互聯(lián)網(wǎng)信息時代的人工智能應用

1、互聯(lián)網(wǎng)信息時代的人工智能應用摘 要 技術革命讓現(xiàn)代社會進入了互聯(lián)網(wǎng)信息時代。 傳統(tǒng)的計算機技術不再簡單地從事數(shù)據(jù)分析計算等工作，而 是推動更多網(wǎng)絡服務向人性化與智能化發(fā)展，從而衍生出人 工智能服務技術。本文簡述人工智能的概念后，并對人工智 能技術進行分析，就具體的行業(yè)應用進行了闡述。關鍵詞 人工智能 互聯(lián)網(wǎng) 應用中圖分類號： S712 文獻標識碼： A 文章編號： 1009-914X （2018）29-0372-01引言 當前，世界已全面進入以大數(shù)據(jù)共享、信息爆炸為特點 的互聯(lián)網(wǎng)信息時代。富有智能化和人性化的計算機網(wǎng)絡技術 服務成為了人們青睞和關注的焦點。人工智能作為互聯(lián)網(wǎng)信 息時代凝聚高端技

2、術的超值網(wǎng)絡服務，在增強互聯(lián)網(wǎng)安全性、 提高網(wǎng)絡操作自動化等方面意義重大?，F(xiàn)階段，已有更多行 業(yè)領域的用戶在應用人工智能，體驗這一技術所帶來的新生 活。1、人工智能概念及其背景 人工智能是模擬實現(xiàn)人思維的技術，它的主要目的是賦 予機器以人特有的視聽說以及大腦抽象思維能力。尤其體現(xiàn) 在判斷、推理、證明、識別學習和問題求解等思維活動上?？傮w來說，它是知識和思維的結合體。自工業(yè)革命以來，我 們利用機器代替了人進行部分工作，極大地解放了人類。隨 著計算機技術和信息網(wǎng)絡的發(fā)展，我們已不滿足于操作機器 去完成相關任務，而是希望它可以自主地去幫助我們完成某 些工作，從而實現(xiàn)對人的更深層次的解放。人工智能早在

3、二 十世紀中期就已經(jīng)被提出，當時計算機剛剛開始發(fā)展，但人 們已經(jīng)意識到可以通過模擬人類思維方式以解放人類，這種 前瞻性的規(guī)劃為人工智能發(fā)展提供了方向。由于人工智能涉 及到的領域十分廣泛，有計算機技術、機器人技術、電氣技 術、自動控制技術等等，任何一方面不足都會影響整體，所 以它在二十世紀發(fā)展較為緩慢，直到二十一世紀來，尤其是 計算機技術和機器人技術獲得了極大發(fā)展，從而直接推動了 人工智能的新發(fā)展，如今人工智能技術已經(jīng)成為科學研究的 一個最主要的方向，未來將會占據(jù)主導地位。2、人工智能技術分析2.1 數(shù)據(jù)探索及學習分析 在應對數(shù)據(jù)的深度挖掘過程中，要理清數(shù)據(jù)之間關系， 應用最廣泛的方法是人工智能

4、技術，其中最重要的技術分支， 也就是機器學習，通過計算機模式達到學習的過程，依照人 工神經(jīng)網(wǎng)絡來進行的學習是通過計算機智能來實現(xiàn)的，神經(jīng) 網(wǎng)絡是對自然神經(jīng)網(wǎng)絡的一種抽象表現(xiàn)，根據(jù)對大腦的模擬 來實現(xiàn)一些機制功能，神經(jīng)網(wǎng)絡包括多層深度反饋調(diào)整、分 布式計算功能以及多神經(jīng)元等，從而完成分析和計算數(shù)據(jù)信 息的目的，再利用數(shù)據(jù)的訓練，逐漸轉化為一種模型，讓其 具有自主學習的屬性，從而在智能搜索和非線性問題方面進 行有效的多維度處理。2.2 機器學習機器學習是人工智能的核心技術之一，它主要是使機器 模擬人類的學習能力，使其可以自主地增長知識，從而為智 能化打下基礎?，F(xiàn)階段常用的機器學習方法有示教學習，知

5、 識庫學習等，示教學習主要是訓練機器使其形成思維定式， 獲得人類的部分學習能力，它一般需要人在前期對其進行示 范，從而逐漸使它自身學這種能力。而知識庫學習是利用檢 索技術和分析技術，意欲在計算機中建立龐大的知識系統(tǒng)， 利用檢索技術配合判斷分析，從而做出相應反應，形成一個 模擬人學習的過程。我們知道，人之所以能成為最高級的動 物，其根本原因是可以學習知識并且進行抽象思維，而人工 智能模擬人類智能最重要的就是使其擁有學習的能力，當然 它學習的方式和我們是不同的，我們希望能把我們學習并思 維的過程分成一些步驟，分步讓機器去實現(xiàn)它，從而達到一 個近似于人的智能效果。2.3 數(shù)據(jù)與知識的智能處理分析在實

