綜合性的設計，而該技術在應用過程當中對于整體科技的發展以及系統的控制等諸多角度均存在一定程度現實應用，由此也使得整體社會的發展過程中，人類社會的發展得以進一步的加速。

二、對人工智能的關鍵技術進行詳細的分析

（一）對數據挖掘與學習技術進行詳細分析

在當前的社會發展中，往往會面臨較為多元化的數據，并且需要進行深層次的數據挖掘工作，需要對數據之間所存在聯系進行有效的明晰，需要通常情況下研究有這種智能的方式進行綜合性的學習，而人工智能在構建過程當中，需要對機械機器學習模式進行應用。機械設計的發展過程中，主要是研究如何對計算機模擬，或實現人類活動的綜合模式，依照學習干預的方式，可將其分為有監督學習與無監督學習的學習方法，可將其分為決策樹學習、政策學習、知識學習、情況學習等模式兒，決策樹學習算法是較為經典的分類學習模式，在應用過程當中，其數據能夠在決策數中進行有效的構建，并且由此使人工智能完成相應的數據學習。

（二）對知識和數據的智能處理進行詳細的分析

專業領域所擁有的知識處理問題，是當前人工智能在發展過程中所需要進一步探究的現實問題。就其一般而言，其自身所擁有的主要研究內容在于將相應的研究問題的思維方法轉換為應用到專門問題求解的實際過程當中，實現人工智能從理論研究向實際研究進行綜合性的突破，專家系統在構建過程當中，一般而言，由相應數據庫以及推理機制進行綜合性的構建。通過知識的獲取、知識標識以及相應的儲存完成整體知識庫的綜合構建，再利用相應的推理機制進行綜合性的整理，以及模糊推理等諸多操作，由此獲得更加完善的推理結果。專家系統在構建過程當中，能夠將多領域的專家的支持內容以及相應的經驗予以引入，由此使得專業知識所具有的規則能夠獲得進一步的凸顯，使當前的規則在構建過程中能夠形成相應的規則庫。在問題處理的過程當中，由規則庫能夠充分的代替人類專家以人工智能的方式，對各類問題進行綜合性的解決。

（三）進行有效的人機交互

人機交互是當前人工智能在發展過程中極為重要的技術熱點，其主要的功能在于使機械與人類能夠在交互過程中提高其順暢性。人機交互在構建過程當中，就一般而言，主要應用到機器人學一級模糊識別技術。而機器人學在構建過程當中，主要是指機器模擬人類所具有的行為，而相應的人工智能領域所存在的知識識別，在構建過程當中主要是指計算機代替人類，并且幫助人類進行綜合性知識感知，由此使計算機的模擬系統通過人類，獲取對外界所具有的感知知力，而與人類進行綜合性的交流。

三、對人工智能技術在移動互聯網發展中所存在的現實應用進行詳細的分析

（一）對移動應用性能進行綜合性的分析

目前，對于整體移動性能的綜合分析而言，主要集中于移動應用端QoE分析以及業務協同友好分析與用戶粘性分析等諸多方面，而相應的分析在構建過程當中，其主要的特點在于以大數據分析作為其發展的依托，將大量用戶以及相應的信息進行綜合性的收集，并進行有效的計算而得出結論。由此，在大數據分析計算的過程當中，就通常而言，使用相應的人工智能方法并能夠對各類問題進行綜合性的解決，不同機器學習方法在構建過程當中，是對大數據進行有效分析的技術支撐。目前，應用的強化學習方法，以及基于神經網絡所具有的深度設計方法等構成該種優化模式，而各類學習方法在運算過程當中，將不同應用場景之下所存的能耗延時，以及流量速率等諸多指標進行有效的收集及儲存，并且作為神經網絡體系的輸入端，依照不同的應用種類進行有效的社區應用，并且進行及時通信應用，以及視頻應用云應用以及相應的瀏覽器應用的諸多模式，將不同領域內所存在的應用，對于能耗以及流量時延等諸多現實指主要的需求進行綜合性的分析，由此形成相應的指標加權值，作為整體神經網絡的綜合全職，而后通過大量的數據訓練以及綜合性的計算機反饋形成神經網絡模型，通過相應的學習模型，進而使友好性結論得到有效的輸出，由此完成基于當前數據應用的各類功能。

（二）進行有效的移動應用身份認證

身份認證是應用人工智能算法所具有的重要發展方向。目前，在應用過程中，存在一種多因認證的綜合模式，對使用密碼結合相應的用戶數據圖譜分析，進行綜合性的認證剖析，而由此也使得原有密碼登錄方式的安全性得以大幅度提升，用戶大數據圖譜在構建過程當中，是通過用戶在互聯網中的各類行為進行有效的記錄，數據工作根據機器學習算法進行綜合剖析，完成用戶基本行為模型，可猜測用戶的行為并且回絕不與當前用戶行為不符合的綜合模型登錄或者付款請求，該模式在構建過程當中，是唯一碼認證所擁有的輔助模式。而生物辨認方式在應用過程當中會選用生物樣本，如指紋、虹膜、人臉等諸多唯一的特征進行綜合性的辨認，以及識別生物辨認方法的應用過程中，擁有較高的安全性，伴隨著硬件的不斷發展。而在移動終端上所構建的生物模塊的大小也得到進一步的縮小。

四、結語

在當前的社會發展過程中，需要充分地對人工智能的核心技術進行綜合性研究，并且需要對人工智能技術在移動互聯網領域所存的應用特性進行詳細的分析，對用戶認證以及移動互聯網應用發展所存在的各類優化模式進行詳細的探究，希望以此使我國的人工智能技術在移動互聯網發展過程中所存在的創新性得以不斷增加，使當前我國移動互聯網技術在人工智能技術的發展過程當中獲得不斷的優化，并且在世界范圍內擁有更加創新型的技術發展。

參考文獻：

[1]蔡妙娜，李博，楊叔禹. 人工智能和大數據技術在名老中醫經驗整理中應用[J]. 世界最新醫學信息文摘（連續型電子期刊），2021，21（18）：139-141. DOI：10.3969/j.issn.1671-3141.2021.18.051.

[2]陳悅，宋凱，劉安蓉，等. 基于機器學習的人工智能技術專利數據集構建新策略[J]. 情報學報，2021，40（3）：286-296.DOI：10.3772/j.issn.1000-0135.2021.03.007.

[3]閆雪凌，李雯欣，高然. 人工智能技術對我國勞動力市場的沖擊和影響[J]. 產業經濟評論，2021（2）：65-77. DOI：10.3969/j.issn.2095-5073.2021.02.006.