王琪
【摘要】數(shù)學(xué)是一項(xiàng)較為強(qiáng)大且具有多元化理論知識(shí)科目,數(shù)學(xué)知識(shí)具有自身的特點(diǎn),并且能夠作用于各個(gè)領(lǐng)域。文章合理的通過(guò)對(duì)數(shù)學(xué)在計(jì)算機(jī)人工智能發(fā)展領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行探究,并且合理的分析了數(shù)學(xué)在計(jì)算機(jī)人工智能發(fā)展中的重要性,從而總結(jié)出當(dāng)前計(jì)算機(jī)人工智能發(fā)展中的問(wèn)題,合理的結(jié)合了數(shù)學(xué)知識(shí)的運(yùn)用提出了問(wèn)題解決的策略,從而促進(jìn)計(jì)算機(jī)人工智能的全面發(fā)展。
【關(guān)鍵詞】數(shù)學(xué)知識(shí);計(jì)算機(jī)人工智能;問(wèn)題措施;
前言
計(jì)算機(jī)人工智能的別稱是機(jī)器智能,在進(jìn)行計(jì)算機(jī)人工智能發(fā)展方向研究時(shí),科學(xué)家合理的結(jié)合數(shù)學(xué)理論知識(shí)將多種學(xué)科種類知識(shí)進(jìn)行累積,從而提升人工智能綜合性的發(fā)展方式。針對(duì)人工智能的發(fā)展科學(xué)家合理的進(jìn)行了計(jì)算機(jī)技術(shù)、理論信息技術(shù)、心理學(xué)知識(shí)以及人類神經(jīng)生理學(xué)知識(shí)等多個(gè)知識(shí)層面相統(tǒng)一,結(jié)合計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的應(yīng)用系統(tǒng)促進(jìn)人工智能的開(kāi)發(fā)工作,其目的是實(shí)現(xiàn)人工智能開(kāi)發(fā)出與人類生活相近的智能生活功能,進(jìn)而利用數(shù)學(xué)知識(shí)理論提升人工智能的科學(xué)化進(jìn)步。
1計(jì)算機(jī)人工智能發(fā)展中數(shù)學(xué)的重要性
數(shù)學(xué)學(xué)科的特點(diǎn)較為多樣,具有較強(qiáng)的科研性和工具性,并且在實(shí)際工作時(shí)具有較強(qiáng)的抽象性能。在利用數(shù)學(xué)學(xué)科進(jìn)行科研工作時(shí),科研工作者可以結(jié)合數(shù)學(xué)獨(dú)特的抽象性進(jìn)行計(jì)算機(jī)結(jié)合工作,通過(guò)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)的結(jié)合在科研領(lǐng)域發(fā)揮實(shí)質(zhì)性的作用。隨著科技時(shí)代的全面到來(lái),人工智能領(lǐng)域合理的結(jié)合數(shù)學(xué)理論能夠提升對(duì)人工智能中的幾何分析,結(jié)合離散數(shù)學(xué)理論計(jì)算出人工智能的仿生技術(shù),并且數(shù)學(xué)知識(shí)中的有限單元方法能夠提升計(jì)算機(jī)人工智能數(shù)值求解的層次。
2當(dāng)前計(jì)算機(jī)人工智能中存在的問(wèn)題
2.1人工智能的語(yǔ)言理解能力較差
在計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)過(guò)程中,由于計(jì)算機(jī)對(duì)語(yǔ)言理解能力較差,從而導(dǎo)致了研發(fā)后的計(jì)算機(jī)人工智能也無(wú)法對(duì)語(yǔ)言進(jìn)行深入的了解,并且無(wú)法區(qū)分語(yǔ)言種類間存在的復(fù)雜性原理。針對(duì)這一問(wèn)題,市場(chǎng)研發(fā)出了計(jì)算機(jī)語(yǔ)言翻譯器,計(jì)算機(jī)語(yǔ)言翻譯器能夠結(jié)合數(shù)學(xué)算法提升人類語(yǔ)言的規(guī)范度,利用數(shù)學(xué)知識(shí)將人類的語(yǔ)言進(jìn)行編程,編程后的語(yǔ)言更容易理解,但是也存在一定的誤解性,有時(shí)會(huì)出現(xiàn)語(yǔ)言意思表達(dá)模糊的情況,綜合表明計(jì)算機(jī)人工智能語(yǔ)言的理解能力還無(wú)法達(dá)到研發(fā)的預(yù)期效果[1]。
2.2人工智能的模式識(shí)別能力較差
通過(guò)對(duì)當(dāng)前時(shí)代下的計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)的研究表明,人工智能技術(shù)在進(jìn)行智能識(shí)別的過(guò)程中,可以結(jié)合數(shù)學(xué)理論知識(shí)對(duì)外部物體進(jìn)行基礎(chǔ)的識(shí)別,但是實(shí)際應(yīng)用時(shí)計(jì)算機(jī)人工智能的模式識(shí)別還無(wú)法與人類的感官識(shí)別相對(duì)比,計(jì)算機(jī)人工智能的識(shí)別模式只是簡(jiǎn)單的通過(guò)數(shù)學(xué)理論中的模糊分析算法結(jié)合計(jì)算機(jī)內(nèi)部的數(shù)據(jù)進(jìn)行外部的識(shí)別工作,因此識(shí)別能力還較為低下,并且具有一定的局限性。
