陳超 南京秦淮之源智能科技有限公司
本文主要以計算機通信技術與電子信息在人工智能領域的實踐應用為重點進行闡述,結合當下計算機通信技術與電子信息在人工智能領域的應用現(xiàn)狀為主要依據(jù),從人工智能領域當中計算機通信技術的實現(xiàn)的應用、人工智能當中電子信息技術這幾方面進行深入探索與研究,其目的在于提升計算機通信技術與電子信息在人工智能領域的應用效果。
人工智能當中的處理技術,主要就是通過計算機通信技術與電子信息的利用,具有數(shù)據(jù)存儲、計算、分析等能力,而且在此過程中,云計算以及5G技術都提供了較大的幫助。
人工智能需要能夠在不同的媒體以及平臺,都具備收集相關數(shù)據(jù)信息內(nèi)容的能力。
人工智能需要具備一定的學習能力,同人類思維相似,能夠在特定規(guī)律上對問題進行自主的理解并且解決問題,如:Alpha Go,就是采用了此種方法,擊敗了世界的冠軍。
人工智能的語言能力,不僅僅是要求能夠同人類進行簡單的對話,還需要能夠理解語言當中存在的含義,然后在此基礎上,同人類進行相應的溝通與交流。
在賦予人工智能技術的基礎上,賦予其感知能力,然后通過虛擬現(xiàn)實作用的應用,實現(xiàn)人機同步。
人工智能技術的采用,對于工業(yè)生產(chǎn)和社會服務而言,可以很大程度上減輕人工勞動的強度,從而使得人工服務的頻率得到降低,最大程度上減少人工服務當中出現(xiàn)錯誤的幾率,促使服務效率同信息處理速度能夠得到有效提高。
同傳統(tǒng)的社會服務模式進行對比,人工智能在對信息進行處理的過程中,其綜合能力要遠遠高于人工處理的效率。人工智能不僅僅能夠根據(jù)提前設定好的程序?qū)ζ溥M行相應的服務,還可以根據(jù)外部環(huán)境發(fā)生的變化,進行適當科學的調(diào)整。甚至還可以通過對服務對象的情緒感知,判斷顧客是否滿意等內(nèi)容,同傳統(tǒng)的服務進行對比,服務內(nèi)容更加具有多元化。此種方式的應用,不僅僅利于社會服務效率的提高,還能夠使得人們享受到更加個性化的服務。
人工智能技術在發(fā)展進步的過程中,不僅僅包含了線性的信息,還包含了非線性的信息。人工智能的發(fā)展,同計算機通信技術發(fā)展進行對比,人工智能的發(fā)展相對較為快速,可以通過對計算機通信技術進行綜合的應用,然后對數(shù)據(jù)信息內(nèi)容進行標記以及處理,在通過神經(jīng)網(wǎng)絡技術的學習,和數(shù)據(jù)前向反向傳播的訓練,為形成人工智能數(shù)據(jù)處理模型奠定良好基礎。
人工智能技術的應用,能夠更好的將計算機通信技術中的神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習能力進行有效融合,然后對于所需要的數(shù)據(jù)信息進行收集并且處理,通過處理的結果記性前向擬合學習,在進一步對數(shù)據(jù)信息內(nèi)容進行統(tǒng)計,同時在計算機通信系統(tǒng)當中,構建相應的數(shù)學模型,保障數(shù)據(jù)信息的前向擬合。人工智能當中還具有多層神經(jīng)網(wǎng)絡,能夠?qū)M行多層數(shù)據(jù)傳輸?shù)牧髁看笮∵M行自動的優(yōu)化,如:較為常見的多層神經(jīng)架構Tensor Flow,此神經(jīng)架構,已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)多個GPU卡并聯(lián),進而實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)進行相應的處理。如:商業(yè)、工業(yè)當中的自動化控制技術,有效提高了各個行業(yè)的生產(chǎn)效率,而且在圖書館等地方,都已經(jīng)能夠看到機器人服務。
電子信息技術包含兩個方面的內(nèi)容:硬件和軟件。針對硬件而言,可以看到高度集成化電路的發(fā)展,為人工智能元器件的組成帶來了更高的精準度與集成化。在嵌入式芯片不斷發(fā)展進步的過程中,智能機器人當中的處理器級別已經(jīng)由傳統(tǒng)的20nm逐漸轉變成當前的7nm,從而促使人工智能數(shù)據(jù)處理核心的硬件得到了良好的進步,為人工數(shù)據(jù)的快速發(fā)展提供了相應的支持。從軟件角度來看,智能化信息控制系統(tǒng)的出現(xiàn),使得工業(yè)生產(chǎn)逐步實現(xiàn)了自動化控制的目標,提高了電氣工程的自動化程度,使得電氣工程設備效率得到良好的提高。
人工智能技術為現(xiàn)代工業(yè)發(fā)展的助推劑,全面發(fā)展人工智能,將計算機通信技術與電子信息應用到人工智能領域為時代發(fā)展的需要,還是國家進步的需要。人工智能可以將計算機通信技術與電子信息的實際價值全面發(fā)揮出來,推動人工智能進一步學習,為此需將計算機通信技術與電子信息合理應用到人工智能領域勢在必行。