人工智能系統(tǒng)在計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)中的運(yùn)用

黃志北

(韶關(guān)市技師學(xué)院 廣東 韶關(guān) 512023)

0 引言

新時(shí)期計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等應(yīng)用日益廣泛,與大眾生產(chǎn)、生活存在密不可分的聯(lián)系。在先進(jìn)技術(shù)助力下,大眾精神追求日益提升。在此背景下,人工智能應(yīng)運(yùn)而生,該技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用存在緊密聯(lián)系,使得計(jì)算機(jī)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)大跨步發(fā)展。人工智能系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,使得各領(lǐng)域應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)的需求細(xì)化成更為具體的內(nèi)容,且替代傳統(tǒng)的管理方法和人工操作模式,提升信息采集和處理效率,降低誤差率。但人工智能系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮,與計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)融合及深層次研究存在直接關(guān)系,基于此,本文探究人工智能系統(tǒng)在計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)中的運(yùn)用具有現(xiàn)實(shí)意義,可助推新時(shí)期計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)新發(fā)展。

1 研究?jī)?nèi)容闡述

1.1 計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)

計(jì)算機(jī)科學(xué)是系統(tǒng)性研究信息與計(jì)算的理論基礎(chǔ)以及它們?cè)谟?jì)算機(jī)系統(tǒng)中如何實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用的實(shí)用技術(shù)的學(xué)科。隨著這一學(xué)科得到廣泛關(guān)注,大量先進(jìn)技術(shù)面世。所謂的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)是指計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中采用的軟件技術(shù)、硬件技術(shù)和應(yīng)用技術(shù)等。計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)是人工智能技術(shù)的基石。這一類技術(shù)早在20世紀(jì)60年代已經(jīng)取得些許成果,尤其是集成電路式計(jì)算機(jī)研究之后,自動(dòng)化計(jì)算能力顯著提升,此時(shí)相關(guān)專家學(xué)者基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論,構(gòu)建算法模型,實(shí)現(xiàn)龐大數(shù)據(jù)量智能化運(yùn)算及概率分析,此時(shí)已經(jīng)展現(xiàn)“人工智能苗頭”,但計(jì)算機(jī)更多是基于數(shù)學(xué)邏輯和程序完成運(yùn)算,無法自主學(xué)習(xí)和分析。進(jìn)入21世紀(jì)之后,智能化、集成化技術(shù)研究更為深入,大規(guī)模集成電路計(jì)算機(jī)成為主流趨勢(shì),此時(shí)設(shè)備“智能程度”躍上新臺(tái)階,再加上通信技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等支持,為人工智能誕生奠定基礎(chǔ)。

1.2 人工智能技術(shù)

人工智能(artificial intelligence,AI)。是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。這一技術(shù)核心是探究智能本質(zhì),并通過編程指令等引導(dǎo)智能機(jī)器,在數(shù)據(jù)處理、信息分析和邏輯判斷等活動(dòng)中,可以做出類似人類智能的反應(yīng)和判斷。人工智能技術(shù)發(fā)展大體分為三個(gè)層次:第一,將數(shù)據(jù)運(yùn)算和信息存儲(chǔ)結(jié)合,機(jī)器具備獨(dú)立運(yùn)算和信息交互功能;第二,機(jī)器可以依據(jù)接收的信息做出反應(yīng);第三,機(jī)器具備自我學(xué)習(xí)能力,可以依托收到的信息、算法和邏輯關(guān)系等深度學(xué)習(xí),進(jìn)而做出更為智能化的反應(yīng)?，F(xiàn)階段,人工智能在多領(lǐng)域得到大面積推廣,且發(fā)揮出難以替代的價(jià)值[1]。

1.3 人工智能操作系統(tǒng)

早在20世紀(jì),關(guān)于人工智能操作系統(tǒng)的研究就已經(jīng)開始,此時(shí)期更多是理論研究,之后,隨著網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)等發(fā)展,人工智能系統(tǒng)日益成熟。目前普遍認(rèn)為的人工智能操作系統(tǒng)是指在通用操作系統(tǒng)基礎(chǔ)上,增加語音識(shí)別系統(tǒng)、機(jī)器視覺系統(tǒng)、認(rèn)知行為系統(tǒng)及執(zhí)行器系統(tǒng)其中一個(gè)或者多個(gè)等組成的系統(tǒng)。

1.4 人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的特點(diǎn)