6、施知識處理時，專家系統(tǒng)是應用最廣泛的技術，人 工智能中最為重要的一個分支便是專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)依托傳 統(tǒng)思維模式，不斷轉化為通過專門知識來應對專門問題，是 一種計算機智能系統(tǒng)，通過專門領域專家所具備的知識，在 應用人工智能推理技術來進行問題的解決，是一種模擬專家 解決問題的過程。面對專家系統(tǒng)的發(fā)展，重要的是如何進行 專家知識的運用及展現(xiàn)，專家系統(tǒng)主要有以下 6 部分構成， 分別是用戶界面、數(shù)據(jù)庫、解釋機制、獲取知識、知識庫以 及推理機制。2.4 識別技術 識別技術是人工智能的另一項關鍵技術，它主要包括計 算機視覺，圖像處理，聲音識別，模式識別等。它主要是模 擬人的感官和思維上的直接判斷。計算機視

7、覺技術配合圖像 識別處理模擬人的眼睛及思維能力。它主要是通過紅外線探 測，攝像頭捕捉等獲取直觀的畫面信息，然后利用計算機對 采集到的圖像進行一定處理，再輸送到計算機中對其進行判 斷、分析等操作，最后使計算機做出相應的反應。這其中涉 及到顏色建模、像素表達、幾何處理等相關知識。聲音識別 技術主要是模擬人聽覺的功能，它通過獲取聲音信號，從話 語信息、頻率、音量等判斷聲音所表達的內(nèi)容、情感等。模 式識別技術是指計算機對周邊事物模式的識別區(qū)分，這里所 說的模式指環(huán)境和客體，一般把模式分為抽象的和具體的， 常用的模式有文字、符號、語音、生物傳感等。3、人工智能技術在移動互聯(lián)網(wǎng)中的應用分析3.1 移動應用

8、性能分析 當下的移動應用軟件被大量開發(fā)出來，造成用戶沒有相 應的選擇參考， 所以，友好性分析和數(shù)據(jù)排行成為一種指導。 在對移動應用的性能實施分析時，主要依托以下幾方面，分 別是業(yè)務協(xié)同友好性分析、用戶粘性分析以及 QoE 分析，依 托大數(shù)據(jù)來對用戶信息進行計算，完成該工作主要使用人工 智能算法，當下應用最多的方法有兩種，一種是依照神經(jīng)網(wǎng) 絡的深度學習算法，另外一種是加強學習算法，收集和儲存 應用使用過程中的流量、速率以及能耗，從而成為神經(jīng)網(wǎng)絡 體系的輸入端，例如云應用、視頻應用、游戲應用等，從而 最終轉化為應用指標的神經(jīng)網(wǎng)絡權值，再通過反饋計算和訓 練逐步構成相應的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。3.2 移動應

9、用身份認證分析 人工智能技術在智能算法方面能夠完成身份認證，傳統(tǒng) 的身份認證主要有 U 盾、密碼口令等，但是由于容易出現(xiàn)破 譯風險，以及設備丟失的風險，所以，生物識別身份和多因 子身份成為當下主要的認證方式，多因子認證通過密碼結合 圖譜分析來實施認證分析，提升密碼登錄安全系數(shù)，數(shù)據(jù)圖 譜依托同步行為模式來進行數(shù)據(jù)記錄，完成機器學習算法， 同時預測用戶行為，抵制不符合用戶行為模型的請求指令， 生物識別正是利用人們的特征來實施認證，例如指紋、虹膜 等，該方式安全度高，移動終端通過搭載生物識別技術，應用人工智能算法來完成識別對比，從而分析出想要的結果。4、人工智能的發(fā)展方向與前景 人工智能是目前最為

10、熱門的研究方向，因為它的研發(fā)將 會是革命性的，將會顛覆現(xiàn)有的生活方式，它涵蓋了人類生 存中絕大多數(shù)問題，包含許多學科，雜糅許多技術。人工智 能的發(fā)展趨勢將會是智能化、安全化?，F(xiàn)階段我們對它的研 究主要是體現(xiàn)在智能化方面，因為我們目前的機器人還遠遠 不夠智能化，它與人相比還是相形見絀，當我們的技術達到 一定層次時，我們的研究重點將會是人工智能的安全性，這 主要體現(xiàn)在對它的絕對控制權上，我們開發(fā)它，是為了我們 更好地生活，絕對不能使其威脅到我們的生存。智能化和安 全化將會是人工智能技術發(fā)展的主要方向。結語 互聯(lián)網(wǎng)信息時代的人工智能應用，將會隨著科技力量的 不斷壯大而實現(xiàn)在更多場景中的應用。人們應該高度重視人 工智能