劉玲 賈娟

摘要：人工智能是高度交叉復(fù)合、快速發(fā)展的領(lǐng)域，是推動(dòng)“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的重要技術(shù)支撐。隨著我國(guó)計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能在計(jì)算機(jī)技術(shù)方面發(fā)揮了巨大的應(yīng)用價(jià)值。該文結(jié)合多年工作經(jīng)驗(yàn)，以人工智能的概述作為切入點(diǎn)，闡述人工智能在計(jì)算機(jī)技術(shù)方面的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，最后提出人工智能在計(jì)算機(jī)技術(shù)中的具體應(yīng)用，以此提出推動(dòng)人工智能技術(shù)發(fā)展的保障措施。

關(guān)鍵詞：人工智能 ?計(jì)算機(jī)技術(shù) ?互聯(lián)網(wǎng)+ ?數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類(lèi)號(hào)：TP39文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ?文章編號(hào)：1672-3791（2022）06（a）-0000-00

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展進(jìn)入新方向，尤其是2021年我國(guó)應(yīng)對(duì)各種突發(fā)事件而構(gòu)建的大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，進(jìn)一步推動(dòng)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)智能化的發(fā)展。移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)智能化成為新時(shí)代電子信息行業(yè)發(fā)展的主要趨勢(shì)。在智能化引領(lǐng)發(fā)展階段，人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，有效推動(dòng)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。但是由于人工智能技術(shù)發(fā)展需要完善的配套設(shè)施，當(dāng)前我國(guó)人工智能發(fā)展還存在一些缺陷，因此該文結(jié)合多年工作經(jīng)驗(yàn)，詳細(xì)闡述人工智能在計(jì)算機(jī)技術(shù)中的應(yīng)用，以此推動(dòng)我國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域技術(shù)的發(fā)展。

1人工智能的概述

人工智能是一門(mén)綜合性的學(xué)科，其研究范疇比較廣泛。例如應(yīng)用場(chǎng)景分類(lèi)時(shí)人工智能的核心技術(shù)主要包括以下方面：一是數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)。隨著我國(guó)社會(huì)及科技的進(jìn)步發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛應(yīng)用在社會(huì)的各領(lǐng)域[1]。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用帶來(lái)海量的數(shù)據(jù)信息，對(duì)于海量的數(shù)據(jù)信息需要通過(guò)深度數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)是進(jìn)行深度數(shù)據(jù)挖掘的重要手段，其主要是通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬或者實(shí)現(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)活動(dòng)，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算機(jī)與分析，從而形成數(shù)據(jù)模型，處理復(fù)雜多維的非線(xiàn)性問(wèn)題和基于智能關(guān)聯(lián)的海量搜索。二是知識(shí)和數(shù)據(jù)智能處理。專(zhuān)家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)的重要研究領(lǐng)域，是解決人工智能技術(shù)問(wèn)題的重要方法。其主要是利用特定領(lǐng)域?qū)＜姨峁┑闹R(shí)和經(jīng)驗(yàn)，采取人工智能中的推理技術(shù)來(lái)求解和模擬通常由專(zhuān)家才能解決的復(fù)雜問(wèn)題。專(zhuān)家系統(tǒng)的有效運(yùn)用大大提高了計(jì)算機(jī)在社會(huì)各領(lǐng)域的應(yīng)用，例如在智能電網(wǎng)故障診斷與處理中，通過(guò)融入專(zhuān)家系統(tǒng)可以快速地對(duì)電網(wǎng)故障進(jìn)行診斷，從而確定故障發(fā)生的原因，第一時(shí)間做出故障處理決策。三是人機(jī)交互。人機(jī)交互是計(jì)算機(jī)技術(shù)在社會(huì)各領(lǐng)域應(yīng)用的典型，其主要是賦予計(jì)算機(jī)技術(shù)觀(guān)察、理解以及生成各種情感特征的能力，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器與人的交互，完成特定的任務(wù)。人機(jī)交互的核心技術(shù)就是機(jī)器人學(xué)習(xí)和模式識(shí)別技術(shù)[2]。

2人工智能運(yùn)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)