現(xiàn)階段,人工智能系統(tǒng)應(yīng)用成為一項(xiàng)重點(diǎn)研究方向,隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)持續(xù)化探索,人工智能系統(tǒng)更為先進(jìn)、靈活。與此同時(shí),隨著人工智能優(yōu)勢(shì)日益凸顯,應(yīng)用范圍日益拓展。具體來看,人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)主要呈現(xiàn)以下特點(diǎn):第一,海量信息收集和信息模糊處理。人工智能與其他技術(shù)聯(lián)系日益緊密,多項(xiàng)技術(shù)聯(lián)合應(yīng)用成為主要趨勢(shì),在大數(shù)據(jù)、移動(dòng)通信技術(shù)等助力下,人工智能信息采集能力更為先進(jìn)、高效,且可以實(shí)現(xiàn)對(duì)采集的信息數(shù)據(jù)智能化分析,尤其是大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展,智能化分析更為靈敏、精準(zhǔn),貼合具體需求,但由于技術(shù)限制,仍存在人工干預(yù)現(xiàn)象。因此,人工稚嫩該系統(tǒng)實(shí)際應(yīng)用過程中,信息分析目標(biāo)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化設(shè)備,無需人工進(jìn)行決策,且具備信息模糊處理能力,足以滿足當(dāng)前對(duì)應(yīng)需求。第二,強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。隨著新時(shí)期,計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域持續(xù)化發(fā)展,人工智能系統(tǒng)更為先進(jìn),現(xiàn)有的系統(tǒng)足以模仿人的思維方式,且具備“自主學(xué)習(xí)”能力,可以通過數(shù)據(jù)收集和積累經(jīng)驗(yàn),逐漸掌握更多內(nèi)容,支持智能化分析和判斷。第三,提升效率、節(jié)約資源。人工智能系統(tǒng)廣泛應(yīng)用,為民眾生活、生產(chǎn)提供巨大便利,生產(chǎn)作業(yè)效率顯著提升,可以更為智能依據(jù)實(shí)際需求科學(xué)安排資源、人力、物力和資金等,實(shí)現(xiàn)節(jié)約資源、避免浪費(fèi)的目標(biāo)。

2 基于人工智能系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)優(yōu)勢(shì)

2.1 學(xué)習(xí)能力更強(qiáng),具備非線性任務(wù)處理能力

人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)技術(shù)最大區(qū)別在以下兩方面:第一,強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力;第二,具備非線性任務(wù)處理能力。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)在應(yīng)對(duì)非線性任務(wù)時(shí),無法對(duì)蘊(yùn)含的信息充分進(jìn)行采集、整合和分析,很容易導(dǎo)致信息采集不全,無法得到深層次概念和信息內(nèi)容,進(jìn)而導(dǎo)致給出的意見或者制定的決策存在問題。同時(shí),傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)缺乏自動(dòng)化記錄和學(xué)習(xí)功能,無法基于輸入系統(tǒng)的信息數(shù)據(jù),針對(duì)性學(xué)習(xí)用戶習(xí)慣和偏好[2]。但人工智能系統(tǒng)可以彌補(bǔ)上述兩點(diǎn)不足,結(jié)合圖1所示的人工智能系統(tǒng)工作原理,其可以主動(dòng)記錄用戶習(xí)慣、偏好等,當(dāng)用戶再次應(yīng)用時(shí),主動(dòng)按照興趣進(jìn)行信息篩選和過濾,這可以顯著提升處理效率。

圖1 人工智能的工作原理圖示

2.2 更優(yōu)協(xié)作能力,具備模糊信息處置能力

傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)模式體系下,想要實(shí)現(xiàn)多功能同步操作,需要建立多個(gè)代碼組成的源文件,依靠發(fā)布的指令完成 計(jì)算機(jī)對(duì)應(yīng)功能操作,從效果來看,多功能實(shí)現(xiàn)存在局限性,清晰度較高、指向更為明確的信息指令執(zhí)行效果更好,如果信息存在模糊不清或者指令傾向性不足等問題,計(jì)算機(jī)難以根據(jù)指令做出正確處置,或者錯(cuò)誤做出處置,會(huì)造成不可忽視的不利影響。人工智能系統(tǒng)應(yīng)用之后,其更多模擬人體智能分析體系,具備對(duì)模糊不清的信息指令自動(dòng)化推理和分析能力,可以識(shí)別出模糊不清指令的“根本需求”,進(jìn)而做出正確性處置。隨著處置類信息數(shù)量增加,人工智能技術(shù)可以提升同類型信息處理效率,這可以有效處理以往輪詢管理方式存在的不足,提升計(jì)算機(jī)系統(tǒng)協(xié)作能力[3]。

