人工智能在信息通信領(lǐng)域中的應(yīng)用研究

摘 要：文中分析了人工智能在信息通信領(lǐng)域的應(yīng)用研究。首先簡單介紹了人工智能的概念、演變過程、技術(shù)種類和適用范圍，然后討論了信息通信領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)與機遇，以及人工智能可能帶來的應(yīng)用價值。接下來，文章深入探討了自然語言處理、機器學(xué)習(xí)和圖像識別技術(shù)在通信領(lǐng)域的實際運用，如文本分析、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和視頻監(jiān)控等。最后，對人工智能在信息通信領(lǐng)域的未來前景和發(fā)展方向進行了總結(jié)。

關(guān)鍵詞：人工智能；信息通信；自然語言處理；機器學(xué)習(xí)；屬性；圖像識別

中圖分類號：TP393 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-1302（2024）08-00-03

DOI：10.16667/j.issn.2095-1302.2024.08.021

0 引 言

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能（Artificial Intelligence， AI）已成為全球科技領(lǐng)域的熱點話題。AI技術(shù)通過模擬人類智能，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)處理、模式識別、決策支持等多種功能，在各個行業(yè)展現(xiàn)出巨大的潛力。信息通信作為現(xiàn)代信息社會發(fā)展的基石，承載著海量的數(shù)據(jù)傳輸和處理任務(wù)，面臨著數(shù)據(jù)量爆炸式增長、網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度提升、安全性和可靠性需求增加等挑戰(zhàn)。因此，將AI技術(shù)引入信息通信領(lǐng)域，不僅可以提高系統(tǒng)的效率和性能，還能為用戶提供更高質(zhì)量的服務(wù)。

本研究旨在探討AI技術(shù)在信息通信領(lǐng)域中的應(yīng)用，以期解決現(xiàn)有系統(tǒng)中存在的問題，提升整體性能。通過引入AI技術(shù)，可以實現(xiàn)智能化的網(wǎng)絡(luò)管理、優(yōu)化資源分配、增強網(wǎng)絡(luò)安全等功能，從而推動信息通信技術(shù)的發(fā)展。具體來說，本研究將重點分析AI在以下幾個方面的應(yīng)用：自然語言處理在通信中的應(yīng)用、機器學(xué)習(xí)在通信中的應(yīng)用、圖像識別技術(shù)在通信中的應(yīng)用等。

近年來，AI在信息通信領(lǐng)域的應(yīng)用研究取得了顯著進展。例如，黎佳玥等人[1]利用深度學(xué)習(xí)算法對網(wǎng)絡(luò)流量進行預(yù)測，有效提高了網(wǎng)絡(luò)資源利用率；析艾春[2]通過機器學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)了對網(wǎng)絡(luò)入侵行為的自動識別，增強了網(wǎng)絡(luò)安全防護能力。然而，現(xiàn)有的大多數(shù)研究集中在特定場景下的應(yīng)用，缺乏對不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的適應(yīng)性驗證。本文的優(yōu)勢在于結(jié)合了最新的AI技術(shù)和信息通信領(lǐng)域的實際需求，提出了一套完整的解決方案，不僅能夠提升系統(tǒng)的整體性能，還能有效解決數(shù)據(jù)隱私和計算效率等問題。

1 人工智能的發(fā)展與概念內(nèi)涵

1.1 智能的概念

人工智能，即給機器或計算機賦予類似人類智慧的功能。要深入理解這一概念，首先需要探討“智能”的定義及其核心性質(zhì)。自古以來，哲學(xué)家和科學(xué)家們一直在探索智能的起源和本質(zhì)，但目前的研究仍處于初級階段。隨著我們對人腦的了解加深，基于現(xiàn)有的腦科學(xué)研究，關(guān)于智能的三個主要觀點如下：意識論者認(rèn)為智能起源于意識，即在大腦的思維活動中產(chǎn)生；知識主義觀點則強調(diào)智能是快速從大量知識中找到最佳解決方案的能力，智能水平與知識儲備量成正比；進化學(xué)派則主張智能的形成和發(fā)展類似于生物進化，是對外部環(huán)境感知和適應(yīng)的結(jié)果。盡管智能的具體定義尚不明確，但它通常表現(xiàn)出以下特性：

