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

白富強(qiáng)

（晉中職業(yè)技術(shù)學(xué)院 山西省晉中市 030600）

在現(xiàn)代社會(huì)，計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)已成為生產(chǎn)、生活中重要的工具，隨著人們對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)運(yùn)用的深化，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)技術(shù)逐漸難以滿足人們對(duì)于智能化和精細(xì)化的要求，在此背景下，人工智能應(yīng)運(yùn)而生，并成為信息科技的重要發(fā)展方向。具體說來，當(dāng)前研究較多的人工智能技術(shù)包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。將這些新技術(shù)運(yùn)用到計(jì)算機(jī)技術(shù)中去，一方面可以在一定程度上滿足用戶對(duì)信息系統(tǒng)的需求，另一方面也有助于推動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)的進(jìn)一步發(fā)展。

1 計(jì)算機(jī)技術(shù)與人工智能

1.1 計(jì)算機(jī)技術(shù)

計(jì)算機(jī)技術(shù)就是在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中采用的技術(shù)手段，包括硬件、軟件和應(yīng)用技術(shù)，它是人工智能技術(shù)的基石[1]。早在上世紀(jì)六十年代，集成電路式計(jì)算機(jī)取代了晶體管計(jì)算機(jī)，大幅提高了機(jī)器的運(yùn)算能力，在此基礎(chǔ)上，學(xué)者們開發(fā)了以統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)的專家系統(tǒng)技術(shù)，即對(duì)龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，并做出概率分析。這一階段的計(jì)算機(jī)技術(shù)更多是進(jìn)行數(shù)學(xué)邏輯的計(jì)算，缺乏自主學(xué)習(xí)和分析的能力，因而可視作為“偽”智能。到了本世紀(jì)，大規(guī)模集成電路計(jì)算機(jī)成為主流，設(shè)備的運(yùn)算能力和邏輯分析能力得以跨越式提升，與網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)相結(jié)合，為人工智能的誕生提供了技術(shù)準(zhǔn)備。

1.2 人工智能技術(shù)

人工智能的主要任務(wù)是探究可以模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、應(yīng)用和方法[2]。這一技術(shù)學(xué)科對(duì)智能的本質(zhì)進(jìn)行研究，并通過編程指令讓智能機(jī)器面對(duì)待處理的任務(wù)能夠做出與人類智能相似的反應(yīng)和判斷。人工智能技術(shù)可以分成三個(gè)層次，基礎(chǔ)的層次就是將數(shù)據(jù)運(yùn)算和信息存儲(chǔ)結(jié)合起來，使機(jī)器具有獨(dú)立運(yùn)算和傳遞信息的能力；中間的層次是讓機(jī)器能夠根據(jù)所接收到的信息做出判斷和行動(dòng)；最終的層次是通過機(jī)器對(duì)算法和信息來源的自主深度學(xué)習(xí)，進(jìn)而做出有針對(duì)性的行動(dòng)。人工智能領(lǐng)域的研究重點(diǎn)包括機(jī)器人、圖像追蹤、自然語言處理與專家系統(tǒng)等，當(dāng)前已在軍工、醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域發(fā)揮了一定的價(jià)值[3]。

1.3 人工智能操作系統(tǒng)

上世紀(jì)六十年代末，斯坦福大學(xué)就機(jī)器人操作系統(tǒng)的研究為人工智能操作系統(tǒng)奠定了理論基礎(chǔ)，此后隨著計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)中逐漸發(fā)展，人工智能操作系統(tǒng)逐漸成熟，逐步在軍工、航空航天、教育、家庭中投入使用。目前普遍認(rèn)為人工智能操作系統(tǒng)應(yīng)在通用操作系統(tǒng)的基本功能基礎(chǔ)上，增加語音識(shí)別系統(tǒng)、機(jī)器視覺系統(tǒng)、執(zhí)行器系統(tǒng)與認(rèn)知行為系統(tǒng)中的一個(gè)或多個(gè)。其中，通過語音識(shí)別系統(tǒng)，用戶可以以語言的形式發(fā)布指令，要求機(jī)器去執(zhí)行；機(jī)器視覺系統(tǒng)就是可以對(duì)影像進(jìn)行識(shí)別，進(jìn)而執(zhí)行SLAM 和導(dǎo)航等任務(wù)；執(zhí)行器系統(tǒng)主要能夠運(yùn)用運(yùn)動(dòng)算法等計(jì)算邏輯，實(shí)現(xiàn)手臂抓取、底盤運(yùn)動(dòng)等功能；認(rèn)知系統(tǒng)賦予了機(jī)器進(jìn)行推理和認(rèn)知的能力。

