宋 詞
(長春光華學(xué)院,吉林 長春 130033)
隨著計算機技術(shù)和通信技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步,信息處理的效率也變得越來越高。當(dāng)前人們對信息處理技術(shù)的研究范圍在不斷拓展,信息處理的新方法、新理論層出不窮。在這其中,人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以將那些不確定和不可靠的信息進(jìn)行深入加工和處理,將它們轉(zhuǎn)化為更加可靠、確定性更高的信息,使這些信息能夠在更多的領(lǐng)域得到應(yīng)用。與此同時,即使面對一些不精準(zhǔn)的信息,人們也可以通過人工智能技術(shù)來得到確定的結(jié)果,使已經(jīng)獲取的信息變得更加有效,這可以有效提高信息的利用率。
數(shù)字信號處理技術(shù)的應(yīng)用原理就是將系統(tǒng)當(dāng)中的各種模擬信號轉(zhuǎn)化成為系統(tǒng)能夠識別的數(shù)字化信號[1]。在這之后,系統(tǒng)可以對這些信號進(jìn)行自動化的過濾和處理,進(jìn)一步滿足實際使用需求。這一技術(shù)早在20世紀(jì)60年代就產(chǎn)生了,受到條件的限制,只有通過集成電路組成的系統(tǒng)或者計算機編程其才能發(fā)揮作用,因此會受到計算機運用速度和內(nèi)存量的影響。進(jìn)入到20世紀(jì)80年代之后,美國科學(xué)家研究出了數(shù)字信號處理器,該處理器使用了DSP芯片,這使得數(shù)字信號處理技術(shù)的編輯能力不斷增強。20世紀(jì)90年代,產(chǎn)生了非線性編輯的處理方式,可以在較短的時間內(nèi)完成大量的數(shù)字計算,同時信號處理的精確度也得到了有效提升。目前所使用的信號處理技術(shù)屬于二值邏輯處理,它可以有效避免外界環(huán)境的干擾,借助于相關(guān)的軟件來對系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行即時更改,具有較強的靈活性[2-3]。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于數(shù)學(xué)模型和網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了人腦當(dāng)中信息處理的過程,將神經(jīng)元作為信息處理的基本單元,將大量神經(jīng)元有規(guī)律地拼接在一起就形成了復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在信息處理網(wǎng)絡(luò)模型中,各個神經(jīng)元也是按照一定的結(jié)果拼接在一起的,它們可以構(gòu)成一個完整的神經(jīng)模型。目前,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)有十多個種類,能夠被用于多種信息的高效處理。根據(jù)神經(jīng)元之間的連接方式和信息在神經(jīng)元當(dāng)中的流動方向,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為前向型和相互結(jié)合型這兩種類型,區(qū)別在于是否存在信息反饋的機制。
在信息處理領(lǐng)域當(dāng)中,算法的進(jìn)化是十分有必要的,這是提高處理效率的基礎(chǔ)。通過人工智能技術(shù)的應(yīng)用,可以為算法進(jìn)化目標(biāo)的實現(xiàn)創(chuàng)造良好的條件。該進(jìn)化算法所借鑒的是生物界的自然選擇和遺傳定律,它可以通過模仿生物遺傳的模型來實現(xiàn)對算法的全面優(yōu)化[4]。雖然這種算法并不復(fù)雜,但是它的應(yīng)用范圍比較廣,可以同時處理多種信息。與此同時,這種算法與傳統(tǒng)的算法之間存在明顯的差異性,目前已經(jīng)在自動控制、圖像識別等信息處理領(lǐng)域得到了有效應(yīng)用。
信息處理領(lǐng)域當(dāng)中的信息處理技術(shù)主要指的是將多種信息進(jìn)行加工,使信息在相互補充的過程中得到更為準(zhǔn)備的內(nèi)容[5]。在這個過程中,多傳感器系統(tǒng)可以對目標(biāo)實施監(jiān)測,實現(xiàn)對信息的精準(zhǔn)搜集。同時還可以在信息搜集的過程中排除其中的不準(zhǔn)確性內(nèi)容來提高處理效果。該技術(shù)應(yīng)用的基本原理就是模擬人腦對各種信息的綜合處理過程。在應(yīng)用的過程中,需要確保信息處理系統(tǒng)有兩個以上的傳感器,由融合系統(tǒng)對各個傳感器中傳輸?shù)男畔⑦M(jìn)行整合和處理,然后進(jìn)行分配和使用,通過自動處理和整理多與信息的方式來提高信息的準(zhǔn)確性。
