數(shù)據(jù)挖掘在人工智能中的應(yīng)用

林 莉

(長春工業(yè)大學(xué)人文信息學(xué)院，吉林 吉林 130122)

人工智能不僅應(yīng)用于社會生活，也應(yīng)用于生產(chǎn)活動(dòng)中，如人們在各種手機(jī)軟件中與人工客服對話；機(jī)械制造和生產(chǎn)企業(yè)采用全自動(dòng)化生產(chǎn)，由人工智能進(jìn)行監(jiān)控和生產(chǎn)任務(wù)調(diào)度等。人工智能的應(yīng)用不但改變了生活，還極大地提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代的到來使全社會每天都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，通過對大量數(shù)據(jù)的記錄和分析，可以更準(zhǔn)確地了解人們的生活和社會發(fā)展情況。

1 人工智能

人工智能(Artificial Intelligence)是隨著計(jì)算機(jī)發(fā)展而衍生出的新興科學(xué)。人工智能是以人類作為研究對象的類人化智能機(jī)器學(xué)科，是指通過現(xiàn)有的科學(xué)技術(shù)研究模仿和學(xué)習(xí)人類智能的科學(xué)機(jī)器以及相關(guān)的智能系統(tǒng)，通過在機(jī)器運(yùn)作過程中增加人類智能技術(shù)以提高各項(xiàng)工作的效率和水平?，F(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)社會的發(fā)展產(chǎn)生了更多的數(shù)據(jù)和信息，人們通過對數(shù)據(jù)的挖掘和處理，加快和改進(jìn)了人工智能應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展速度。

人工智能理論是1956年由麥卡西在達(dá)特毛斯會議上提出的。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能受到了世界各國的矚目，越來越多的科研人員開始研究如何將人工智能應(yīng)用于社會各個(gè)行業(yè)。在人工智能開發(fā)過程中，需要社會學(xué)、心理學(xué)以及機(jī)械學(xué)等多個(gè)學(xué)科的合作。人工智能研究的主要目的是通過不斷研發(fā)，科學(xué)設(shè)計(jì)出能夠模仿學(xué)習(xí)人類行為、使機(jī)器能夠具備人類完成復(fù)雜工作的能力。早期人工智能研究的重點(diǎn)主要放在自動(dòng)編程、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別方面。早期的研究奠定了人工智能開展工作和應(yīng)用的行業(yè)范圍，在此基礎(chǔ)上，人工智能有了更廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域。隨著人工智能研究的逐步完善，在互聯(lián)網(wǎng)社會背景下，人工智能的研究發(fā)現(xiàn)逐漸趨于數(shù)據(jù)挖掘和智能決策系統(tǒng)等。對人工智能的研究從人工智能機(jī)器轉(zhuǎn)向研究人工智能相關(guān)軟件和網(wǎng)絡(luò)?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代讓人類前所未有地重視數(shù)據(jù)的作用，在人們的日常生活中也產(chǎn)生了越來越多的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為指導(dǎo)人們當(dāng)前生活狀態(tài)、工作狀態(tài)以及未來發(fā)展的重要指標(biāo)。將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用在人工智能領(lǐng)域，可以拓寬人工智能研究和應(yīng)用的方向，并結(jié)合時(shí)代特點(diǎn)發(fā)展出適合時(shí)代需求的科學(xué)技術(shù)。

2 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是指通過抓取和分析數(shù)據(jù)，揭示現(xiàn)行有關(guān)數(shù)據(jù)中的關(guān)系和模式。目前，數(shù)據(jù)研究主要偏向于對大型數(shù)據(jù)庫的觀測和處理。在人工智能應(yīng)用方面采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以加強(qiáng)對相關(guān)數(shù)據(jù)的提取，分析社會生活的各方面因素。

數(shù)據(jù)挖掘是對數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)的分析和研究，循環(huán)挖掘客戶不斷變化的需求，通過對客戶的需求變化而轉(zhuǎn)變相應(yīng)的服務(wù)模式，提高客戶對有關(guān)軟件和系統(tǒng)的滿意程度。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用發(fā)展過程見圖1。

圖1 數(shù)據(jù)挖掘過程

目前，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用主要集中在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、銀行金融以及電力供應(yīng)輸送等相關(guān)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用雖然涉及到多個(gè)行業(yè)，但是應(yīng)用范圍和層面還比較窄，未來對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用將會更加廣泛和深入。數(shù)據(jù)挖掘可以用更短的時(shí)間，快速整合挖掘信息，存儲和分析企業(yè)發(fā)展的相關(guān)信息，提高對有關(guān)數(shù)據(jù)的應(yīng)用和處理效率，使人們的生活更加便捷。目前，制造業(yè)為了節(jié)省制作成本而引入半自動(dòng)和全自動(dòng)化器械，企業(yè)在未來發(fā)展過程中會更多地應(yīng)用人工智能。人工智能可以幫助企業(yè)有效節(jié)省生產(chǎn)成本，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的利益最大化。

