白富強

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

在現(xiàn)代社會，計算機科學(xué)技術(shù)已成為生產(chǎn)、生活中重要的工具，隨著人們對計算機技術(shù)運用的深化，傳統(tǒng)的計算機技術(shù)逐漸難以滿足人們對于智能化和精細化的要求，在此背景下，人工智能應(yīng)運而生，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)、機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。將這些新技術(shù)運用到計算機技術(shù)中去，一方面可以在一定程度上滿足用戶對信息系統(tǒng)的需求，另一方面也有助于推動計算機科學(xué)的進一步發(fā)展。

1 計算機技術(shù)與人工智能

1.1 計算機技術(shù)

計算機技術(shù)就是在計算機領(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]。早在上世紀六十年代，集成電路式計算機取代了晶體管計算機，大幅提高了機器的運算能力，在此基礎(chǔ)上，學(xué)者們開發(fā)了以統(tǒng)計學(xué)為基礎(chǔ)的專家系統(tǒng)技術(shù)，即對龐大的數(shù)據(jù)進行運算，并做出概率分析。這一階段的計算機技術(shù)更多是進行數(shù)學(xué)邏輯的計算，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，大規(guī)模集成電路計算機成為主流，設(shè)備的運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、延伸和擴展人類智能的理論、應(yīng)用和方法[2]。這一技術(shù)學(xué)科對智能的本質(zhì)進行研究，并通過編程指令讓智能機器面對待處理的任務(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)可以分成三個層次，基礎(chǔ)的層次就是將數(shù)據(jù)運算和信息存儲結(jié)合起來，使機器具有獨立運算和傳遞信息的能力；中間的層次是讓機器能夠根據(jù)所接收到的信息做出判斷和行動；最終的層次是通過機器對算法和信息來源的自主深度學(xué)習(xí)，進而做出有針對性的行動。人工智能領(lǐng)域的研究重點包括機器人、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)揮了一定的價值[3]。

1.3 人工智能操作系統(tǒng)

上世紀六十年代末，斯坦福大學(xué)就機器人操作系統(tǒng)的研究為人工智能操作系統(tǒng)奠定了理論基礎(chǔ)，此后隨著計算機與網(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，增加語音識別系統(tǒng)、機器視覺系統(tǒng)、執(zhí)行器系統(tǒng)與認知行為系統(tǒng)中的一個或多個。其中，通過語音識別系統(tǒng)，用戶可以以語言的形式發(fā)布指令，要求機器去執(zhí)行；機器視覺系統(tǒng)就是可以對影像進行識別，進而執(zhí)行SLAM 和導(dǎo)航等任務(wù)；執(zhí)行器系統(tǒng)主要能夠運用運動算法等計算邏輯，實現(xiàn)手臂抓取、底盤運動等功能；認知系統(tǒng)賦予了機器進行推理和認知的能力。

2 相較于傳統(tǒng)計算機技術(shù)，人工智能的顯著優(yōu)勢

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)計算機技術(shù)的核心區(qū)別就在于其強大的學(xué)習(xí)能力與非線性任務(wù)的處置能力。面對非線性問題，人工智能首先對其中所蘊含的低層次信息進行整合與分析，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，在用戶進行系統(tǒng)操作時，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，可以主動進行信息篩選和過濾，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 強大的模糊信息處置能力與協(xié)作能力

計算機的傳統(tǒng)工作模式是通過由代碼組成的源文件下達各種指令，進而完成各項工作，當(dāng)面對的信息較為清晰、指向明確時，可有效進行處置；但面對的信息具有較強的模糊性時，則難以進行處置。而人工智能是模擬人的智能進行工作的，面對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，人工智能對同類信息的處理能力也在逐漸提升。

傳統(tǒng)計算機技術(shù)進行互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境管理時，往往采用的是輪詢的方式，即上中層由上層進行監(jiān)測，下層由中層進行監(jiān)測，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)運行速度

在人們應(yīng)用計算機的過程中，經(jīng)常會進行程序啟動和指令發(fā)布的操作，在這一過程中常常存在系統(tǒng)冗余的現(xiàn)象，嚴重時甚至可能導(dǎo)致卡頓或宕機問題的出現(xiàn)。但人工智能系統(tǒng)除執(zhí)行人們所發(fā)布的指令外，還可以對運行系統(tǒng)進行動態(tài)監(jiān)控，及時關(guān)閉不必要的程序或處理累積的問題，從而將運算資源釋放出來，提升系統(tǒng)的工作效率。

此外，隨著我國逐漸進入大數(shù)據(jù)時代，計算機所需處理的數(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)計算機工作模式在獲取超大容量的數(shù)據(jù)體時，往往會存在運算能力不足的問題，嚴重時可能導(dǎo)致頻繁報錯。而將人工智能技術(shù)引入到計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中后，可以對這些特征各異的數(shù)據(jù)進行智能化分層，從而逐級分類管理，更好地利用機器邏輯運算能力，提升系統(tǒng)運行的效率，維護系統(tǒng)穩(wěn)定[5]。