人工智能技術(shù)不斷創(chuàng)新，人工智能快速發(fā)展無(wú)疑得益于大數(shù)據(jù)和大算力的發(fā)展。同時(shí)人工智能技術(shù)的發(fā)展也推動(dòng)了計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展。結(jié)合實(shí)踐調(diào)查，人工智能運(yùn)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)具有巨大的優(yōu)勢(shì)作用：首先，人工智能有助于增強(qiáng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)融入社會(huì)各領(lǐng)域。如何保證計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性成為現(xiàn)代制造業(yè)發(fā)展的主要問(wèn)題。目前計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)管理技術(shù)還不高，這樣導(dǎo)致計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性還不足以滿(mǎn)足現(xiàn)代工業(yè)制造發(fā)展要求。而人工智能技術(shù)運(yùn)用到計(jì)算機(jī)技術(shù)中可以實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)施監(jiān)測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的穩(wěn)定性。例如：基于學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法可以將不同應(yīng)用場(chǎng)景下的網(wǎng)絡(luò)能耗、流量、速率按照指標(biāo)進(jìn)行收集與儲(chǔ)存，從而根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的自動(dòng)分配，這樣可以有效地提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)資源的優(yōu)化配置，達(dá)到穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)的目的。其次，提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理的協(xié)作能力[3]。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，將人工智能運(yùn)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理中實(shí)現(xiàn)了多層次的協(xié)作管理目的。例如：人工智能將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)分為上中下三層，通過(guò)人工智能可以?xún)?yōu)化不同網(wǎng)絡(luò)的配置，協(xié)調(diào)各個(gè)層級(jí)之間的管理，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)管理質(zhì)量高水平運(yùn)轉(zhuǎn)，與此同時(shí)，人工智能運(yùn)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)有助于實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)智能化發(fā)展?；谥悄苤圃旒夹g(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)技術(shù)難以滿(mǎn)足高標(biāo)準(zhǔn)、流水化的作業(yè)形式，而將人工智能運(yùn)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中則可以推動(dòng)現(xiàn)代工業(yè)制造的流水化作業(yè)。最后，人工智能提示計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力與推理能力。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中存在較為繁瑣的信息，人工智能具有超強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，其可以利用已建立的數(shù)據(jù)模型對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這樣可以提升相關(guān)概念的層次與等級(jí)獲取能力。

3人工智能在計(jì)算機(jī)技術(shù)中具體應(yīng)用

結(jié)合實(shí)踐調(diào)查，人工智能在計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域中的應(yīng)用具體表現(xiàn)為以下方面。

3.1人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全中的運(yùn)用

網(wǎng)絡(luò)安全關(guān)系到社會(huì)各行各業(yè)的發(fā)展，隨著網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的日益復(fù)雜，要求我們要強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)安全管理。人工智能如今已經(jīng)廣泛的應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)安全管理系統(tǒng)中。例如傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)需要花費(fèi)大量的時(shí)間進(jìn)行系統(tǒng)配置，而且其存在信息誤報(bào)的現(xiàn)象，而人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理中的運(yùn)用則可以有效識(shí)別物體，從而便于設(shè)置更為靈活的安全系統(tǒng)。人工智能通過(guò)記憶、學(xué)習(xí)功能，能夠有效識(shí)別病毒，在用戶(hù)下載文件之前，預(yù)先對(duì)文件進(jìn)行檢測(cè)，提升用戶(hù)可能存在的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而降低用戶(hù)下載病毒軟件的可能性。另外傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)技術(shù)在檢測(cè)速度、檢測(cè)范圍和體系結(jié)構(gòu)等方面均存在短板。為了彌補(bǔ)這些短板，智能入侵檢測(cè)系統(tǒng)借助人工智能中的模糊信息識(shí)別、規(guī)則產(chǎn)生式專(zhuān)家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，提升入侵檢測(cè)效率，并且可以最大程度地抵御來(lái)自于各方病毒入侵所帶來(lái)的潛在威脅[4]。

3.2人工智能在計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)中的應(yīng)用

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)教學(xué)成為當(dāng)前教育教學(xué)的重要模式。計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)主要包括知識(shí)圖譜和數(shù)據(jù)科學(xué)。知識(shí)圖譜本身是具有屬性的實(shí)體通過(guò)關(guān)系連接形成的網(wǎng)絡(luò)知識(shí)庫(kù)。數(shù)據(jù)科學(xué)則是利用數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)從海量數(shù)據(jù)中挖掘與學(xué)習(xí)有關(guān)的知識(shí)體系，以此形成針對(duì)化的教學(xué)模型。具體應(yīng)用流程為：首先建立知識(shí)庫(kù)。人工智能在計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用主要是依托學(xué)生的學(xué)情建立數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)的建立主要是根據(jù)專(zhuān)家系統(tǒng)對(duì)所輸入的知識(shí)進(jìn)行判斷與篩選，并且根據(jù)機(jī)器識(shí)別系統(tǒng)圍繞不同的人群通過(guò)精準(zhǔn)化的知識(shí)體系。其次構(gòu)建專(zhuān)家模塊[5]。專(zhuān)家模塊是整個(gè)輔助學(xué)習(xí)模塊的核心，其主要是通過(guò)利用成熟的數(shù)據(jù)模型為學(xué)生提供解決問(wèn)題的思路與標(biāo)準(zhǔn)。專(zhuān)家模塊的構(gòu)建主要采取的固定算法和啟發(fā)策略。固定算法就是根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)的計(jì)算要求規(guī)范設(shè)置問(wèn)題與答案。啟發(fā)策略則是引導(dǎo)學(xué)生通過(guò)簡(jiǎn)單的信息提示，自己推理尋求答案;再次建立學(xué)生模塊。學(xué)生模塊是與專(zhuān)家模塊相對(duì)應(yīng)的，其主要是儲(chǔ)存學(xué)生的學(xué)情以及行為習(xí)慣信息，利用機(jī)器深度學(xué)習(xí)功能準(zhǔn)確記錄學(xué)生的習(xí)慣，從而根據(jù)學(xué)生的相關(guān)信息準(zhǔn)確為其提供深度的輔助;最后構(gòu)建輔助教學(xué)場(chǎng)景。輔助教學(xué)場(chǎng)景是人工智能運(yùn)用到輔助教學(xué)的重要步驟環(huán)節(jié)，其主要是結(jié)合不同的場(chǎng)景使用相應(yīng)的人工智能技術(shù)（見(jiàn)表1所示）。F14E2FD4-7232-479F-B65B-E7EE54A014A3