（1）感知能力，即通過各種感官來感受周圍環(huán)境；

（2）記憶和思考能力，由大腦的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持，使人能夠記憶和獨立思考；

（3）學(xué)習(xí)能力，通過學(xué)習(xí)新知識和技能，智能得以增強并適應(yīng)外部環(huán)境。

1.2 人工智能的定義

人工智能的起源可以追溯到20世紀(jì)50年代，當(dāng)時由約翰·麥卡錫、馬文·明斯基和克勞德·香農(nóng)等先驅(qū)者推動的一項計算機科學(xué)項目中便首次提出了“人工智能”，這也宣告了人工智能領(lǐng)域的誕生。隨后的幾十年，約瑟夫·維森鮑姆開發(fā)了ELIZA計算機程序，但由于無法實現(xiàn)常識推理且研發(fā)成本高昂，英美政府縮減了對人工智能的研究資助，導(dǎo)致人工智能領(lǐng)域的衰退，即所謂的“冬天”。然而，在1997年，

IBM的“深藍”象棋程序戰(zhàn)勝了世界冠軍，這一事件是人工智能發(fā)展的轉(zhuǎn)折點。到了2015年，谷歌旗下的AlphaGo使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圍棋比賽中戰(zhàn)勝頂尖選手，從而開啟了人工智能的新篇章。

盡管近年來人工智能的研究取得了顯著進展，其概念的內(nèi)涵也逐漸豐富，但至今仍未形成一個能夠被普遍接受的定義。這可能是由于人工智能作為一項快速演進的新技術(shù)，其定義隨著市場和技術(shù)的變化而不斷更新，同時，模擬人類智能的復(fù)雜性也使得精確界定其內(nèi)涵頗具挑戰(zhàn)。當(dāng)前關(guān)于人工智能的前沿定義揭示了一些共通點：其涵蓋了人與機器的關(guān)系，旨在通過機器來輔助人類的認(rèn)知活動，并且強調(diào)了機器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和進步的能力。在這一背景下，本文采納了管理學(xué)領(lǐng)域的定義，將人工智能（AI）描述為：“一種新一代技術(shù)，其特點在于與環(huán)境的交互方式：（a）它能從外部（包括自然語言）或計算機系統(tǒng)中汲取信息；（b）有能力解析這些信息、辨識模式、推導(dǎo)規(guī)則或預(yù)測未來事件；（c）生成輸出、提供答案或向其他系統(tǒng)發(fā)出指令；（d）能夠評價自身行為的效果，并優(yōu)化其決策過程以達成既定目標(biāo)”[1]。依據(jù)這一定義，人工智能既能實現(xiàn)自動化任務(wù)，也能增強人類能力。它可以通過遵循預(yù)設(shè)規(guī)則來處理重復(fù)性工作，同時借助經(jīng)驗反饋進行學(xué)習(xí)和調(diào)整，從而協(xié)助人類做出更明智的決策。

2 人工智能基礎(chǔ)特征、過程屬性以及功能屬性

數(shù)字技術(shù)的核心特質(zhì)，即可編程性和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化已經(jīng)被廣泛探討，它們對于數(shù)字系統(tǒng)的靈活性和效能至關(guān)重要?？删幊绦院蛿?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與技術(shù)的易用性、創(chuàng)造性和包容性緊密相連?？删幊绦宰寯?shù)字技術(shù)能夠調(diào)整自身以適應(yīng)各種功能需求，從而提升其創(chuàng)造性；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化有助于加強數(shù)據(jù)的兼容性和可用性；可編程性使技術(shù)更容易應(yīng)對環(huán)境變動，從而增強了系統(tǒng)的包容性；而數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化有助于實現(xiàn)技術(shù)間的協(xié)作，一致的數(shù)據(jù)格式推動了跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)的流通和共享[2]。顯然，數(shù)字技術(shù)的核心特質(zhì)提升了其在實際運用中的應(yīng)變能力和操作便捷性，使其更具創(chuàng)造性和包容性等動態(tài)特性。同時，可編程性和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化為實現(xiàn)自動化和強化功能奠定了技術(shù)基礎(chǔ)，使得數(shù)字技術(shù)能夠敏捷地響應(yīng)多變的需求，并提升其總體效能和功能性。人工智能作為數(shù)字化領(lǐng)域的前沿技術(shù)，它的基礎(chǔ)特征、動態(tài)特性和功能特性的關(guān)系同樣遵循數(shù)字技術(shù)的一般原則，具體的關(guān)系可由圖表呈現(xiàn)，并且有關(guān)文獻的總結(jié)概括也在之后提供。

