人工智能技術研究與智能化信息服務體系發展探析

李文海，時明學

（臨沂市科技信息學校，山東 臨沂 276000）

目前，人工智能技術在眾多科技浪潮中逐漸脫穎而出，并成為行業領域顛覆性創新的核心力量。其不僅是生產資料、生產關系重新定義的技術支撐，也在我國現代化社會建設中發揮著重要作用。鑒于此，探討人工智能技術的應用與發展，對助力我國經濟架構的創新建設有著重要影響。

1 人工智能技術應用特征

1.1 平臺化特征

截止到目前，科研學者對人工智能技術的研究已超過60年，并在不斷研究的過程中相繼開發出了以模擬人類為核心的機器、系統架構。物聯網、互聯網的推廣與普及，為人工智能創設了更為廣闊的發展空間，并推動其朝著平臺化的方向持續發展。以自動駕駛技術的研發為例。Google以搜索引擎平臺為載體，在特定領域內對大規模數據進行處理與應用，并依托于對Google街景的應用，對海量道路、駕駛等方面數據進行后臺整合，為駕駛任務決策支持提供海量數據參考。再如沃森系統的應用。在研發期間以API開放為前提，幫助IBM對多領域行業數據進行全面采集，以此為系統創新的實現提供數據支撐，同時各領域數據信息可借助認知計算架構實現數據整合，以保證認知服務的提供符合特定應用需求。鑒于此，只有為人工智能賦予平臺化特點，方可在服務期間實現多類別數據的整合，進一步提升認知計算、人工智能服務的有效性與科學性[1]。

另外，為保證人工智能生產工具的形成能夠以數據為關鍵支撐，需構建具有開放特性的平臺，并保證平臺可做到對生產者價值的準確、客觀評價。同時，平臺的應用需滿足核心服務條件，包括為智力活動生產提供便捷、面向數據認知與表達、數據信息支持共享開放等[2]。

1.2 積累與復用特征、運營特征

隨著人們對人工智能研究的不斷深入，當前人工智能發展呈現出技術積累特征，即能夠依托技術積累與復用來實現持續改進與完善。從某種角度而言，人工智能可模仿人類大腦進行不斷學習與逐步優化。以長期學習、積累為前提，人工智能可自主進行學習算法和應用模型的創新、改進。以語音識別技術為例。為保證識別準確性控制符合預期要求，通常需在研發測試階段經歷數千或上萬小時的訓練。如百度、Google等搜索引擎中人工智能技術的應用，其經過多年的發展與演變實現對形態架構的創新發展[3]。而人工智能技術之所以被各大電子巨頭關注，主要在于其對人工智能學習、復用架構的有效建構，并以復用架構為載體實現數據處理，可以應用目標為基準做到對應用模型的動態選擇，以應用特征為基準智能標注與提取，以應用模型為基準進行特征數值化處理，通過科學算法計算后可結合其反饋來實現過程優化。目前、蘋果、微軟、百度、亞馬遜、谷歌、科大訊飛等企業均深入到人工智能學習開放化、復用化架構的研發中，并嘗試在各細分領域中進行研究成果的實踐應用，同時將應用結果、經驗反饋至學習結構的研發中，以期做到對智能化服務體系的持續優化。

2 智能化信息服務體系發展研究

2.1 人工智能對經濟生活的影響

在未來經濟生活與社會發展中人工智能技術將占有至關重要的地位，其主要作用表現如下。

2.1.1 對未來社會的影響

人工智能技術的不斷升級與完善，對未來社會產生的影響主要如下。

（1）生產資料豐富化。人工智能的普及應用促使生產資料不再受物質局限，數據化已然成為生產資料的主要形式，且將物質類生產資料對社會發展、演進產生的影響降到最低。這意味著以往經濟增長中消耗物質資源方式應用產生的問題被有效解決，可實現對經濟、環境、社會問題的有效規避。隨著人工智能技術的逐漸普及，物質產品中能夠以不同形式來體現數據價值，并且未來數字化成品、半成品、部件等應用會逐漸擴增[4]。

（2）終身勞動者身份轉變。民眾消費者身份在人工智能技術普及背景下轉變為勞動生產者，即長期參與到以智力活動為主的勞動形式中，且智力勞動會在“數據認知觀念”的影響下進行生產活動平臺的形成。而平臺對生產者身份、背景無嚴格要求，生產者可依據自身需求在平臺中表達數據認知，其平臺會對數據認知加以匯聚和集成，經有效加工處理后生成具有個性化、獨有化特征的勞動產品。另外，我國各領域行業中人工智能技術的廣泛應用，能夠立足技術層面對當前人口紅利消失問題加以有效解決[5]。

2.1.2 依據數據構建新的生產關系

隨著信息化時代的到來，物質基礎的不斷豐富為信息化處理的實現提供了支撐。分析在民眾生活中人工智能技術的應用，其主要優勢表現如下：一是生產關系在信息數據形成的影響下發生轉變，且人工智能技術在我國社會經濟結構創新建構中發揮著重要作用[6]。同時，以物質為核心的生產關系能夠轉變為以數據信息為核心，在有效解決生產關系存在的問題同時，可有效降低物質資料對社會生產、生活產生的影響。二是以數據為核心形成的勞動形式，可以物質產品為基準進行勞動成果的附著，能夠依據用戶偏好、習慣來有針對性生產產品，并保證產品符合用戶個性化需求，依托人工智能技術來幫助購買者養成“用的最優”習慣。三是按需生產，以促進物質資源利用率的顯著提升[7]。生產期間可借助人工智能來實現按需生產，在保證產品生產符合用戶需求的同時，將整體物質消耗控制在最低限度內，且生產過程可始終維持在消耗小、影響低的狀態。四是生產全員參與。基于人工智能技術構建的網絡服務平臺，不僅具有融合性、開放性、多元化等特性，還能為不同層次、種類人群提供相應數據服務，可依據需求進行智能模型、認知模型建構。同時，可基于對相關信息、數據的集成，依據其行業特性實現智能化應用。

