摘 要在互聯(lián)網(wǎng)信息爆炸時代，信息量正在呈現(xiàn)幾何爆發(fā)式增長，人類必須面對高速的信息傳播速度與海量的信息內(nèi)容，所以客觀講人類已經(jīng)進入了一個前所未有的碎片化知識時代。為了滿足社會發(fā)展需要，人類必須懂得如何處理碎片化知識內(nèi)容，因此網(wǎng)絡(luò)化人工智能應(yīng)運而生，本文就針對這兩項內(nèi)容進行了簡單研究，結(jié)合二者理論主要探討了網(wǎng)絡(luò)化人工智能的未來應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】碎片化知識處理 網(wǎng)絡(luò)化人工智能 挖掘 未來應(yīng)用

當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)化人工智能發(fā)展迅速，已經(jīng)在人類科學(xué)知識領(lǐng)域占得一席之地，從實質(zhì)上來看人工智能的核心就在于處理知識問題，二者是共同產(chǎn)生且相輔相成的。當(dāng)前人類正處于碎片化知識時代，其碎片化知識的基本特征就在于滿足了用戶的多樣化需求，展示多模態(tài)、多粒度形態(tài)，且具有一定的無序性與真實性，在解決傳統(tǒng)知識工程局限性方面具有一定積極作用。而通過創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)化人工智能來處理碎片化知識也將成為人類科學(xué)發(fā)展進程中的一次大膽嘗試。

1 對碎片化知識的處理研究

目前人類對碎片化知識的處理趨于多元化方式，譬如對它的無序性、非完整性、冗余性以及隱喻性的研究已經(jīng)非常深入。總體來說，就是要基于碎片化知識和人類對知識的學(xué)習(xí)、記憶能力來實現(xiàn)更深層次的知識內(nèi)容挖掘，實現(xiàn)對碎片化知識內(nèi)容的有序組織。具體講，首先要迎合碎片化知識分散且大規(guī)模、蘊含豐富有價值信息的基本特征，在碎片化知識中尋找有價值內(nèi)容，實現(xiàn)學(xué)習(xí)挖掘，最后按照特定結(jié)構(gòu)來有序組織、存儲知識內(nèi)容，以便于日后對知識的查找與更新。目前人類需要建立一套完備的、有意義的碎片化知識歸納及組織體系，依據(jù)知識演化規(guī)律與知識置信度來進行體系評估，并提取其中所需要的知識內(nèi)容，描繪碎片化知識的組織與學(xué)習(xí)基本結(jié)構(gòu)。

當(dāng)然，人類對于碎片化知識的處理與研究是存在局限性的，這種局限性導(dǎo)致碎片化知識通常處于無序狀態(tài)，進而使得內(nèi)部關(guān)聯(lián)稀疏，無法與人類認(rèn)知關(guān)系形成緊密聯(lián)系。為了打破這種局限性，人類對于網(wǎng)絡(luò)化人工智能的研究就逐漸深入。它能夠合理整合規(guī)模龐大且內(nèi)容體系相對復(fù)雜的碎片化知識內(nèi)容，去除其中所存在的大量冗余與低價值知識內(nèi)容，為某些有價值的知識實施歸納統(tǒng)一化表達(dá)，完成知識學(xué)習(xí)與組織過程。可以見得，網(wǎng)絡(luò)化人工智能能夠解決碎片化知識結(jié)構(gòu)中所存在的耦合松散復(fù)雜關(guān)系，體現(xiàn)出一定的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)內(nèi)涵，并將碎片化知識處理轉(zhuǎn)化為知識圖譜二次展示出來，這就是網(wǎng)絡(luò)化人工智能的優(yōu)勢之處。目前大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)化碎片都基本實現(xiàn)了與網(wǎng)絡(luò)化人工智能的有機融合，例如他們在自治數(shù)據(jù)源的基礎(chǔ)上就實現(xiàn)了對于碎片化知識的表達(dá)演化，構(gòu)建拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)并完成了知識轉(zhuǎn)化自動化過程，而其中所存在的多方面、多層次科學(xué)問題也被有效分解解析。

就目前網(wǎng)絡(luò)化人工智能的發(fā)展來看，群智為網(wǎng)絡(luò)就以群體智慧為核心基礎(chǔ)，它能夠通過群體智慧來客觀反映碎片化知識，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)化人工智能相關(guān)性特征來實現(xiàn)碎片化知識信息的有效傳播轉(zhuǎn)換，凸顯群智網(wǎng)絡(luò)拓普性，滿足網(wǎng)絡(luò)化人工智能對于碎片化知識的有效處理過程。