智能分析技術(shù)指的是在理解自然語言的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)對多種智能分類、智能標(biāo)引技術(shù)的融合,以此來實現(xiàn)結(jié)合算法分析和計算智能的綜合化應(yīng)用。對信息的智能化分析需要自然語言理解系統(tǒng)的支撐,尤其是要實現(xiàn)對中文信息的智能化分析,分析的內(nèi)容主要包括以下5個方面的內(nèi)容:(1)詞語的切分和詞性的標(biāo)準(zhǔn);(2)詞語概念的標(biāo)注和分析;(3)詞語含義的表示;(4)詞典與知識庫的準(zhǔn)備;(5)句法和語義的分析。
機器翻譯技術(shù)基本的應(yīng)用方法可以分為基于規(guī)則和基于語料庫這兩種。前者包括基于轉(zhuǎn)換和基于中間語言這兩種;而后者則包括基于統(tǒng)計和基于實例這兩種。從使用效果的角度來說,兩種方法各有利弊,在選擇的時候需要結(jié)合實際的使用情境。在發(fā)展的過程中,人們還實現(xiàn)了兩種方法的相互混合,以使二者達(dá)到相得益彰的效果。比如人們常用的谷歌翻譯和百度翻譯等翻譯軟件就使機器翻譯技術(shù)的充分體現(xiàn),具有人工智能的特點,能夠在多種語種之間自由轉(zhuǎn)化,同時還支持句子翻譯和段落的翻譯,滿足了人們在實際應(yīng)用過程中的多種翻譯需求。
自動簡報技術(shù)是自動文摘技術(shù)進(jìn)一步升級和發(fā)展之后的產(chǎn)物,它經(jīng)過了多個學(xué)者和研究人員的開發(fā)和改良,目前在信息處理領(lǐng)域當(dāng)中已經(jīng)得到了有效的應(yīng)用,相關(guān)的功能也更加完善。在自動簡報技術(shù)應(yīng)用的過程中,人們可以通過對原文文本分析、全文與文摘之間的轉(zhuǎn)化以及重組生成的方式來實現(xiàn)自動文摘的功能。具體來說,自動文摘的方法有的是基于符號、也有的是基于規(guī)則,還有一些是基于詞頻等文本表層特征,以此來完成對信息的從統(tǒng)計和處理。在今后,自動簡報技術(shù)還會對文本、多媒體信息等多樣化的信息內(nèi)容進(jìn)行智能化分析,并在這個基礎(chǔ)上提供類似摘要性質(zhì)并進(jìn)行特征分析的報告,該報告的內(nèi)容長短是可調(diào)控的,人們在輸入信息之后就系統(tǒng)會自動化地完成簡報輸出。
在信息處理的過程中,已經(jīng)出現(xiàn)了高速處理技術(shù),未來該技術(shù)可以有效解決數(shù)字信號處理技術(shù)通用度低的問題。在對數(shù)字信號進(jìn)行處理的過程中,該技術(shù)可以對與數(shù)字信號相似的信號進(jìn)行精準(zhǔn)判斷,并在這個過程中對不同的信號采取不同的處理方式,以此來確保信號搜集、處理和傳輸?shù)母咝?。在?shù)字信號處理技術(shù)發(fā)展的過程中,可以實現(xiàn)對數(shù)字信號的有效分類,并使用不同的信號處理方式來增強技術(shù)的通用性、提高信號處理的速度。在處理信號的過程中,系統(tǒng)會先對信號進(jìn)行分類,這是實現(xiàn)信息高速處理的基礎(chǔ)。
多核信號處理已經(jīng)在通信領(lǐng)域當(dāng)中得到了有效應(yīng)用,雖然該技術(shù)已經(jīng)展現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢,但是它在對復(fù)雜數(shù)字信號進(jìn)行處理的過程中還存在很多不完善的地方。在未來,數(shù)字信號處理技術(shù)將會在信息多核處理的過程當(dāng)中發(fā)揮更為明顯的優(yōu)勢。多核數(shù)字處理方案主要是以半導(dǎo)體制造工藝為基礎(chǔ)的,該工藝技術(shù)水平越高,對數(shù)字信號的處理效果也就越明顯。當(dāng)前使用的信號處理方式主要是單核處理,它需要通過提升主頻的方式才能實現(xiàn)對信號質(zhì)量的提高[6-7]。在這個過程中,為了實現(xiàn)對信號的高效處理和高速傳輸,系統(tǒng)就要做到與集成硬件網(wǎng)絡(luò)接口相對應(yīng),通常需要外接芯片才能提高網(wǎng)絡(luò)通信的速度。而多核處理的過程中,芯片本身就是與多個網(wǎng)絡(luò)接口進(jìn)行連接的,在不同的場合下都能夠?qū)崿F(xiàn)信號傳輸?shù)姆?wù)。這其中各個芯片都可以與一個或者多個千兆網(wǎng)口進(jìn)行連接,在運行的過程中各個網(wǎng)口的數(shù)據(jù)互不干擾,這可以有效提升系統(tǒng)當(dāng)中信號的傳輸速度。在發(fā)展的過程中,數(shù)字信號處理技術(shù)還展現(xiàn)出了定點和浮點運算相結(jié)合的特點,這兩種運算方式都可以在提高數(shù)字信號處理技術(shù)準(zhǔn)確性的同時降低信號處理的成本,從而促進(jìn)數(shù)字通訊向著更好的方向發(fā)展。
綜上所述,在人工智能背景下,信息處理技術(shù)在發(fā)展的過程中變得越來越成熟,能夠有效應(yīng)對外界環(huán)境的信號干擾,在不同的場合下實現(xiàn)信號的高速傳播。與此同時,該技術(shù)還可以促進(jìn)設(shè)備實現(xiàn)集成化與智能化,降低信號處理和傳輸?shù)某杀?、為人們帶來更高的?jīng)濟效益。在未來,數(shù)字信號處理技術(shù)還將實現(xiàn)信息的高效處理和多核處理,在自然語言理解和技術(shù)方面取得新的發(fā)展。