淺析傳統(tǒng)數(shù)學運算在未來計算機科學與技術(shù)領(lǐng)域中人工智能方面的應用

袁珩珂

【摘要】隨著計算機科學技術(shù)的發(fā)展，人工智能已經(jīng)在各個領(lǐng)域中顯得越來越重要。各種領(lǐng)域的需求對人工智能的水平提出了更高的要求，推動了人工智能的發(fā)展。而傳統(tǒng)數(shù)學就是人工智能發(fā)展的理論基石。本文首先對人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀進行分析，然后在概率和數(shù)理統(tǒng)計相關(guān)基礎(chǔ)上，對傳統(tǒng)數(shù)學在計算機科學與技術(shù)領(lǐng)域中人工智能方面的應用進行詳細闡述，最后得出結(jié)論。

【關(guān)鍵詞】傳統(tǒng)數(shù)學；人工智能應用；計算機科學與技術(shù)

近年來，網(wǎng)絡技術(shù)、信息處理技術(shù)迅猛發(fā)展，計算機技術(shù)變得更加先進和智能。從人工智能的本質(zhì)上來看，其實際就是算法的改進與提升，這其中的算法就是數(shù)學、概率論以及統(tǒng)計學等相關(guān)數(shù)學理論的具體體現(xiàn)。在人工智能中還體現(xiàn)出了大數(shù)據(jù)方面的內(nèi)容，而大數(shù)據(jù)實際上也是統(tǒng)計學和概率論。在未來的發(fā)展過程中，計算機科學與技術(shù)領(lǐng)域中的人工智能發(fā)展前景會更加開闊，隨著人們需求的提高，對人工智能的要求也隨之提高，因此，對傳統(tǒng)數(shù)學在人工智能中的應用進行研究具有一定的現(xiàn)實意義。

一、人工智能的發(fā)展簡述

AI，其全稱為Artificial Intelligence，被我們稱為人工智能，其主要理論是通過計算機技術(shù)，模擬和延伸人在思維上的具體應用表現(xiàn)的一種技術(shù)。AI屬于計算機科學的一個支線，通過對人思維的具象化，把人類思維通過智能機器做出類似反應表達。

人工智能先后經(jīng)歷了以下幾個發(fā)展階段。一是數(shù)據(jù)驅(qū)動階段。這是數(shù)據(jù)帶動人工智能更新?lián)Q代的一個階段，在此階段中能夠獲得并分析的數(shù)據(jù)是量級的，呈現(xiàn)出幾何級數(shù)的增長趨勢。這不僅為人工智能進行大規(guī)模的運算創(chuàng)造了極高的可能性，而且在這其中還能夠反過來進行數(shù)據(jù)的采集，進行一定的累積工作，以此帶動整個大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展。二是情境驅(qū)動階段。在此階段中進行了一定的創(chuàng)新，相關(guān)的從業(yè)人員將人工智能的發(fā)展從特有目的轉(zhuǎn)換到了通用行為方面，這個階段是通過情境帶動物質(zhì)，可以深入到更加實際和具體的應用中。在人工智能技術(shù)的發(fā)展與數(shù)據(jù)的積累之下，各個行業(yè)在發(fā)展中也發(fā)現(xiàn)通用智能與人工智能可以將數(shù)據(jù)分布進行情景化，這讓人工智能可以在特定情境下進行發(fā)展。在當前的人工智能中，智能手機、汽車的自動駕駛以及智能投顧等，這些實際上都是在特定的使用環(huán)境中對人工智能進行了應用。

從人類社會與人工智能行業(yè)的發(fā)展來看，能夠發(fā)現(xiàn)一個規(guī)律：大數(shù)據(jù)行業(yè)與人工智能行業(yè)之間的關(guān)系是十分緊密的。而大數(shù)據(jù)的發(fā)展需要使用數(shù)學相關(guān)的知識和原理來進行分析和處理。從這方面來看，數(shù)學實際上就是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)，通過數(shù)學運算進行人工智能的編程，讓一些程序可以自動運行，提升了整個生產(chǎn)過程的效率，減少對人力資源的額外的消耗。

二、數(shù)學運算在AI中的應用

數(shù)學與計算機科學本身就存在著十分緊密的關(guān)系，我們學習的數(shù)學基礎(chǔ)知識中的數(shù)學思維模式就是解決問題的思考模式，還可以通過對數(shù)學運算的理解來對計算機中存在的復雜算法進行理解。在當前全球的各種人工智能技術(shù)中，數(shù)學模型是其研究與運行的前提，在其中使用的數(shù)學運算主要有以下兩方面。

（一）概率

AI的設(shè)計和應用中是一定會調(diào)用到概率這個基礎(chǔ)數(shù)學概念的，較于傳統(tǒng)的人工智能算法上，概率統(tǒng)計已經(jīng)替代了邏輯主義的功能，被廣泛地應用在人工智能算法研究當中?，F(xiàn)階段的人工智能研究環(huán)境并不樂觀，需要處理的行業(yè)信息、數(shù)據(jù)、資料、內(nèi)容等都是爆發(fā)式攀升，故而這個時候需要使得概率統(tǒng)計成為了機器學習中的一個關(guān)鍵內(nèi)容。概率中關(guān)于數(shù)據(jù)分布的定義，人們把分布定義為固定不變的，這個時候的參數(shù)是要經(jīng)過計算才能得知；而貝葉斯觀念卻認為分布為隨機性分布，參數(shù)反而是要進行概率最大化后的計算，包括我們熟知的正態(tài)分布正是其理念的一個重要體現(xiàn)。

（二）數(shù)理統(tǒng)計

在人工智能技術(shù)中，數(shù)理統(tǒng)計占據(jù)同樣重要的地位?；A(chǔ)性的數(shù)理統(tǒng)計可以協(xié)助對機器學習的算法以及數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進行統(tǒng)計、分析。數(shù)據(jù)結(jié)果只有經(jīng)過科學、嚴謹?shù)姆治龊吞幚?，我們才能夠科學合理地應用到實際層面。這種統(tǒng)計可以通過觀察和研究，把數(shù)據(jù)、結(jié)果、信息做進一步縱向、橫線的對比，同時進行科學的審查和預估，得出客觀的結(jié)果。盡管數(shù)理統(tǒng)計是將概率作為理念來源，但是這兩者之間有根本上的區(qū)別。數(shù)理統(tǒng)計可以看成逆向性的概率論，數(shù)理統(tǒng)計的任務是依據(jù)可觀察的樣本來判斷總體性質(zhì)。其中的判斷工具是統(tǒng)計量，統(tǒng)計量也就是樣本函數(shù)，即一個隨機性的變量。參數(shù)估計經(jīng)過隨機抽取的樣本對總體分布的未知參數(shù)進行抽取，其中包含了點估計和區(qū)間估計。若是檢驗經(jīng)過隨機抽取的樣本來對一個總體的判斷結(jié)果進行認可與否定，這樣就能夠?qū)⑵涫褂迷诠烙嫏C器學習模型泛化錯誤率方面。

三、結(jié)語

人工智能的發(fā)展離不開對數(shù)學運算的使用，在人工智能研究中使用統(tǒng)計理論、概率以及線性數(shù)學等相關(guān)的運算知識，讓計算機科學與技術(shù)獲得不斷的更新，并在此基礎(chǔ)上促使人工智能的穩(wěn)定發(fā)展。

參考文獻

[1]趙月瑩.從數(shù)學思維角度淺析傳統(tǒng)數(shù)學運算在未來計算機科學與技術(shù)領(lǐng)域中人工智能方面的應用[J].中國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，2018（04）.

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