計算機通信技術與電子信息在人工智能領域的實踐應用*

安徽開放大學信息與建筑工程學院 徐志勝

本文首先系統闡述了計算機通信技術與電子信息技術的概念與內涵，結合現代計算機設備和電子元器件的發展展開討論，為二者在人工智能領域的研發與應用提供參考建議。

隨著經濟的發展以及社會的進步，現代科技與信息技術進入了新的發展階段，為人工智能領域的發展提供了新的發展機遇，其中計算機通信技術與電子信息技術在人工智能領域的實踐應用逐漸成為社會各界所關注的重點。近年來，人工智能領域同其他產業、領域的協作成為了現代科技發展的必然趨勢，與人類生產生活的結合變得更為科學。在此背景下，現代科技與信息技術在人工智能領域研發與應用的重要性逐漸凸顯，對此，必須針對計算機通信技術和電子信息技術的實踐應用展開深入研究，為人工智能領域的未來發展奠定良好基礎。

1 計算機通信技術與電子信息技術概述

1.1 計算機通信技術

計算機通信技術為人工智能技術的發展提供了基礎的技術保障，其中網絡架構、線性信息、非線性信息等科學技術是推動人工智能領域建設發展的重要依據。諸如語音識別、視覺圖像采集等人工智能技術，在應對大容量或復雜程度過高的數據時有著良好的表現，因此，計算機通信技術與人工智能技術的結合是提升數據處理效率質量的有效方法。目前來看，要實現人工智能技術的發展，計算機通信技術是必不可少的。計算機通信技術所提供的數據標記、信息處理等功能，為人工智能技術的深入發展提供了科技基礎，由此誕生出了神經網絡學習、數據傳播性訓練等現代化的人工智能技術[1]。

1.2 電子信息技術

電子信息技術可依據目前科學技術的發展階段分為兩個領域，分別是電子科學和信息技術。電子科學與信息技術的發展均以計算機系統為硬件支撐，隨后在此基礎上通過技術與計算機系統硬件之間的有效合作與配合來實現電子信息技術的應用。目前，電子信息技術已然成為科技領域發展的重要動力，其中云計算、智能化等方面的貢獻是最為明顯的，這對于人工智能技術的發展有著積極的推動作用。計算機通信技術與電子信息技術在科技領域的貢獻并非孤立的，在科學技術快速發展的今天，云網絡計算的出現是對信息數據處理方式的有效創新，而該技術正是由計算機通信技術與電子信息技術共同構建而成。在云網絡計算的實際應用過程中，一方面能夠保證傳輸的實時性、有效性，另一方面則是提升了人工智能在該領域的學習深度學習能力，成為了人工智能領域的基礎性技術。

2 人工智能概述

2.1 人工智能的特點

結合目前人工智能領域技術應用的實際狀況，我們能夠將人工智能的特征劃分為三個方面：(1)大數據處理能力。相比傳統的信息技術以及科學技術，人工智能技術建立在計算機通信技術與電子信息技術的合作基礎上，其對于信息數據的處理效率、質量均有著顯著提升，在信息的存儲、運算、分析等方面，人工智能技術可通過云計算的方式來提升大數據的處理能力，為各個行業以及領域的信息數據處理提供了有效的技術支持；(2)自主學習能力。人工智能技術與傳統科技的差別，很大程度上體現于自主學習能力的提升。隨著人工智能技術的深入發展，目前，人工智能技術對于大量問題的分析、處理、解決以及應對，均有著較為科學有效地應對方案；(3)語言表達能力。人工智能技術的語言表達能力，始終與人類的語言表達存在一定程度上的差異，因此在進行該技術的應用時，需要全面地分析技術應用環境、技術應用條件等因素，由此帶來對技術進行綜合性的使用以及開發[2]。