2.3 資源損耗降低,可以顯著提升運(yùn)行速度

計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)應(yīng)用過程中,為了滿足需求,其各項(xiàng)程序面臨多次重復(fù)式啟動(dòng)、停止等操作,同時(shí)需要接收各指令信息,做出對(duì)應(yīng)操作,隨著時(shí)間積累,系統(tǒng)數(shù)據(jù)冗余問題加劇,甚至出現(xiàn)卡頓或死機(jī)現(xiàn)象。而人工智能系統(tǒng)應(yīng)用之后,基于智能化系統(tǒng)和自主學(xué)習(xí)能力等,在接收指令做出反應(yīng)過程中,可以自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行情況,圍繞實(shí)際需求,將不需要應(yīng)用或者不常用的程序進(jìn)行關(guān)閉,自動(dòng)清理寄存的數(shù)據(jù)信息,釋放計(jì)算機(jī)運(yùn)算資源,進(jìn)而確保計(jì)算機(jī)系統(tǒng)始終保持高效運(yùn)行能力。尤其是新時(shí)期大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用,人工智能系統(tǒng)多元結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)采集、整合、處理等能力顯著提升,進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)據(jù)處理精確度和準(zhǔn)確度,且可以基于數(shù)據(jù)特征,實(shí)現(xiàn)分類管理,這對(duì)于保證系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行有積極作用。

3 人工智能系統(tǒng)在計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)中的實(shí)踐運(yùn)用分析

3.1 計(jì)算機(jī)軟件方面的運(yùn)用

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、智能終端、移動(dòng)通信等技術(shù)持續(xù)發(fā)展,人工智能系統(tǒng)功能更為強(qiáng)大。此時(shí)計(jì)算機(jī)軟件得到進(jìn)一步發(fā)展,軟件的可操作性、用戶體驗(yàn)性更為優(yōu)良,憑借人工智能系統(tǒng)強(qiáng)大的自主學(xué)習(xí)能力、模糊信息處理能力、協(xié)作能力等,軟件開發(fā)思路更為開闊。例如“某寶”“某貓”等購(gòu)物網(wǎng)站,借助人工智能技術(shù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能化采集、深層次挖掘和精準(zhǔn)分析,更為全面掌握用戶的習(xí)慣和偏好,進(jìn)而針對(duì)性進(jìn)行推送;公司企業(yè)在電話客服、售后服務(wù)系統(tǒng)軟件之中,融入智能語音識(shí)別系統(tǒng),預(yù)先設(shè)定智能語音系統(tǒng),應(yīng)對(duì)用戶大部分疑難問題,當(dāng)出現(xiàn)難以解決的問題時(shí),自動(dòng)轉(zhuǎn)到人工服務(wù)系統(tǒng),這種分類識(shí)別、針對(duì)性服務(wù)方式,不僅可以節(jié)約大量人力物力,還可以避免用戶等待時(shí)間過長(zhǎng),為客戶提供更為滿意的服務(wù)[4]。

3.2 計(jì)算機(jī)硬件方面的運(yùn)用

計(jì)算機(jī)硬件方面發(fā)展速度較軟件領(lǐng)域較緩慢,但人工智能技術(shù)也取得顯著成就。當(dāng)前信息技術(shù)中,AI芯片技術(shù)研發(fā)成為一項(xiàng)重點(diǎn)課題?；谌斯ぶ悄茏灾鲗W(xué)習(xí)能力和深層次分析能力融合開發(fā)的芯片,可以在收集信息的過程,主動(dòng)積累經(jīng)驗(yàn),學(xué)習(xí)新知識(shí),通過與用戶的交流互動(dòng)和指令交互,掌握用戶習(xí)慣和偏好,從而針對(duì)性提供服務(wù)。目前,利用矩陣加法和乘法并行處理CPU提升AI芯片效率成為現(xiàn)實(shí),該方法運(yùn)算效率、運(yùn)算量顯著提升,但這種方法存在弊端,芯片散熱難以妥善解決問題仍然存在。另外人工智能技術(shù)持續(xù)發(fā)展,語音識(shí)別、圖像識(shí)別等技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)融合更為緊密,由集成法或者關(guān)聯(lián)法關(guān)聯(lián)CPU及DIC,打造安全運(yùn)行環(huán)境也成為常用方法。

3.3 大數(shù)據(jù)管理方面的運(yùn)用

人工智能系統(tǒng)的顯著特點(diǎn)之一就是模糊信息處理能力,這是傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)無法比擬的,在數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)信息挖掘方面具備不可替代的優(yōu)勢(shì)。隨著互聯(lián)網(wǎng)普及,計(jì)算機(jī)系統(tǒng)接入數(shù)據(jù)量日益龐大,用戶在應(yīng)用計(jì)算機(jī)過程中,會(huì)產(chǎn)生大量的信息數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)中包含大量的無用信息,在數(shù)據(jù)采集時(shí),需要對(duì)其進(jìn)行篩選并具備自主識(shí)別能力,如果系統(tǒng)不對(duì)數(shù)據(jù)加以區(qū)分,全部接收會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)壓力倍增,造成數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)癱瘓等問題[5]。