2 相較于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)，人工智能的顯著優(yōu)勢(shì)

圖1：人工智能的工作原理

2.1 具備自主學(xué)習(xí)能力與非線性任務(wù)處理能力

人工智能與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)的核心區(qū)別就在于其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力與非線性任務(wù)的處置能力。面對(duì)非線性問題，人工智能首先對(duì)其中所蘊(yùn)含的低層次信息進(jìn)行整合與分析，然后通過信息解釋與信息推理，得到高層次的概念和信息[4]。而且，在用戶進(jìn)行系統(tǒng)操作時(shí)，人工智能可記錄和學(xué)習(xí)用戶的習(xí)慣和傾向，在同一用戶下次使用時(shí)，可以主動(dòng)進(jìn)行信息篩選和過濾，從而提高工作的效率。人工智能的工作原理如圖1所示。

2.2 強(qiáng)大的模糊信息處置能力與協(xié)作能力

計(jì)算機(jī)的傳統(tǒng)工作模式是通過由代碼組成的源文件下達(dá)各種指令，進(jìn)而完成各項(xiàng)工作，當(dāng)面對(duì)的信息較為清晰、指向明確時(shí)，可有效進(jìn)行處置；但面對(duì)的信息具有較強(qiáng)的模糊性時(shí)，則難以進(jìn)行處置。而人工智能是模擬人的智能進(jìn)行工作的，面對(duì)存在不確定性的信息，可通過推理與自我學(xué)習(xí)，給出專業(yè)化的處置。此外，隨著處置類似信息規(guī)模的增加，在自我學(xué)習(xí)的過程中，人工智能對(duì)同類信息的處理能力也在逐漸提升。

傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境管理時(shí)，往往采用的是輪詢的方式，即上中層由上層進(jìn)行監(jiān)測(cè)，下層由中層進(jìn)行監(jiān)測(cè)，一旦任意一層出現(xiàn)問題，其他層次的工作都將受到影響。將人工智能引入互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境管理工作中，可借助多代理的協(xié)作分布思維，有效規(guī)避層級(jí)式技術(shù)管理的協(xié)作問題。

2.3 減少資源消耗，提高系統(tǒng)運(yùn)行速度

在人們應(yīng)用計(jì)算機(jī)的過程中，經(jīng)常會(huì)進(jìn)行程序啟動(dòng)和指令發(fā)布的操作，在這一過程中常常存在系統(tǒng)冗余的現(xiàn)象，嚴(yán)重時(shí)甚至可能導(dǎo)致卡頓或宕機(jī)問題的出現(xiàn)。但人工智能系統(tǒng)除執(zhí)行人們所發(fā)布的指令外，還可以對(duì)運(yùn)行系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)控，及時(shí)關(guān)閉不必要的程序或處理累積的問題，從而將運(yùn)算資源釋放出來，提升系統(tǒng)的工作效率。

此外，隨著我國(guó)逐漸進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，計(jì)算機(jī)所需處理的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出了多種來源、多種結(jié)構(gòu)的特征，而傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)工作模式在獲取超大容量的數(shù)據(jù)體時(shí)，往往會(huì)存在運(yùn)算能力不足的問題，嚴(yán)重時(shí)可能導(dǎo)致頻繁報(bào)錯(cuò)。而將人工智能技術(shù)引入到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中后，可以對(duì)這些特征各異的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分層，從而逐級(jí)分類管理，更好地利用機(jī)器邏輯運(yùn)算能力，提升系統(tǒng)運(yùn)行的效率，維護(hù)系統(tǒng)穩(wěn)定[5]。