3 數(shù)據(jù)挖掘在人工智能中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘可以采用數(shù)據(jù)收集和分析系統(tǒng)合理挖掘有關(guān)的數(shù)據(jù)參數(shù)，不斷更新和設(shè)計(jì)智能化算法，數(shù)據(jù)挖掘和人工智能都以高智能作為發(fā)展目標(biāo)，數(shù)據(jù)挖掘和人工智能的結(jié)合可以促進(jìn)人工智能的發(fā)展和壯大。

3.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)應(yīng)用

目前，數(shù)據(jù)挖掘在人工智能方面的應(yīng)用主要是在系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面增強(qiáng)有關(guān)數(shù)據(jù)的收集和儲存能力，因此，衍生出了眾多的系統(tǒng)設(shè)計(jì)內(nèi)容，最典型的系統(tǒng)設(shè)計(jì)主要有以下幾方面：一是專家系統(tǒng)。通過某行業(yè)專業(yè)研發(fā)人員歸納相關(guān)行業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)，設(shè)計(jì)和計(jì)算機(jī)應(yīng)用的智能化程序，加強(qiáng)對有關(guān)專業(yè)知識的挖掘和歸納能力，自主解決計(jì)算機(jī)領(lǐng)域某個(gè)行業(yè)的專業(yè)性問題，專家系統(tǒng)可以依賴在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的已有經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識，獨(dú)立解決復(fù)雜環(huán)境中的復(fù)雜問題。二是機(jī)器系統(tǒng)。機(jī)器系統(tǒng)主要是將機(jī)器人作為主體，設(shè)置適合機(jī)器人使用的人造神經(jīng)系統(tǒng)，依賴人造神經(jīng)系統(tǒng)收集挖掘和存儲相關(guān)數(shù)據(jù)，通過學(xué)習(xí)和應(yīng)用系統(tǒng)的知識進(jìn)行有關(guān)的開發(fā)研究。三是感知仿生。感知仿生系統(tǒng)主要是指通過相關(guān)的軟件模擬和感知人類器官的感覺，以人工智能判斷的方式，了解和辨別外部環(huán)境。四是數(shù)據(jù)重組和發(fā)掘。通過在人工智能系統(tǒng)中加入數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)設(shè)計(jì)算法，合理歸納和分析人工智能系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)，將相應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行識別存儲，以做出正確判斷和分析。

3.2 智能化服務(wù)應(yīng)用

人工智能和數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展的目標(biāo)在于研究更加完善的智能服務(wù)，目前，人工智能已經(jīng)研究出了眾多新型的應(yīng)用成果，如智能機(jī)器人能夠接受比較簡單的任務(wù)，并提供人性化的服務(wù)，較為常見的人工智能以及數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用結(jié)合的成果就是手機(jī)智能助手，手機(jī)智能助手可以根據(jù)個(gè)人經(jīng)常搜索和交流對話信息，主動(dòng)推薦適合使用者的相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘與人工智能的高度結(jié)合可以正確的處理和挖掘海量信息中所需的信息，能夠更加快速地解決人類日常工作中所存在的困難。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在人工智能中，可以使人工智能應(yīng)用帶上網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的特性，讓人們在享受智能化服務(wù)的同時(shí)享受到更加人性化的服務(wù)。

3.3 體現(xiàn)出知識經(jīng)濟(jì)化

數(shù)據(jù)挖掘在人工智能中的經(jīng)濟(jì)效益是推動(dòng)事物發(fā)展的重要因素，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代使數(shù)據(jù)挖掘和發(fā)展應(yīng)用受到前所未有的重視，數(shù)據(jù)挖掘和人工智能的結(jié)合可以帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益，使眾多行業(yè)受益。通過應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的人工智能可以根據(jù)情況開展農(nóng)業(yè)災(zāi)害分析搶救、軍用機(jī)械智能改進(jìn)、醫(yī)用機(jī)械智能化，數(shù)據(jù)挖掘和人工智能所結(jié)合帶來的巨大經(jīng)濟(jì)效益成為社會發(fā)展的風(fēng)向標(biāo)。

人工智能對于類人化行為的學(xué)習(xí)和應(yīng)用要依靠大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行支撐，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于人工智能中，可以加快人工智能儲存數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)的能力，提高人工智能處理事件的反應(yīng)和效率。數(shù)據(jù)挖掘作為計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域研究和發(fā)展的新內(nèi)容，與人工智能存在交互的部分，在某種程度上，數(shù)據(jù)挖掘是人工智能領(lǐng)域的拓展，二者都是對智能化技術(shù)的研究，在人工智能中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘可以補(bǔ)充和豐富人工智能發(fā)展對于大量信息的需求，對人們?nèi)粘Ｉ詈蜕鐣ぷ髦械男枨笞鬟M(jìn)一步的分析，對各行業(yè)以及人們的需求開展人工智能化系統(tǒng)研究和應(yīng)用，解放因?yàn)閺?fù)雜工作被束縛在崗位上的大量勞動(dòng)力，淘汰落后的企業(yè)生產(chǎn)模式，加速各行業(yè)的升級轉(zhuǎn)型。