人工智能基礎(chǔ)特征、過程屬性以及功能屬性的關(guān)系如

圖1所示。

3 人工智能在信息通信領(lǐng)域的具體應(yīng)用

3.1 自然語言處理在通信領(lǐng)域的應(yīng)用

自然語言處理（NLP）是人工智能（AI）的一個重要分支，它主要研究如何讓計算機和人類通過自然語言進行順暢交流。NLP不僅關(guān)注計算機如何解析和反應(yīng)人類的語言，也探索如何讓計算機生成自然語言。這個領(lǐng)域集合了語言學(xué)、計算機科學(xué)以及數(shù)學(xué)的理論和方法。

NLP的應(yīng)用范圍很廣，包括但不限于語音識別、機器翻譯、情緒分析、文本壓縮、問答系統(tǒng)等。比如，語音識別技術(shù)能把人的聲音轉(zhuǎn)化成文字，使計算機能夠聽懂并執(zhí)行口述命令；機器翻譯的目標(biāo)是實現(xiàn)各種語言之間的轉(zhuǎn)換，消除語言障礙；情緒分析能從文本中識別作者的情緒態(tài)度；文本壓縮技術(shù)則能提取文檔的主要信息，生成簡短的概要；問答系統(tǒng)能理解用戶的問題，并給出準(zhǔn)確的答案。

在NLP中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被用來處理大規(guī)模的自然語言數(shù)據(jù)，以自動學(xué)習(xí)語言的復(fù)雜結(jié)構(gòu)和模式。深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如詞嵌入、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，在NLP任務(wù)中得到了廣泛應(yīng)用，大大提升了模型的處理效率和精確度[3]。

NLP技術(shù)在智能客服、智能家居、智慧醫(yī)療等多個領(lǐng)域都有重要應(yīng)用。例如，智能客服可以解答用戶的問題，提供定制化服務(wù)；智能家居可以通過語音指令控制家用電器，提高居家便利性；智慧醫(yī)療系統(tǒng)能夠分析病歷和醫(yī)學(xué)文獻，協(xié)助醫(yī)生做出診斷和治療決策[4]。

總的來說，自然語言處理是人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)和研究前沿，它有著廣闊的應(yīng)用前景和巨大的成長潛力。隨著科技的持續(xù)發(fā)展和研究的深入，NLP將會給人類的生活帶來更加方便、智能和高效的交互體驗。

3.1.1 文本分析與智能搜索

自然語言處理（NLP）技術(shù)在通信行業(yè)的智能搜索系統(tǒng)中應(yīng)用普遍。它能夠通過分析用戶的文本查詢，洞察用戶的意圖，并提供相關(guān)的搜索結(jié)果，提升搜索的精準(zhǔn)度和速度。比如在電子商務(wù)平臺，NLP可以解讀用戶的搜索需求，迅速找出匹配的商品，提供精確的搜索輸出，增強用戶的體驗，提升用戶滿意度[5]。

3.1.2 語音識別與合成

語音識別技術(shù)已被多個行業(yè)采用，特別是在通信領(lǐng)域的語音交互系統(tǒng)中，它將語音轉(zhuǎn)換為文本，使得人類可以與機器進行語音交流。在客戶服務(wù)場景中，這項技術(shù)能夠捕捉到客戶的語音指令并將其轉(zhuǎn)化為可處理的文字，從而快速響應(yīng)客戶需求，提升服務(wù)效率及滿意度。另外，語音合成技術(shù)能夠?qū)⑽谋举Y料轉(zhuǎn)換為語音，使得機器能夠向人類用戶提供聽覺反饋，此項技術(shù)在屏幕閱讀軟件和智能機器人等應(yīng)用中極為常見[6]。