人工智能技術(shù)憑借其分類管理、自動(dòng)化學(xué)習(xí)等功能,可以基于設(shè)定的特征信息,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別、區(qū)分和篩選,基于實(shí)際需求,選擇需要的信息數(shù)據(jù),尤其是大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn),為數(shù)據(jù)智能管理提供更多支持,其數(shù)據(jù)挖掘能力和智能分析能力,可以顯著提升數(shù)據(jù)采集質(zhì)量和效率。當(dāng)前醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中人工智能做出重要貢獻(xiàn),以當(dāng)前應(yīng)用較廣泛的高效肺癌輔助診斷系統(tǒng)為例進(jìn)行分析,該系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示,充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能優(yōu)勢(shì),涵蓋醫(yī)生、患者、系統(tǒng)管理人員,確保信息數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)智能化采集、查詢和管理,基于用戶身份加以區(qū)分,確保系統(tǒng)數(shù)據(jù)不同模塊之間存在交互性也具備獨(dú)立性。

圖2 基于人工智能技術(shù)的智能化肺癌診斷系統(tǒng)架構(gòu)圖示

3.4 計(jì)算機(jī)安全管理方面的運(yùn)用

互聯(lián)網(wǎng)積極應(yīng)用,營(yíng)造網(wǎng)絡(luò)安全環(huán)境成為重要任務(wù),也是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)發(fā)展研發(fā)的基礎(chǔ)目標(biāo)之一。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)體系,多數(shù)借助文件傳送的方式完成信息交互,容易出現(xiàn)丟失或者失竊問題。人工智能系統(tǒng)應(yīng)用之后,其與安全管理系統(tǒng)聯(lián)合應(yīng)用,可以將殺毒案件安裝在計(jì)算機(jī)之中,且促使殺毒軟件自動(dòng)化發(fā)揮殺毒、清理緩存作用,自動(dòng)完成病毒檢索和處理,構(gòu)建更為完善的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)體系。與此同時(shí),智能防護(hù)墻、自動(dòng)化管理訪問數(shù)據(jù)、自動(dòng)管理歷史數(shù)據(jù),針對(duì)不安全信息進(jìn)行徹底粉碎清除,及時(shí)發(fā)現(xiàn)惡意攻擊等,這使得現(xiàn)今網(wǎng)絡(luò)防護(hù)網(wǎng)更為系統(tǒng)全面。另外,借助人工智能系統(tǒng),當(dāng)受到惡意攻擊或者病毒侵害時(shí),可以智能切斷局域網(wǎng)或者部分端口,防止病毒進(jìn)一步傳播,針對(duì)性設(shè)置權(quán)限管理體系,限制用戶登入計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的權(quán)限,這也是保證網(wǎng)絡(luò)安全的可行措施[6]。

3.5 數(shù)據(jù)信息識(shí)別處理方面的運(yùn)用

人工智能積極推廣,在數(shù)據(jù)識(shí)別方面發(fā)揮更大優(yōu)勢(shì),借助技術(shù)支持,可以更為高效識(shí)別、判斷輸入的信息數(shù)據(jù),并精準(zhǔn)識(shí)別輸入內(nèi)容。尤其是輸入內(nèi)容模糊情況下,借助人工智能識(shí)別技術(shù),更為精準(zhǔn)識(shí)別圖文、聲音等信息數(shù)據(jù),基于用戶需求,可以最大限度發(fā)揮信息價(jià)值,在計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)中,科學(xué)應(yīng)用人工智能技術(shù),提取數(shù)據(jù)代碼、納入數(shù)據(jù)特征,此時(shí)就可以對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行檢查分析,這也是識(shí)別處理功能的實(shí)際應(yīng)用方向[7]。以圖3所示的人臉識(shí)別系統(tǒng)為例,該軟件將人工智能技術(shù)和人臉識(shí)別技術(shù)融合在一起,通過對(duì)人體面部特征掃描,就可以提取是被身份信息,并與用戶需求進(jìn)行比對(duì),進(jìn)而結(jié)合設(shè)定權(quán)限,完成用戶需求。

圖3 人臉識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)過程圖示

4 結(jié)語

綜上所述,人工智能技術(shù)本質(zhì)上是基于計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)科深入發(fā)展、研究而提出的一項(xiàng)技術(shù),其發(fā)展研發(fā)無法離開計(jì)算機(jī)技術(shù)的支持。從某種程度上來看,可以看作是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)應(yīng)用范圍進(jìn)一步拓展的方向。本文全面闡述計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)和人工智能技術(shù),總結(jié)兩者特點(diǎn)以及優(yōu)勢(shì),進(jìn)而從軟件、硬件、大數(shù)據(jù)管理、安全管理及信息識(shí)別處理五方面探究人工智能的實(shí)際運(yùn)用情況,希望本文研究?jī)?nèi)容,可以為我國(guó)計(jì)算機(jī)技術(shù)持續(xù)發(fā)展和深入應(yīng)用提供可行思路,助力人工智能技術(shù)應(yīng)用范圍得到進(jìn)一步拓展。