2.2 人工智能大規模應用條件具備

得益于科學技術的持續創新與發展，現階段生產模式已經從圍繞有形物質資源轉變為以無形數據資源為核心。縱觀現階段我國各領域人工智能技術的應用，具備的條件包括以下方面。

（1）具備基礎計算資源，即當前計算機運算性能的提升為人工智能應用提供了支撐。計算機技術以及構件的更新迭代，促使當前商用服務器、個人計算機、智能手機、超級計算機等設施實現了運算能力的顯著提升。以“神威太湖之光”為例，作為全世界名列前茅的超級計算機之一，它的運算能力可達到每秒3萬億次，在巔峰狀態下，它的運算能力超過每秒12億億次，持續性運算可維持在每秒9.3億億次左右。而計算機運算性能的持續提升，能夠為人工智能的有效應用打下良好基礎[8]。

（2）具備基礎數據資源。在當前信息處理中靈活應用人工智能技術，主要是借助擬人化的形式對相關信息數據進行處理。隨著互聯網時代的到來，海量數據信息的產生為人工智能技術的應用夯實了基礎，具體表現在以下幾個方面：首先，在信息技術廣泛普及背景下，其歷史積累信息已實現數字化、電子化處理。其次，因互聯網技術在我國各領域行業得到了深入應用，促使公開數據呈現出逐年海量增長的態勢。再次，無論是企業組織還是個體，在日常生產、生活中都會形成海量電子數據，這為人工智能技術的有效應用提供了數據支撐。最后，在現階段人工智能研究中，與腦科學研究、模擬、分析相關的數據呈現持續增多的態勢，相關研究者能夠以人腦運行機理為基準，進行相關分析數據的獲取，并通過對觀測工具的開發來充分挖掘數據信息的價值。例如借助特定輸入信號對大腦進行刺激，并對大腦神經傳導進行數據獲取與分析，以實現對人體大腦工作原理的客觀體現，以此為基準進行人工智能技術的革新與優化。但縱觀當前人工智能技術發展中數據資源的應用，仍受以下問題的影響：數據資源的利用仍存在孤島現象，在商業模式、安全運營等因素的影響下，各組織結構中數據資源無法維持在完全開放狀態；數據信息應用仍受標注與理解問題影響，即當前人工智能技術應用仍離不開人工數據標注，意味著各機構對人工智能的研發仍涉及大量資金投入[9]。

（3）資本的介入加快了人工智能研發的進程。縱觀人工智能技術的發展歷程，發現可在技術研發、應用過程中，資本占有至關重要的地位。在實際技術研發期間，資本關注是推進技術研發進程的關鍵所在。以蘋果Siri、AlphaGo等技術為例，前期小團隊研發處于相對緩慢的狀態，而資本介入后為技術的創新與突破提供了資金支撐。同時，近幾年人工智能在金融市場中的占比持續增高。以CB Insights風投企業為例。其第一季度與人工智能產業相關的投資交易額超過6億美元。截止到2020年，人工智能研究企業數量超過200家，且企業融資金額超過15億美元。

（4）國家戰略層面的推動。隨著人工智能的作用與功能逐漸凸顯，各國開始加大對人工智能研發的布局力度。立足于國家層面，歐盟、美國、日本等逐漸加大對人類大腦研究力度，并提出國家計劃來為人工智能的研發提供支撐。自2015年提出《“互聯網+”行動指導意見》后，我國強調互聯網+人工智能在社會發展中的重要地位，并將其作為新產業領域發展的核心要求，并為人工智能的研發出臺了相關的支持政策。自此之后，我國對人工智能的研究持續深入。2016年發布的《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》中提出，強調我國對人工智能的研發需做到：一是以人工智能為基準，進行基礎資源與創新平臺的有效創設，構建契合實際發展需求的人工智能產業體系、標準化體系以及創新服務體系等，加大對基礎核心技術的研發力度，致力于達成總體與國際同步、系統級與局部技術領先的發展目標，并將產業化工程、核心技術研發、基礎資源平臺作為重點工程項目。二是在保持資金支持的基礎上，對加大智能領域產品的創新研發力度，其中以智能無人系統工程、汽車研發與產業化工程、智能安防工程等作為重點。三是強調對終端產品智能化的提升與改造，并將智能機器人研發、智能終端應用能力、智能可穿戴設備等作為重點工程。

3 人工智能技術面臨的挑戰

要想在智能化信息服務體系中發揮人工智能技術的功能與效用，需正視人工智能技術應用面臨的挑戰，具體包括：一是基礎元數據庫的建構。人工智能技術的創新發展需以數據開放應用為前提，而要想在技術研發過程中實現數據整合、集成，需以元數據庫的建構為前提，以實現對不同領域內相同實體數據信息的有效描述，以期通過元數據庫的調用來優化人工智能算法。二是數據開放架構的建設。亟須在人工智能技術研發過程中，探索如何在保證數據安全的基礎上，通過對開放架構的應用來獲取多元化數據信息。

4 結束語

綜上所述，人工智能技術的有效運用不僅可助力我國社會智能化、現代化建設，也可最大化體現智能化信息服務體系的功能與作用。鑒于此，要想在社會發展中充分展現出人工智能技術的無限潛力，需在明確人工智能技術特征的基礎上，進一步推動智能化信息服務體系的發展，依托人工智能平臺為各行業領域的發展提供助力。■