3 人工智能系統(tǒng)在計算機科技中的應(yīng)用實踐

3.1 人工智能在計算機軟件中的應(yīng)用

在近二十年的時間，隨著智能手機的普及，計算機軟件領(lǐng)域發(fā)生了質(zhì)的發(fā)展，在可用性、操作性和用戶體驗方面取得了明顯的進步。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)站與在線購物網(wǎng)站都應(yīng)用了專家系統(tǒng)。利用人工智能強大的數(shù)據(jù)挖掘功能，對用戶的習(xí)慣進行個性化分析，從而獲取其點擊傾向與購買偏好，從而更好地進行精準營銷。而語音識別技術(shù)則在人機交互方面發(fā)揮了重要的價值，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)布指令或進行簡單交流。

現(xiàn)在，越來越多的公司啟用了包含智能語音識別系統(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)庫范圍的問題才會轉(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，同時對于存在特殊問題的客戶，也縮短了其聯(lián)系人工客服時所耗費的等待時長。對于人工客服而言，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)揮主觀能動性。對于企業(yè)而言，一方面可以24 小時開通客服服務(wù)，不再受限于員工的工作時間，有利于提升企業(yè)的社會聲譽，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，大幅降低經(jīng)營成本，提升利潤空間。而隨著實踐的增加，人工智能所具備的自主學(xué)習(xí)能力可以使其能夠應(yīng)對更多的問題，擴充數(shù)據(jù)庫的體量，從而更好的應(yīng)對所處理的工作任務(wù)。除此之外，隨著人工智能的圖像識別系統(tǒng)的逐漸成熟，人臉識別技術(shù)、物流機器人、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、生活方式的進一步蛻變。

3.2 人工智能在計算機硬件中的應(yīng)用

盡管相較于軟件領(lǐng)域，計算機硬件發(fā)展相對緩慢，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)對新知識的自主學(xué)習(xí)和內(nèi)化，同時還能夠與用戶構(gòu)成良好的個性化交互，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，由于在有效提高運算效率的同時，也增加了芯片的功耗，因而在散熱問題有效解決前，暫時還未能投入到實際生產(chǎn)領(lǐng)域。

人工智能可將圖像識別、語音識別和語音處理等多種功能與計算機硬件結(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算機整體和外部硬件之間構(gòu)成有效的聯(lián)系，從而推動硬件布局的科學(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

相對于傳統(tǒng)計算機技術(shù)，人工智能所獨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。面對互聯(lián)網(wǎng)上的海量數(shù)據(jù)，若對所有具有目標特征的信息不加區(qū)分的進行采集，不但會造成系統(tǒng)負擔(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，能夠在較短的時間內(nèi)獲得最為準確、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，對高價值的信息進行總結(jié)提煉，從而提高數(shù)據(jù)分析的效率與效果。

3.4 人工智能在本地計算機安全管理方面的應(yīng)用

相對于傳統(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，準確性和效率都更為突出。運用智能分析識別功能，能夠?qū)⒖梢身椖颗c現(xiàn)有有害信息進行比較，從而給出最合適的處置方式，控制其訪問權(quán)限。面對黑客攻擊、病毒攻擊等風(fēng)險時，還可以采用智能化切斷部分端口或局域網(wǎng)的方式，實現(xiàn)對傳播性病毒的有效控制，提升本地計算機的安全性。此外，對于計算機內(nèi)的應(yīng)用軟件，智能防火墻軟件還可以進行高權(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 人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與決策中的應(yīng)用

在計算機網(wǎng)絡(luò)管理中應(yīng)用人工智能系統(tǒng)，可以與知識庫和問題求解技術(shù)結(jié)合起來，更加專業(yè)地對計算機網(wǎng)絡(luò)進行系統(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屏蔽，并對收到的郵件進行自動化分類和打標簽，從而提升郵箱的內(nèi)部利用率。人工智能系統(tǒng)強大的邏輯運算能力，可以學(xué)習(xí)用戶對信息的處置方式，進而優(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，找出計算機網(wǎng)絡(luò)中冗余的內(nèi)容進行清除，并對其中的不穩(wěn)定性問題進行處置，通過合理的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃，提升計算機工作的效率。

4 結(jié)論

隨著計算機科技的發(fā)展，人工智能應(yīng)運而生，而將人工智能系統(tǒng)應(yīng)用于計算機科技中，又能反過來促進后者的進一步深入發(fā)展。相對于傳統(tǒng)計算機技術(shù)，人工智能系統(tǒng)所具有的獨有特點，有助于促進計算機軟硬件技術(shù)升級的同時也有利于維護計算機網(wǎng)絡(luò)的安全性和穩(wěn)定性，并提升其運行的效率，符合新時期經(jīng)濟社會的發(fā)展要求，有助于推動各行各業(yè)的進一步發(fā)展。