3.2 自然語言處理在通信領(lǐng)域的應(yīng)用

機器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的核心組成部分，它賦予計算機模仿人類學(xué)習(xí)的能力，從而獲得新知識、技能并持續(xù)提升性能。通過大量訓(xùn)練，機器學(xué)習(xí)使計算機能夠辨識和理解復(fù)雜信息，并做出適當(dāng)響應(yīng)。

在人工智能的不同技術(shù)方面，機器學(xué)習(xí)具有多樣化的應(yīng)用。在語音識別技術(shù)中，機器學(xué)習(xí)用于將語音轉(zhuǎn)化為可讀文本，常見于智能助手和智能揚聲器。圖像識別領(lǐng)域也受益于機器學(xué)習(xí)，比如安全監(jiān)控和智能相機中的面部識別和圖像分類應(yīng)用。另外，自然語言處理依靠機器學(xué)習(xí)來分析和生成文本，包括情感分析、機器翻譯等任務(wù)[7]。

機器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中也扮演著關(guān)鍵角色。通過分析用戶的行為模式，機器學(xué)習(xí)能預(yù)測用戶的喜好，并提供個性化的推薦。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)通過分析病人的數(shù)據(jù)幫助醫(yī)生進行更精準(zhǔn)的診斷。

隨著技術(shù)的演進，機器學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用持續(xù)創(chuàng)新和拓展。例如，生成式AI能夠基于學(xué)習(xí)的模式創(chuàng)作新的作品。同時，AI模型正逐步向多模態(tài)發(fā)展，以處理更多樣化和復(fù)雜的信息。

綜上所述，機器學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域的未來應(yīng)用充滿潛力，它將持續(xù)推進人工智能技術(shù)的進步，為人類的生活帶來更多便利和創(chuàng)新[8]。

3.2.1 智能網(wǎng)絡(luò)管理與維護

機器學(xué)習(xí)算法在通信系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)管控和保養(yǎng)中扮演著重要的角色。它們能夠通過對過往的網(wǎng)絡(luò)使用情況和故障記錄的分析，辨識出流量的非正常模式并預(yù)測潛在的問題，從而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自動化管理和維護，增強其安全性和可靠性。例如，針對網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測問題，利用機器學(xué)習(xí)方法可以評估未來流量的發(fā)展方向，及早警示可能的擁堵和故障，減少維護費用的同時提升用戶滿意度[9]。

3.2.2 故障檢測與預(yù)測

利用人工智能方法可以評估和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)故障，從而在問題發(fā)生之前進行修復(fù)。例如，在路由器系統(tǒng)內(nèi)，通過運用AI技術(shù)持續(xù)監(jiān)控路由器的性能和網(wǎng)絡(luò)流量，能夠預(yù)見可能出現(xiàn)的問題，并迅速采取行動進行維護或替換，以確保網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和抗干擾能力[10]。

3.3 圖像識別技術(shù)在通信領(lǐng)域的應(yīng)用

3.3.1 視頻監(jiān)控與安全

圖像識別技術(shù)在通信領(lǐng)域的影像監(jiān)控系統(tǒng)中得到了普遍應(yīng)用。它可以通過分析視頻畫面來識別人和物體，從而實現(xiàn)安全防護和智能警示。比如，在銀行和政府部門，這種技術(shù)可以自動檢測不尋常的場景或潛在威脅，并迅速觸發(fā)警報，確保安全并預(yù)防犯罪活動。

