人工智能下計(jì)算機(jī)技術(shù)的運(yùn)用路徑

張雨煙 包艷艷

摘要：近年來(lái)，人工智能技術(shù)已經(jīng)取得了顯著進(jìn)步，其如何與計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)更好地融合，成為一項(xiàng)重要的研究?jī)?nèi)容。基于此，文章在明確人工智能技術(shù)優(yōu)越性的基礎(chǔ)上，討論了如何在人工智能視域下更好地應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)，以期為今后的相關(guān)工作提供一些借鑒。

關(guān)鍵詞：人工智能;計(jì)算機(jī)技術(shù);應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TP18? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2022）12-0056-02

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

目前，計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)在人們的工作和生活中得以全面應(yīng)用，而隨著計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人們對(duì)這兩方面的需求也越來(lái)越高，以往的基本功能已經(jīng)很難滿足實(shí)際需要。由此，人工智能技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，并且在計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，其對(duì)于計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)的改進(jìn)優(yōu)化也起著至關(guān)重要的作用，因此，應(yīng)當(dāng)對(duì)此做進(jìn)一步研究分析。

1人工智能技術(shù)概述

通過(guò)采用人工智能技術(shù)，計(jì)算機(jī)設(shè)備將能夠以智能的思維來(lái)分析和解決問(wèn)題，其不僅涵蓋了常規(guī)的計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)兩門學(xué)科，為實(shí)現(xiàn)模擬人類的不同感覺，往往還需要引入心理學(xué)和哲學(xué)等內(nèi)容進(jìn)行深入研究。在模擬的過(guò)程中，主要是通過(guò)對(duì)各種系統(tǒng)實(shí)施編程加以實(shí)現(xiàn)，以幫助人們解決工作和生活中的難點(diǎn)問(wèn)題，以提升人們工作和生活的質(zhì)量[1]。

當(dāng)前，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)仍處于高速發(fā)展時(shí)期，其具有瞬息萬(wàn)變的特點(diǎn)，因此，其對(duì)于相關(guān)技術(shù)的靈活性也有了越來(lái)越高的要求，由此，具有諸多優(yōu)勢(shì)的人工智能技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用[2]，具體來(lái)看，人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

一是能夠處理多種不確定性問(wèn)題。由于在一些工作中，人們并不需要對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行精確描述，因此可使用人工智能技術(shù)中的模糊邏輯，處理較為模糊的信息，讓這些模糊信息能為之所用。

二是協(xié)作功能較強(qiáng)。目前計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)呈現(xiàn)出明顯的層次化格局，傳統(tǒng)的管理模式已經(jīng)不能滿足需要，因此可采用人工智能技術(shù)中的輪循模式，由上層模塊對(duì)下層模塊發(fā)送指令進(jìn)行管理，以此類推，最終完成協(xié)作環(huán)節(jié)。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用人工智能技術(shù)中的分布型思維，可確保各個(gè)層次協(xié)同進(jìn)行工作，從而提升工作效率和工作質(zhì)量[3]。

三是人工智能技術(shù)具有自主學(xué)習(xí)和推理的能力，其通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)低層次數(shù)據(jù)信息后，即可推理出高層次的數(shù)據(jù)信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)高層次數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有效控制和管理。

四是具有優(yōu)異的非線性處理功能。通過(guò)模擬人類智能的邏輯思維，各種高難度的非線性問(wèn)題均可迎刃而解。

2人工智能下計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

2.1模式識(shí)別

模式識(shí)別主要是針對(duì)視覺和聽覺兩種模式進(jìn)行識(shí)別，其能夠有效增加計(jì)算機(jī)設(shè)備的感知能力，如對(duì)文字、語(yǔ)音、手紋等要素進(jìn)行識(shí)別等。同時(shí)，其在遙感圖像識(shí)別和細(xì)胞檢測(cè)等方面也得到了較高程度的應(yīng)用，效果頗為顯著。模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)有著相似之處，不同點(diǎn)在于，前者在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用較多，后者則更傾向于計(jì)算機(jī)學(xué)科方面的理論，但二者可視為同一個(gè)領(lǐng)域的不同發(fā)展方向，且在近幾年都有著較為迅猛的發(fā)展[4]。

2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其在計(jì)算機(jī)技術(shù)中的應(yīng)用尚處于初始階段，仍有著較為廣闊的發(fā)展空間。應(yīng)用過(guò)程中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要通過(guò)各種算法產(chǎn)生的“神經(jīng)元”進(jìn)行相互連接。人工智能技術(shù)借助于這些算法產(chǎn)生的神經(jīng)元，即可快速解決非線性問(wèn)題，且能夠分析各種數(shù)據(jù)模糊的定性問(wèn)題，具有大量存儲(chǔ)、處理和分布信息的能力。