2.2 人工智能的作用

(1)人工智能的應用是對社會生產生活的優化與調節，一方面為人工智能技術的應用奠定了良好的實踐環境，另一方面則是為行業和領域的現代化轉型提供了技術支持，對于技術的應用實施和人類生產生活質量的提升有著積極的意義。(2)人工智能技術在社會生產生活中的應用為人類的生產生活提供了大量的便利條件，以消費為例，人工智能技術能夠根據消費者的消費記錄、瀏覽記錄、消費狀況以及消費傾向等對個人的消費喜好、消費需求進行科學分析，以此為基礎進行個性化的推薦，減少了消費中的干擾性，提高了消費的質量和效率，這種現代化的技術服務方式相比傳統人工服務而言更具效率。除此之外，人工智能技術的應用提高了科學研究中的操作質量和精確率，符合科學研究中的嚴謹性以及專業性，切實保障了科學研究質量和效率，與傳統技術相比，對于科學研究的推動具有更為顯著的智能化特征。

3 計算機通信技術與電子信息技術在人工智能領域的實踐應用

3.1 計算機通信技術在人工智能領域的技術實現

計算機通信技術能夠幫助人工智能技術在神經網絡的基礎上進行高效的深度學習。具體來說，則是通過對信息數據的系統標注以及整理為人工智能技術的自主學習提供技術支持。在計算機通信技術的應用過程中，該技術對于樣本點的標記能夠形成系統的擬合曲線，以此來體現樣本點與自變量之間的關系，為人工智能的深度學習提供標準。需要注意的是，為切實保障人工智能技術的學習質量和深度，樣本點的標記不能僅僅以（x，y）為標準，應當由多種標記方式共同組成，實現標記方式的多元化，由此來實現任意點的應用和學習。在任意點標注的同時，計算機通信技術與人工智能技術能夠構建多層次的神經網絡，進而豐富數據信息的活動類型以及學習的方式。計算機通信技術為多層神經網絡的深度學習提供了優化的空間以及技術支持。以TensorFlow和NEON為例子，它們在Google和ARM公司的深度學習框架構建中起到了核心作用，其中，TensorFlow解決了傳統神經網絡構架中單CPU運作的弊端，突破了傳統的運行上限，采用多個GPU卡與C++接口的分布式連接，大幅度提升了數據的處理和運算效率。

在計算機通信技術的并行計算實現了分布式系統與多層神經網絡之間的有效交流，進而構建了完整的信息數據網絡。計算機通信技術以人工智能技術的結合，降低了用戶的操作難度，對于用戶而言，系統構建模型的相關數據信息并非必要的，最為核心的部分是多層神經網絡的深度學習方式，在此基礎上，用戶能夠實現數據的高速運算。近年來，隨著計算機系統以及設備的更新換代，計算機通信技術與人工智能技術的硬件支持得到了提升，這為算法的創新、優化以及數據信息處理運算效率的提升奠定了基礎。由此一來，在進行大量數據的運行時，能夠充分保障其連續性，避免在某一節點出現數據信息錯誤后中斷數據運行讀寫的問題。與此同時，多個CPU共同運行能夠充分提升不同神經網絡之間的連接質量，在不同數據信息分類區域模型網絡中構建了完整的信息網絡。

分布式系統的實踐應用是較為成功的，其中人工智能軟件Agent是最為經典的案例之一。Agent技術主要通過分布式系統進行，在此系統的基礎上構建了數據信息的計算模型，進而實現在人工智能技術中的數據信息交流與溝通。Agent技術的功能以及能力是相對豐富的，涵蓋了信息內容的檢索、信網絡的構建等多個方面。此外，由于Agent技術建立在分布式系統的技術基礎上，因此，Agent技術還具有強大的交互仿真能力，為實際的信息交互提供了數據支撐。在Agent技術的交互能力運用過程中，通過能夠構建一個分布式交互仿真環境，對目標信息進行實時檢索和處理，隨后為客戶完成相應的注冊工作。Agent技術的交互環境，具有強大的適應能力，能夠與多種傳感器元件進行組合，提升了用戶的交互感受，提供了更具現實性的擬真交互體驗[3]。為提高用戶的數據收取和處理效率，Agent技術的分布式系統能夠對大量的數據信息進行協同處理，及時將數據信息進行上傳和分配，充分運用了云計算的數據運算能力，為互聯網傳輸環境的優化提供了保障。

