◎衛(wèi)方方

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展速度的大幅度提升，智能化技術(shù)已成為十分重要的發(fā)展方向。人工智能技術(shù)逐漸在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)中廣泛應(yīng)用，不單單衍生出一些新職能，也利于對(duì)大量的信息數(shù)據(jù)做智能化分析及處理。我們應(yīng)認(rèn)真分析和研究移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)中人工智能技術(shù)的具體應(yīng)用情況，推動(dòng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)逐漸走上一條穩(wěn)定發(fā)展道路。

一、人工智能技術(shù)的各個(gè)功能模塊

（一）數(shù)據(jù)探索及學(xué)習(xí)分析

在對(duì)各項(xiàng)信息數(shù)據(jù)的深度挖掘過程中，需要對(duì)各項(xiàng)信息數(shù)據(jù)之間的關(guān)系形成清晰的認(rèn)識(shí)，目前最為廣泛應(yīng)用的是人工智能技術(shù)。

人工智能技術(shù)的一項(xiàng)重要分支內(nèi)容就是機(jī)器學(xué)習(xí)，通過計(jì)算機(jī)的各個(gè)功能模塊實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)這一目標(biāo)，依據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過計(jì)算機(jī)智能實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種抽象表現(xiàn)，依據(jù)對(duì)大腦的模擬來(lái)實(shí)現(xiàn)某些功能，其中包含多層次深度反饋以及分布式計(jì)算等等，以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)分析及計(jì)算等目標(biāo)，而后再通過數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，逐漸將其轉(zhuǎn)換成一種模型，讓它帶有一定自主學(xué)習(xí)功能，讓智能搜索及非線性問題處理速度得到提升[1]。

（二）人機(jī)交互功能

在人和機(jī)器人進(jìn)行交流溝通的過程中，希望機(jī)器人可以將人類特征模仿出來(lái)，實(shí)現(xiàn)理解及觀察等功能，也可以讓機(jī)器人展現(xiàn)出和人接近的交互功能，還可以讓人們實(shí)現(xiàn)自己的需求。

在實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互這一目標(biāo)的過程中，一般是依賴識(shí)別技術(shù)，機(jī)器人作為一種機(jī)械設(shè)備，其所完成的模擬人行為的這樣一個(gè)過程，展現(xiàn)出智能先進(jìn)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。人工智能領(lǐng)域當(dāng)中的模擬識(shí)別技術(shù)和傳統(tǒng)模擬技術(shù)之間的差別，在于通過計(jì)算機(jī)來(lái)完成自身的感知任務(wù)，這是一種計(jì)算機(jī)模擬識(shí)別系統(tǒng)，可以讓機(jī)器發(fā)揮出和人相似的感知能力[2]。

（三）智能分析及處理

在知識(shí)分析及處理時(shí)，發(fā)揮出主導(dǎo)性作用的其實(shí)是專家系統(tǒng)，這也是人工智能的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向，憑借知識(shí)來(lái)解決專業(yè)問題，促使人工智能技術(shù)逐漸從理論向著實(shí)踐的方向發(fā)展。專家系統(tǒng)的顯著特征是具備專業(yè)化的知識(shí)，是計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng)，將某一個(gè)領(lǐng)域中專家的知識(shí)及經(jīng)驗(yàn)融合起來(lái)之后，使推理技術(shù)的作用充分發(fā)揮出來(lái)，解決專業(yè)領(lǐng)域中的復(fù)雜問題。在此系統(tǒng)當(dāng)中，專家知識(shí)的表達(dá)及應(yīng)用是十分重要的，在人工智能技術(shù)發(fā)展進(jìn)程向前推進(jìn)的過程中，更為重要的一點(diǎn)是它和其他人工智能技術(shù)之間的相互融合[3]。

二、人工智能技術(shù)的具體應(yīng)用

（一）應(yīng)用身份認(rèn)證

身份認(rèn)證是人工智能算法的一個(gè)重要應(yīng)用方向。一直以來(lái)，最為廣泛應(yīng)用的身份認(rèn)證方法是用戶名和密碼的口令模式以及外設(shè)的U盾等設(shè)備。但是因密碼有被破譯或者是被遺忘的風(fēng)險(xiǎn)，U盾等外設(shè)也不便于攜帶，多因子身份認(rèn)證方式以及生物識(shí)別身份認(rèn)證方式逐漸廣泛應(yīng)用。

多因子身份認(rèn)證方法是兩種或以上的身份認(rèn)證方式相結(jié)合的身份認(rèn)證模式，將各種類型身份認(rèn)證方法的優(yōu)勢(shì)結(jié)合，彌補(bǔ)單一身份認(rèn)證模式中的缺陷?，F(xiàn)階段，人們認(rèn)可的一種多因子認(rèn)證方法是用密碼和用戶大數(shù)據(jù)圖譜分析認(rèn)證，使原本密碼登錄模式的安全性得到提升。用戶大數(shù)據(jù)圖譜是通過用戶在互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)中記載下來(lái)的各種行為模式，開展基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分析工作，完成用戶基本行為模型構(gòu)建工作，對(duì)用戶的各種行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)不符合用戶行為模型的登錄或者是付款等請(qǐng)求情況，是對(duì)普通密碼認(rèn)證模式的有效補(bǔ)充。

生物識(shí)別認(rèn)證模式是采集用戶的各種生物樣本，對(duì)用戶的唯一性特征進(jìn)行對(duì)比的一種認(rèn)證模式。生物識(shí)別認(rèn)證模式本身的安全性比較強(qiáng)，并且隨著硬件不斷發(fā)展，各種移動(dòng)終端上承載的生物識(shí)別模塊規(guī)模也不斷縮小，使用越發(fā)方便。生物信息采集工作涉及的信息數(shù)據(jù)量比較大，構(gòu)建出的比對(duì)特征數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模更大，因此，生物識(shí)別認(rèn)證工作進(jìn)行的過程中，對(duì)人工智能算法的分析功能依賴性比較強(qiáng)。

U盾

（二）虛擬現(xiàn)實(shí)及增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域中的應(yīng)用

隨著人工智能技術(shù)投入使用，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中涌現(xiàn)出很多新的應(yīng)用，促使產(chǎn)品的研發(fā)和應(yīng)用速度提升，比方說(shuō)虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，這一技術(shù)憑借對(duì)用戶周邊各項(xiàng)信息數(shù)據(jù)的上傳，并在服務(wù)器計(jì)算功能的作用之下，將計(jì)算結(jié)果傳輸?shù)接脩舻脑O(shè)備。因?yàn)樾枰紤]到用戶體驗(yàn)這一問題，數(shù)據(jù)從采集到呈現(xiàn)的時(shí)間不斷減少，人工智能技術(shù)提供了一種效率更高的數(shù)據(jù)計(jì)算方法，可以有效增強(qiáng)數(shù)據(jù)的瞬時(shí)性計(jì)算能力。

三、結(jié)語(yǔ)

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展過程中，人工智能技術(shù)發(fā)揮出的作用十分重要，不單單可以為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)拓展發(fā)展領(lǐng)域，也可以讓移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)更為廣泛地應(yīng)用。人工智能技術(shù)的應(yīng)用，能夠解決以往移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展過程中存在的許多問題，為社會(huì)科技及文化的可持續(xù)發(fā)展起到一定促進(jìn)作用。