電子信息技術在人工智能領域中的運用

馮 祥

（訊飛智元信息科技有限公司 安徽合肥 230088）

現代大數據背景之下，人工智能已經逐漸成為現代科技戰爭的主陣地，各個國家也紛紛搶占人工智能的制高點，出臺相關的人工智能發展戰略、計劃，應對現代競爭與人工智能發展浪潮。我國從改革開放以來就高度關注科學技術的深度推進，人工智能領域內的電子信息技術推廣已經成為可能。

一、人工智能電子信息技術的發展和應用

（一）信息處理

人工智能技術本質上是一種具有很高綜合性的新型技術，利用人類思維對傳感裝置的信號進行精確地處理，確定后續需要執行的動作和判斷要求，這是人類思維的一種智能化延伸。例如，人工神經算法從出現后發展至今，已經被證明具有強大的搜索能力和信息處理能力，提升信息穩定性和生產效率，在和網絡進行連接的過程當中，云端處理器也完成了信息交互的過程。除此之外，現代人工智能方面的產品需要有良好的信息處理能力，可以進一步地深入挖掘信息的價值所在。傳統的數據處理技術很難具備良好的處理能力，但電子信息技術應用之后，可以有效地實現對于數據的分類和識別，了解數據的使用價值以開展資源共享。具體來看，電子信息技術手段通過網絡接口從云服務器當中搜索獲取有價值的數據，針對用戶的需求提供不同類型的服務，將P2P共享方式作為交流溝通的主要渠道，識別出有價值的信息并做好綜合調節。

（二）信息安全

在信息化時代，信息安全電子信息技術在信息安全方面同樣扮演著重要的角色，現代產品的生產過程本身也關注信息安全。人工智能的穩步發展與信息技術之間具有密切關聯，能夠給產品的穩定性提升打好基礎，合理應對網絡攻擊并作出良好的處理方案。具體而言，利用電子信息技術為基礎的入侵監測模塊能夠將不同的信息做好分類判定，然后形成網絡數據監測報告，在報告內容當中如有不明數據或不安全信息的存在，則基于專家系統將區域內的風險進行消除，有效地展開智能化運營避免安全風險[1]。在人工智能領域當中，電子信息技術還可以對各種網絡信息安全當中存在的威脅進行準確的分析和鑒別，然后在此基礎之上，以不同的安全威脅類型為依據通過相應的防范機制予以防范，這樣不僅極大地提高了信息安全水平，而且還能夠有效地降低信息安全維護成本。

（三）信息升級

現代人工智能的產品變得越來越多樣化，且產品當中集成了大量的電子元件、芯片內容，并且可以根據用戶的需求對軟件、硬件設施展開信息升級，不斷提升產品性能。例如從硬件層面分析，控制技術已經實現了納米級別的處理，在通信領域、產品加工領域發揮了非常重要的作用，而且還在解決數據冗余和數據異常堆積等方面發揮了平臺的優勢所在；而在軟件方向，高效率的編程軟件實現了對于程序的綜合調節，無論是企業、高校還是醫院都引入了智能化軟件系統來滿足用戶群體的信息需求，集成了語音、圖像等多個方面的信息，在基礎層升級計算能力，在技術層突破傳統核心技術缺陷，在應用層促進傳統產業的智能化轉型。

二、人工智能電子信息技術的發展趨勢

（一）計算機視覺

在當前的人工智能技術領域當中計算機視覺處于核心地位，在未來的很長一段時間內該技術同樣可以成為主流技術趨勢。計算機視覺在人工智能技術當中可以獲得周圍的環境信息，并且通過計算機模擬人類的大腦皮層，教會機器如何準確快速的收集各種信息，然后用攝像設備代替人眼，以獲得不同場景的三維信息內容，CPU也代替了人腦承擔著分析和運算的職責。視覺系統內部，信息的識別要經歷三個過程，分別是目標檢測、目標識別和行為判斷，且計算機視覺與相關的電子信息技術在未來的醫學輔助診斷、工業機器人設計方面的價值非常突出，實現自主分析之后，幫助各個行業創造更大的價值所在。

（二）語音分析

在電子信息技術當中，語音分析即從語音識別的角度改善信息交互方式。人們與計算機之間的信息傳遞最初是通過鍵盤和鼠標等途徑來實現，但近年來語音識別技術的快速發展讓其成為了未來社會的主流技術之一，即將語音信號快速地轉化為對應的文本信息，其廣泛地應用到了很多電子產品當中。我們熟知的Siri、訊飛輸入法等都包含了這一方面的內容。在初期訓練階段，給計算機設置標準模式之后，其能夠根據語音分析完成特征參數的評估，并且準確地識別語音當中的結果信息。在未來的技術應用環節當中，對于噪聲處理工作將進一步優化，特別是對于語料庫的收集和標準化運作將成為工作重點。

（三）語言處理

語言處理環節通俗來說就是讓機器能夠“理解”，將人類語言轉化為計算機程序能夠處理的形式，并且生成“人”的語言。相關的語言數據會在訓練階段自動獲取語言統計信息，建立語言統計模型之后由機器開展深度學習，對大量的信息數據資源展開處理，建設機器翻譯系統、社會媒體挖掘系統、情感分析系統等，引導人們從實體的角度分析問題，克服機器層面的語言障礙[2]。

三、結束語

人工智能已經上升為國家戰略層面的事業，與電子信息相關的關鍵技術應用也將成為社會各個領域的發展核心。今后的實踐環節，會通過人機協同方式實現認知智能化、應用智能化，重點提升對于數據信息的處理能力，借助思維判斷模式促進人與設備的交互行為，保障人工智能系統的穩定性，提升社會生產能力和工作效率，大幅降低社會各個層面的成本支出。