3 人工智能系統(tǒng)在計(jì)算機(jī)科技中的應(yīng)用實(shí)踐

3.1 人工智能在計(jì)算機(jī)軟件中的應(yīng)用

在近二十年的時(shí)間，隨著智能手機(jī)的普及，計(jì)算機(jī)軟件領(lǐng)域發(fā)生了質(zhì)的發(fā)展，在可用性、操作性和用戶體驗(yàn)方面取得了明顯的進(jìn)步。而人工智能技術(shù)突出的自我學(xué)習(xí)能力、模糊信息處置能力和協(xié)同能力為軟件的開發(fā)提供了很多的新的思路。舉例來說，很多信息門戶網(wǎng)站與在線購(gòu)物網(wǎng)站都應(yīng)用了專家系統(tǒng)。利用人工智能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘功能，對(duì)用戶的習(xí)慣進(jìn)行個(gè)性化分析，從而獲取其點(diǎn)擊傾向與購(gòu)買偏好，從而更好地進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。而語音識(shí)別技術(shù)則在人機(jī)交互方面發(fā)揮了重要的價(jià)值，蘋果、微軟、小米等企業(yè)為本公司生產(chǎn)的硬件終端配備了智能語音助手，人們可以通過語言的形式向其發(fā)布指令或進(jìn)行簡(jiǎn)單交流。

現(xiàn)在，越來越多的公司啟用了包含智能語音識(shí)別系統(tǒng)的電話客服軟件。客戶通過與智能語音的交流即可解決80%以上的問題，超出智能語音現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)范圍的問題才會(huì)轉(zhuǎn)向人工客服。這樣，客戶可通過語音而非傳統(tǒng)按鍵的形式錄入自己的基本信息，改善了操作體驗(yàn)，同時(shí)對(duì)于存在特殊問題的客戶，也縮短了其聯(lián)系人工客服時(shí)所耗費(fèi)的等待時(shí)長(zhǎng)。對(duì)于人工客服而言，則將其從回復(fù)重復(fù)性問題的工作中解放了出來，能夠?qū)⒕ν度氲絼?chuàng)造性的工作當(dāng)中，能更好地發(fā)揮主觀能動(dòng)性。對(duì)于企業(yè)而言，一方面可以24 小時(shí)開通客服服務(wù)，不再受限于員工的工作時(shí)間，有利于提升企業(yè)的社會(huì)聲譽(yù)，另一方面也可以在保持甚至提升原有服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)，大幅降低經(jīng)營(yíng)成本，提升利潤(rùn)空間。而隨著實(shí)踐的增加，人工智能所具備的自主學(xué)習(xí)能力可以使其能夠應(yīng)對(duì)更多的問題，擴(kuò)充數(shù)據(jù)庫(kù)的體量，從而更好的應(yīng)對(duì)所處理的工作任務(wù)。除此之外，隨著人工智能的圖像識(shí)別系統(tǒng)的逐漸成熟，人臉識(shí)別技術(shù)、物流機(jī)器人、無人駕駛技術(shù)等方面的應(yīng)用隨之發(fā)展起來，并帶來人們工作、生活方式的進(jìn)一步蛻變。

3.2 人工智能在計(jì)算機(jī)硬件中的應(yīng)用

盡管相較于軟件領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)硬件發(fā)展相對(duì)緩慢，但將人工智能與硬件技術(shù)結(jié)合起來，仍帶來了眾多顯著的成果。其中，AI 芯片已成為信息科技領(lǐng)域的重點(diǎn)開發(fā)方向之一，利用人工智能的深度學(xué)習(xí)功能所打造的芯片，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)新知識(shí)的自主學(xué)習(xí)和內(nèi)化，同時(shí)還能夠與用戶構(gòu)成良好的個(gè)性化交互，從而根據(jù)用戶的使用習(xí)慣不斷改善自身環(huán)境。但截至目前，為滿足AI 芯片的運(yùn)算量要求，往往采用矩陣加法和乘法的方式來形成多CPU 的并行處理，由于在有效提高運(yùn)算效率的同時(shí)，也增加了芯片的功耗，因而在散熱問題有效解決前，暫時(shí)還未能投入到實(shí)際生產(chǎn)領(lǐng)域。