2.3專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)目前是計(jì)算機(jī)中人工智能技術(shù)的重要研究方向，其主要是在人類已經(jīng)掌握的知識(shí)基礎(chǔ)上解決各種問(wèn)題，由于其以人類知識(shí)庫(kù)為基礎(chǔ)，因此又被稱為知識(shí)基系。目前，專家系統(tǒng)對(duì)于解決特殊應(yīng)用領(lǐng)域的問(wèn)題非常有效，但其也依賴于相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)規(guī)則。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，專家系統(tǒng)通過(guò)對(duì)使用規(guī)則進(jìn)行簡(jiǎn)明表述即可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。規(guī)則本身和代碼中的“if”和“then”等存在著明顯的聯(lián)系，這有助于解決遇到的各種難題內(nèi)容。由此，這項(xiàng)技術(shù)能夠模擬出相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)問(wèn)題的分析解決的全流程，最終取得較為理想的效果，甚至可以達(dá)到專家人員無(wú)法企及的解決效果。

3人工智能下計(jì)算機(jī)技術(shù)的具體應(yīng)用方向

3.1人工智能生物識(shí)別技術(shù)

目前，人工智能生物識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在計(jì)算機(jī)安全保護(hù)系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用，并已經(jīng)進(jìn)一步擴(kuò)展到智能手機(jī)和平板電腦等設(shè)備中，取得了較好的效果。但仍需要對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用做更為深入的分析。以網(wǎng)絡(luò)交易環(huán)境為例，其需要通過(guò)身份認(rèn)證檢測(cè)個(gè)人信息，這就需要對(duì)其進(jìn)行身份識(shí)別。目前人工智能生物識(shí)別技術(shù)主要是指指紋識(shí)別和人臉識(shí)別。在指紋識(shí)別技術(shù)應(yīng)用中，其主要通過(guò)識(shí)別用戶手指部位凸起的指紋紋路，而人臉識(shí)別與之類似，只是識(shí)別的途徑有所不同。無(wú)論是哪種識(shí)別模式，其匹配速度都已經(jīng)非常快，一般都在0.1s～0.2s左右。未來(lái)隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展成熟，預(yù)計(jì)其可以根據(jù)“人的任何生理特征在滿足普遍性、獨(dú)特性、唯一性、穩(wěn)定性和可采集性，就可進(jìn)行信息采集”的原則，來(lái)提取用戶的生物特征進(jìn)行身份鑒定。預(yù)計(jì)未來(lái)人工智能生物識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用將更加廣泛，且能夠更好地存儲(chǔ)和保護(hù)一些較為重要的數(shù)據(jù)信息[5]。

3.2網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)

近年來(lái)，人工智能技術(shù)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的結(jié)合較多，其已經(jīng)朝著多樣化的方向發(fā)展，其中最為常見的則是以下幾方面的技術(shù)。

一是入侵檢測(cè)技術(shù)，在應(yīng)用這項(xiàng)技術(shù)后，其能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)整體進(jìn)行監(jiān)測(cè)和管理，如網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中出現(xiàn)異常情況，會(huì)及時(shí)發(fā)現(xiàn)和上報(bào)處理。在人工智能技術(shù)應(yīng)用后，這項(xiàng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了進(jìn)一步的智能化，在模糊識(shí)別系統(tǒng)的加持下，對(duì)各種可能的惡意來(lái)訪行為進(jìn)行綜合處理和分析，確保計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在遭到破壞之前就解決掉威脅因素。不僅如此，該技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)篩選異常數(shù)據(jù)信息，在解決問(wèn)題方面有著較強(qiáng)的針對(duì)性[6]。

二是計(jì)算機(jī)防病毒技術(shù)，這種技術(shù)在人工智能技術(shù)的加持下，其主要通過(guò)系統(tǒng)自動(dòng)檢測(cè)的方式，確保系統(tǒng)的安全。目前，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)搜索、快速掃描和自動(dòng)檢測(cè)等諸多功能，不僅能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)病毒，還能對(duì)病毒的來(lái)源和類型等自動(dòng)進(jìn)行判斷，并對(duì)其進(jìn)行迅速處理，確保網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全。

三是云安全技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)能夠更快更好地分辨出危險(xiǎn)的數(shù)據(jù)信息，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)黑客進(jìn)行攻擊時(shí)，其能夠第一時(shí)間對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行安全保護(hù)，并及時(shí)消除入侵行為帶來(lái)的影響。

3.3人工智能在數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)中的運(yùn)用

如今已經(jīng)是大數(shù)據(jù)時(shí)代，每天都在產(chǎn)生海量的信息數(shù)據(jù)，且有些數(shù)據(jù)信息較為關(guān)鍵，因此，研究人員開始嘗試將人工智能技術(shù)與數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)行融合應(yīng)用，取得了較為優(yōu)異的效果。具體來(lái)看，其主要從以下幾個(gè)方面加以進(jìn)行。