3.2 計算機通信技術在人工智能領域的實踐應用案例

社會經濟發展水平的提升以及社會制度的完善為現代科技的發展提供了保障，計算機通信技術與其他領域、行業的融合愈發深入，尤其在商業、醫療、教育、自動駕駛等方面應用成果較為顯著[4]。近年來，計算機通信技術在人工智能領域的實踐應用依然取得了一定的成效，但隨著人工智能系統規模和數量的提升，對于信息數據處理能力的要求愈發嚴格，因此，傳統的范式傳輸模式在面對大量數據信息時出現了運算效率低下的現象，在此背景下，計算機通信技術與人工智能技術聯合構建了NoSQL數據庫，以此來滿足人工智能領域的數據需求。該技術具有強大的數據支持和信息處理平臺，其中Hadoop平臺具有強效的實時數據信息處理能力，能夠依照數據信息的處理需求進行實時檢索、儲存、統計和分類。該技術目前，對于智能交通系統的構建有著重要的意義，具體來說，智能交通系統需要大量的外部空間環境，智能傳感器的使用為該空間環境的構建提供了設備支持。NoSQL技術的使用能夠與智能設備進行有效聯動，及時將采集的數據信息上傳至數據庫，并提供給Hadoop平臺進行處理，以此來構建出相應的問題應對方案或是智能數據模型。在此基礎上，數據信息處理平臺，能夠對數據庫上傳的視頻內容或是圖片內容進行有效地識別分類，以此來實現智能交通系統的安全性、高效性。

3.3 電子信息技術在人工智能領域的實踐應用

電子信息技術主要涵蓋了電子科學和信息技術兩個領域，其在人工智能領域的實踐應用則可依照應用類型劃分為軟件和硬件兩類。

(1)在硬件方面。電子信息技術對嵌入式電子信息產品的制造起到了重要的作用，尤其是處理器的大小級別的調整。目前，20nm、10nm處理器的研發與制作已然成為事實，同時集成電路和電子元器件的發展速度也在不斷提升，未來處理器的大小級別以及信息處理能力仍有很大的提升空間，小規模、低功耗電子元器件能夠在保障信息數據處理能力的同時降低對于能源的損耗，有效提升了設備的可持續發展能力。與此同時，多GPU卡與C++接口的分布式連接為高復雜程度、高含量的數據信息處理工作提供了硬件支持，這對于高校信息教育教育、網絡通信、工業制造等方面有著重要的推動作用，尤其是電子信息技術，對于數據采集、解析儲存和數據容錯、數據冗余等問題的解決，為多個領域和行業的技術問題提供了科學有效的解決方案。例如高校的信息化教學和現代化監控系統，目前，電子監控設備逐漸替代了傳統的監控設備，課堂教學以及教育方式的現代化、信息化也成為了高校教育改革的發展方向，其中，傳感器作為圖像、語音、文字等內容的轉換媒介，是人工智能系統建設過程中必不可少的硬件設備。但需要注意的是，人工智能系統的規模以及數量在一定程度上決定了其中電子元器件、電子信息設備的標準，因此，在硬件方面，應當依照實際的系統構建狀況來進行選擇與調整[5]。

(2)在軟件應用方面。目前，電子信息技術的實踐主要集中于軟件編程、硬件自動化控制等方面。近年來，在生產知道、數控機床、智能網絡圖書館等領域的建設中，電子信息技術軟件是重要的組成部分。以智能網絡圖書館為例，隨著高校教育方式的現代化、信息化，大量高校開始著手構建信息網絡圖書館，這為學生的圖書閱讀、借閱等活動提供了便利。智能化網絡圖書館突破了傳統圖書館對于時間、地點、材質等方面的限制，大幅度縮減了學生借閱圖書的流程，提高了高校學生的信息獲取效率，同時，其高自動化以及智能化程度的運行方式，更為圖書館的管理水平提升提供了空間。

4 結語

綜上所述，計算機通信技術與電子信息技術對于人工智能領域的發展起到了基礎性的支撐作用，同時也是實現人工智能未來可持續發展的重要依據，為多個行業和領域建設提供了技術保障，是實現現代科技與社會經濟高質量發展的必要因素。