人工智能可將圖像識(shí)別、語音識(shí)別和語音處理等多種功能與計(jì)算機(jī)硬件結(jié)合起來，從而將CPU、DIC 等以集成和關(guān)聯(lián)的方式聯(lián)系起來，從而為軟件的運(yùn)行提供良好的環(huán)境基礎(chǔ)。此外，利用人工智能也有助于將計(jì)算機(jī)整體和外部硬件之間構(gòu)成有效的聯(lián)系，從而推動(dòng)硬件布局的科學(xué)化與合理化。

3.3 人工智能在大數(shù)據(jù)管理中的應(yīng)用

相對(duì)于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)，人工智能所獨(dú)有的模糊信息處置能力和自主學(xué)習(xí)能力，使其在數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)挖掘方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)。面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上的海量數(shù)據(jù)，若對(duì)所有具有目標(biāo)特征的信息不加區(qū)分的進(jìn)行采集，不但會(huì)造成系統(tǒng)負(fù)擔(dān)過重，資源消耗加大，而且可能獲取的無效信息過多，導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集的價(jià)值大大折扣。而人工智能通過分類管理和學(xué)習(xí)用戶傾向的方式，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)獲得最為準(zhǔn)確、最符合用戶訴求的數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)挖掘的過程中，人工智能系統(tǒng)能夠更好應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，并在具有多樣化特征的信息中挖掘出不同層次的內(nèi)容，結(jié)合推理與判定的功能，對(duì)高價(jià)值的信息進(jìn)行總結(jié)提煉，從而提高數(shù)據(jù)分析的效率與效果。

3.4 人工智能在本地計(jì)算機(jī)安全管理方面的應(yīng)用

相對(duì)于傳統(tǒng)防火墻，智能防火墻在發(fā)現(xiàn)病毒和攔截病毒的處置過程中，準(zhǔn)確性和效率都更為突出。運(yùn)用智能分析識(shí)別功能，能夠?qū)⒖梢身?xiàng)目與現(xiàn)有有害信息進(jìn)行比較，從而給出最合適的處置方式，控制其訪問權(quán)限。面對(duì)黑客攻擊、病毒攻擊等風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，還可以采用智能化切斷部分端口或局域網(wǎng)的方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳播性病毒的有效控制，提升本地計(jì)算機(jī)的安全性。此外，對(duì)于計(jì)算機(jī)內(nèi)的應(yīng)用軟件，智能防火墻軟件還可以進(jìn)行高權(quán)限的管理，調(diào)配其系統(tǒng)權(quán)限，解決服務(wù)供給拒絕的問題。

3.5 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與決策中的應(yīng)用

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理中應(yīng)用人工智能系統(tǒng)，可以與知識(shí)庫(kù)和問題求解技術(shù)結(jié)合起來，更加專業(yè)地對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行系統(tǒng)監(jiān)控。例如，應(yīng)用人工智能反垃圾郵件系統(tǒng)，可以將可能侵犯到用戶隱私的垃圾郵件及時(shí)屏蔽，并對(duì)收到的郵件進(jìn)行自動(dòng)化分類和打標(biāo)簽，從而提升郵箱的內(nèi)部利用率。人工智能系統(tǒng)強(qiáng)大的邏輯運(yùn)算能力，可以學(xué)習(xí)用戶對(duì)信息的處置方式，進(jìn)而優(yōu)化自己的推理和判斷能力，結(jié)合智能化的數(shù)據(jù)分析，找出計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中冗余的內(nèi)容進(jìn)行清除，并對(duì)其中的不穩(wěn)定性問題進(jìn)行處置，通過合理的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃，提升計(jì)算機(jī)工作的效率。

4 結(jié)論

隨著計(jì)算機(jī)科技的發(fā)展，人工智能應(yīng)運(yùn)而生，而將人工智能系統(tǒng)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)科技中，又能反過來促進(jìn)后者的進(jìn)一步深入發(fā)展。相對(duì)于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)，人工智能系統(tǒng)所具有的獨(dú)有特點(diǎn)，有助于促進(jìn)計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)升級(jí)的同時(shí)也有利于維護(hù)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全性和穩(wěn)定性，并提升其運(yùn)行的效率，符合新時(shí)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展要求，有助于推動(dòng)各行各業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。