（1）在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)引入人工智能專家系統(tǒng)，根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)和規(guī)則，創(chuàng)建問(wèn)題解決系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的共享，有助于解決多個(gè)領(lǐng)域中的實(shí)際問(wèn)題。

（2）提取應(yīng)用程序內(nèi)的知識(shí)數(shù)據(jù)創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)庫(kù)，新型數(shù)據(jù)庫(kù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的模式類似，有助于高效處理各種問(wèn)題。

（3）借助人工智能技術(shù)的推理能力，在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中應(yīng)用智能算法，以便隨機(jī)激發(fā)出相應(yīng)的規(guī)則。而在激發(fā)規(guī)則的過(guò)程中，記錄數(shù)據(jù)庫(kù)的各種狀態(tài)，這樣在后續(xù)的工作中如需要特殊功能，即可通過(guò)查詢搜索加以實(shí)現(xiàn)。

（4）訓(xùn)練人工智能進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，分析并提取數(shù)據(jù)庫(kù)中的隱性邏輯，創(chuàng)建新的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，利用語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)即可進(jìn)行類似數(shù)據(jù)庫(kù)的推理工作，確保數(shù)據(jù)推理更為準(zhǔn)確合理。

3.4在計(jì)算機(jī)輔助管理中的應(yīng)用

在應(yīng)用人工智能技術(shù)后，計(jì)算機(jī)輔助管理能夠?qū)崿F(xiàn)智能化的管理。人工智能技術(shù)起到的重要作用是解決相關(guān)知識(shí)內(nèi)容的形式化、訪問(wèn)和調(diào)用。在知識(shí)內(nèi)容形式化后，即可表示管理方法和深度學(xué)習(xí)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)輔助管理，達(dá)到相應(yīng)的效果。以電力系統(tǒng)為例，通過(guò)人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的結(jié)合，能夠?qū)﹄娬惧仩t的工作情況進(jìn)行有效控制。

3.5在醫(yī)療行業(yè)進(jìn)行自主判斷

當(dāng)前，人工智能下的計(jì)算機(jī)技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)也有了顯著的應(yīng)用，通過(guò)這些技術(shù)，能夠有效彌補(bǔ)以往醫(yī)療行業(yè)中存在的不足，提升診斷水平。如對(duì)一些患有疑難雜癥的患者，即可采用醫(yī)療診斷程序中的人工智能技術(shù)對(duì)其病情進(jìn)行概率分析，不僅能有效提高醫(yī)療水平，也能提升診斷的準(zhǔn)確率。不僅如此，還可通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)相結(jié)合的方式，建立在線遠(yuǎn)程醫(yī)療診斷系統(tǒng)，通過(guò)國(guó)內(nèi)外相關(guān)的案例資料進(jìn)行補(bǔ)充，以提高治療的針對(duì)性，提升治愈率。通過(guò)這種方式，相關(guān)的病例數(shù)據(jù)信息得到了有效共享，在今后的工作中也能夠做到有跡可循。

3.6利用人工智能下的計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)自我控制

隨著計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)的發(fā)展，目前其在遠(yuǎn)程控制方面已經(jīng)得到了顯著的增強(qiáng)，應(yīng)用范圍也進(jìn)一步擴(kuò)大。以航空器領(lǐng)域?yàn)槔淇山Y(jié)合人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，對(duì)航空器的運(yùn)行情況進(jìn)行有效控制。確保航空器能夠主動(dòng)測(cè)算自身的行動(dòng)，當(dāng)遇到意外情況時(shí)，能夠主動(dòng)采取措施抵御風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)也有助于讓地面控制中心有效控制航空器的軌跡，如發(fā)現(xiàn)異常情況，則可運(yùn)用閉環(huán)控制系統(tǒng)進(jìn)行有效調(diào)控，必要時(shí)采取緊急制動(dòng)措施，及時(shí)修復(fù)存在的問(wèn)題。

4 結(jié)束語(yǔ)

總體來(lái)看，人工智能下計(jì)算機(jī)技術(shù)有著多方面的運(yùn)用路徑，對(duì)于各行業(yè)的發(fā)展也有著非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。但從目前分析，這些技術(shù)的應(yīng)用仍然面臨著巨大的挑戰(zhàn)。為此，相關(guān)技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)緊密結(jié)合發(fā)展趨勢(shì)，利用人工智能技術(shù)提高計(jì)算機(jī)技術(shù)的水平，確保這些技術(shù)在今后發(fā)揮更大的作用，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的高效運(yùn)行。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】