2 網(wǎng)絡(luò)化人工智能的未來實際應(yīng)用探索

當(dāng)前人類正在深入研究網(wǎng)絡(luò)化人工智能，他們通過這一創(chuàng)新技術(shù)來構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)平臺，并在平臺上探索學(xué)習(xí)與組織碎片化知識內(nèi)容，滿足科學(xué)化處理條件。以下就談?wù)劵谒槠R處理應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)化人工智能未來應(yīng)用發(fā)展。

2.1 醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用探索

人類生命健康一直是網(wǎng)絡(luò)化人工智能所關(guān)注的，當(dāng)前利用人工智能技術(shù)輔助醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展，解決大規(guī)模數(shù)據(jù)信息問題已經(jīng)非常常見，它能夠幫助醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)預(yù)防治療與精準(zhǔn)治療。在未來，網(wǎng)絡(luò)化人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展必須更多依賴于碎片化知識處理機制，它不但要解決大部分臨床醫(yī)療問題，也要趨向于對醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的預(yù)測性研究，滿足對碎片化知識的跨域知識無序性與非完整性解析。比如說在針對丙肝病毒問題的解決上，該類病癥的碎片化信息在網(wǎng)絡(luò)上可以見到許多，但它們不成體系，沒有完整解釋丙肝病毒與人體肌肉無力之間的必然關(guān)系。所以醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)該利用網(wǎng)絡(luò)化人工智能在這些有關(guān)丙肝病毒的碎片化知識中提取有關(guān)二者之間醫(yī)學(xué)聯(lián)系的有價值信息，并通過人工智能來分析它們，可能在一定程度上解決這一長期存在的醫(yī)學(xué)界難題。

2.2 軍事領(lǐng)域應(yīng)用探索

在2016年，Google DeepMind就成功研發(fā)了Alphago程序。該程序基于網(wǎng)絡(luò)化人工智能設(shè)計，具有較強的自主學(xué)習(xí)能力，并且它也遵循了自我博弈理論，甚至在圍棋界戰(zhàn)勝了韓國著名圍棋職業(yè)選手李世石，這足以凸顯網(wǎng)絡(luò)化人工智能的強大，它已經(jīng)可以通過不斷的學(xué)習(xí)來戰(zhàn)勝人類。而總結(jié)歸納這一程序中所涵蓋的人工智能理念和碎片化知識內(nèi)容，在軍事領(lǐng)域中建立功能相仿的軍事系統(tǒng)也具有一定可行性，比如結(jié)合了深度學(xué)習(xí)碎片化知識內(nèi)容與Monte-Carlo模型的“戰(zhàn)場決策分析平行軍事系統(tǒng)”。該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對歷史戰(zhàn)場或軍事演習(xí)碎片化知識數(shù)據(jù)的有效處理和整合，同時實現(xiàn)深度自覺學(xué)習(xí)，模擬軍事博弈過程，目前它已經(jīng)在我國國防體系中有所應(yīng)用，不但彌補了傳統(tǒng)中軍事智能化系統(tǒng)中的諸多不足問題，也實現(xiàn)了對未來戰(zhàn)爭形勢及勝率的提前預(yù)測，對我國國防體系合理調(diào)整具有一定啟發(fā)作用。當(dāng)然，在該系統(tǒng)中“平行”的理念正是希望凸顯在復(fù)雜空間環(huán)境中實現(xiàn)對平行碎片化知識內(nèi)容的有效整合，通過這些碎片化知識來驅(qū)動軍事體系的有效構(gòu)建，模擬軍事組織系統(tǒng)，同時預(yù)測敵方軍事體系，為我軍對敵方的有針對性打擊奠定優(yōu)勢。總結(jié)來說，它就通過網(wǎng)絡(luò)化人工智能模型實現(xiàn)了對碎片化知識的有效分析，保證了戰(zhàn)場信息的快速傳遞，對國防體系的指揮決策具有一定參考作用，另外，它還構(gòu)建了相對較為全面的軍事訓(xùn)練體系。

3 總結(jié)

在當(dāng)代，網(wǎng)絡(luò)化人工智能與碎片化知識的關(guān)系將會越來越緊密，它們已經(jīng)滲透到人類的生活、工作、學(xué)習(xí)等多個層面，幫助人們實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)絡(luò)化人工智能的理論與實踐發(fā)展結(jié)合，在各個領(lǐng)域中都能做到做到問題解決與傳統(tǒng)瓶頸突破，對未來世界發(fā)展具有現(xiàn)實促進意義。

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作者簡介

孫泊楠（2000-），男，高中在讀，山東省淄博市人。

作者單位

山東省淄博第七中學(xué) 山東省淄博市 255400