3.3.2 圖像壓縮與傳輸

圖像識別技術(shù)具備自動解析和壓縮圖片能力，有助于降低其儲存和傳送的成本，同時提升圖像的品質(zhì)和可靠性。在諸如遠程醫(yī)療服務(wù)和視頻會議等領(lǐng)域，這項技術(shù)能夠動態(tài)調(diào)整圖像的分辨率和傳輸速度，確保圖像傳輸?shù)姆€(wěn)定性及實時交互的高質(zhì)量[11]。圖像識別在處理分辨率不一的圖像時尤為有用，無論是在圖像預(yù)處理還是特征抽取階段。鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有不同的類型，每類在操作手段和適用場景上都有所不同，因此在進行圖像識別時，需要根據(jù)圖像種類及具體識別需求來挑選合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。以反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，它的構(gòu)成較為復(fù)雜，包含多層結(jié)構(gòu)，且相鄰層間的神經(jīng)元存在相互聯(lián)系，其結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示。

在設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的過程中，特別是對于圖像識別任務(wù)，通常需要設(shè)定3個關(guān)鍵的網(wǎng)絡(luò)層次：輸入層、輸出層以及隱藏層。由于同一層次的神經(jīng)元之間直接連接可能無法充分挖掘數(shù)據(jù)特征，因此重要的是通過這些神經(jīng)元與上一層或下一層的連接點傳遞和處理信息。這就要求技術(shù)人員在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)時，要細(xì)致考慮信息的反饋機制，并合理配置這些連接點，以確保網(wǎng)絡(luò)能夠適應(yīng)不同的圖像識別應(yīng)用

場景。

總的來說，人工智能在通信信息領(lǐng)域的應(yīng)用擁有巨大的潛力，它作為強大的推動力促進了通信技術(shù)的進步與革新。隨著該技術(shù)的持續(xù)演進和應(yīng)用范圍的拓寬，人工智能將在通信領(lǐng)域扮演更加關(guān)鍵的角色，為人類提供更方便、更高效、更安全的通信服務(wù)。

4 結(jié) 語

人工智能在信息通信領(lǐng)域的潛在應(yīng)用非常廣泛，它能夠大幅提升通信網(wǎng)絡(luò)的運營、保養(yǎng)和保護水平，提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)男芎途_性。隨著科技的不斷發(fā)展，我們期待著更多的創(chuàng)新和變革，這將進一步促進信息通信行業(yè)向更加智能化、高效化和安全化的方向發(fā)展。因而，人工智能與信息通信的結(jié)合將會持續(xù)扮演關(guān)鍵角色，對社會經(jīng)濟發(fā)展將產(chǎn)生持久且深遠的影響。

參考文獻

[1]黎佳玥，趙波，李想，等.基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)流量異常預(yù)測方法[J].計算機工程與應(yīng)用，2020，56（6）：39-50.

[2]析艾春，賈立君.基于機器學(xué)習(xí)算法的通信網(wǎng)絡(luò)入侵行為檢測方法[J].長江信息通信，2022，35（11）：55-57.

[3]李澤同.淺談人工智能在電子信息技術(shù)中的應(yīng)用[J].數(shù)字通信世界，2018，14（1）：161.

[4]陳堅，張鑫.人工智能在信息通信領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展前景[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2024，14（9）：17-20.

[5]張彥清，胡月，孫文匯.計算機通信技術(shù)與電子信息在人工智能領(lǐng)域的實踐應(yīng)用[J].計算機產(chǎn)品與流通，2020，37（2）：40.

[6]任峰.信息通訊技術(shù)在人工智能中的使用[J].長江信息通信，2022，35（9）：95-97.

[7]李澤宇.人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全防御中的應(yīng)用探析[J].信息通信，2018，32（1）：196-197.

[8]宮小冬.計算機通信與電子信息技術(shù)在人工智能領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].自動化應(yīng)用，2023，64（10）：236-238.

[9]代燕妮.大數(shù)據(jù)時代背景下人工智能在信息安全技術(shù)中的應(yīng)用研究[J].長江信息通信，2023，36（7）：145-147.

[10]馮佳康，黃昊.計算機通信技術(shù)與電子信息技術(shù)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用分析[J].數(shù)字通信世界，2023，19（10）：110-112.

[11]孟慧.人工智能在電子信息技術(shù)中的應(yīng)用[J].數(shù)字通信世界，2023，19（8）：111-113.

收稿日期：2024-04-30 修回日期：2024-06-03