3利用數(shù)學(xué)解決人工智能發(fā)展中問(wèn)題的措施
3.1加強(qiáng)計(jì)算機(jī)人工智能中數(shù)學(xué)理論知識(shí)的運(yùn)用
在對(duì)問(wèn)題解決措施研究過(guò)程中,合理的結(jié)合數(shù)學(xué)理論知識(shí)中的符號(hào)計(jì)算方式可以將人工智能問(wèn)題解決。符號(hào)計(jì)算方式的主要計(jì)算方法分為兩種,利用數(shù)值的方式進(jìn)行計(jì)算和結(jié)合c語(yǔ)言代碼進(jìn)行計(jì)算。利用數(shù)值的方式進(jìn)行計(jì)算,可以在人工智能技術(shù)中加入求函數(shù)值計(jì)算這一理論知識(shí)點(diǎn),求函數(shù)值計(jì)算的計(jì)算方式是通過(guò)符號(hào)對(duì)具體的數(shù)值進(jìn)行代數(shù)預(yù)算,從而提升精準(zhǔn)性[2]。
3.2通過(guò)數(shù)學(xué)提升人工智能的網(wǎng)絡(luò)安全
合理的結(jié)合數(shù)學(xué)理論知識(shí)與數(shù)學(xué)技術(shù)方法的運(yùn)用,能夠提升計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)模式的識(shí)別能力,并且提升人工智能技術(shù)的自動(dòng)處理功能。人工智能中的模式識(shí)別是以人工智能機(jī)器的研發(fā)為基礎(chǔ),并且結(jié)合數(shù)學(xué)理論知識(shí)的論證,將人類的具體思維與人類的行為方式轉(zhuǎn)換成一種數(shù)據(jù)代碼,并且將這種數(shù)據(jù)代碼在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中儲(chǔ)存,計(jì)算機(jī)可以利用儲(chǔ)存的代碼在運(yùn)行中進(jìn)行合理的分析,從而提升自身識(shí)別能力的精準(zhǔn)性以及高效性。數(shù)學(xué)理論知識(shí)中的模糊算法和離散型知識(shí)的運(yùn)用,可以提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的整體安全。在進(jìn)行計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)運(yùn)行時(shí),要以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)防火墻技術(shù)作為安全運(yùn)行的基本保障,結(jié)合數(shù)學(xué)理論知識(shí)的應(yīng)用對(duì)防火墻內(nèi)部的數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù),從而提升數(shù)據(jù)的安全性,加強(qiáng)防火墻的防護(hù)作用,保證人工智能系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。
3.3將數(shù)學(xué)知識(shí)運(yùn)用到程序運(yùn)算中
人工智能技術(shù)程序的設(shè)計(jì)離不開(kāi)數(shù)學(xué)知識(shí)的支撐,通常情況下設(shè)計(jì)的程序越復(fù)雜則需要運(yùn)用的數(shù)學(xué)理論知識(shí)就越廣泛。綜合當(dāng)下人工智能技術(shù)研發(fā)過(guò)程中所利用的數(shù)學(xué)知識(shí)進(jìn)行探究,邏輯思維知識(shí)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識(shí)和數(shù)學(xué)算法等被廣泛應(yīng)用。人工智能程序中常用的三種數(shù)學(xué)方法是枚舉法、遞歸法以及排序法,枚舉法的合理應(yīng)用能夠加強(qiáng)計(jì)算機(jī)程序的歸納推理工作;遞歸法的應(yīng)用可以重新將計(jì)算機(jī)程序進(jìn)行定義;排序功能可以在程序中選擇一個(gè)衡量因素作為排列根本,從而使其他運(yùn)行程序按照這個(gè)排列根本進(jìn)行順序排列[3]。這三種方法的全面應(yīng)用能夠提升人工智能技術(shù)的發(fā)展,并且增強(qiáng)人工智能技術(shù)的技術(shù)含量,優(yōu)化人工智能技術(shù)的程序應(yīng)用。
結(jié)論:人工智能的發(fā)展是時(shí)代發(fā)展的印記,在發(fā)展過(guò)程中,人工智能會(huì)遇到各種各樣制約自身發(fā)展的因素,從而使自身在發(fā)展過(guò)程中出現(xiàn)各種各樣的問(wèn)題。結(jié)合數(shù)學(xué)知識(shí)的運(yùn)用能夠減少人工智能發(fā)展過(guò)程中問(wèn)題出現(xiàn)的概率,從而優(yōu)化人工智能的發(fā)展方向,提升計(jì)算機(jī)人工智能的影響力以及整體作用。
參考文獻(xiàn)
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