3.3人工智能在實(shí)時(shí)視頻檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用

實(shí)時(shí)視頻檢測(cè)是當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的方式，例如在售房中心、制造中的自動(dòng)化檢查、公共衛(wèi)生監(jiān)測(cè)等諸多領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用。計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)是人工智能技術(shù)應(yīng)用的典型，其主要是利用攝像機(jī)和電腦對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤以及測(cè)量，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的精準(zhǔn)識(shí)別。根據(jù)調(diào)查計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)主要是通過(guò)靜態(tài)識(shí)別、動(dòng)態(tài)識(shí)別兩種方式獲取信息。其具體操作流程就是：首先通過(guò)人工智能系統(tǒng)的攝像系統(tǒng)采取目標(biāo)圖像，然后利用傳感器等設(shè)備采集周?chē)h(huán)境信息，利用視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)采集的圖像信息進(jìn)行深度分析與處理，計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)在識(shí)別目標(biāo)時(shí)受角度運(yùn)動(dòng)等諸多要素的影響，因此為了在實(shí)時(shí)視頻處理中實(shí)現(xiàn)基于人工智能的方法，需要預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和用于應(yīng)用用戶(hù)場(chǎng)景的軟件層。處理速度對(duì)于實(shí)時(shí)流傳輸至關(guān)重要，因此所有這些組件都應(yīng)該緊密集成。為了更快進(jìn)行處理，可以并行化進(jìn)程或改進(jìn)算法。進(jìn)程并行化是通過(guò)文件拆分或使用管道方法實(shí)現(xiàn)的。這種流水線(xiàn)架構(gòu)是最佳選擇，因?yàn)樗粫?huì)降低模型的準(zhǔn)確性，并且允許使用人工智能算法實(shí)時(shí)處理視頻并且沒(méi)有復(fù)雜性?，F(xiàn)代實(shí)時(shí)流處理與背景去除和模糊的應(yīng)用密不可分，這些趨勢(shì)將得到積極發(fā)展。

3.4人工智能在汽車(chē)智能制造領(lǐng)域中的運(yùn)用

人工智能在汽車(chē)制造領(lǐng)域中的應(yīng)用價(jià)值日益凸顯。例如目前至少有30多家汽車(chē)制造企業(yè)利用人工智能創(chuàng)造無(wú)人駕駛汽車(chē)。當(dāng)前我國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)成為未來(lái)汽車(chē)制造的主要方向，自動(dòng)駕駛成為研究的熱點(diǎn)。而車(chē)載智能計(jì)算平臺(tái)是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的必然方案。車(chē)載人工智能芯片則是平臺(tái)的核心要素，為了推動(dòng)我國(guó)車(chē)載人工智能計(jì)算芯片的設(shè)計(jì)與應(yīng)用，2021年工信部專(zhuān)門(mén)出臺(tái)了關(guān)于智能汽車(chē)的發(fā)展規(guī)劃綱要[6]。結(jié)合調(diào)查人工智能在現(xiàn)代汽車(chē)制造領(lǐng)域的應(yīng)用主要表現(xiàn)為：一是在汽車(chē)監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用。例如：駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)（DMS）由一系列遍布車(chē)輛內(nèi)部的小型攝像頭或傳感器組成，這些攝像頭或傳感器使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）來(lái)監(jiān)控駕駛員的行為，并在駕駛員表現(xiàn)出困倦、分心或注意力不集中的跡象時(shí)發(fā)出警報(bào)。二是在汽車(chē)生產(chǎn)及流通效率管理的應(yīng)用。毫無(wú)疑問(wèn)，當(dāng)前基于柔性制造的汽車(chē)無(wú)人工廠(chǎng)是AI的典型應(yīng)用，應(yīng)用AI的前提是整個(gè)生產(chǎn)制造產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同。這個(gè)協(xié)同首先體現(xiàn)在零部件物流的人工智能化。

4人工智能運(yùn)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)的保障措施

雖然人工智能在計(jì)算機(jī)技術(shù)方面具有較大的應(yīng)用價(jià)值，但是通過(guò)調(diào)查不難發(fā)現(xiàn)人工智能在計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域中的應(yīng)用還存在對(duì)數(shù)據(jù)要求高、缺乏相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)以及周期成本高等缺陷。因此，為了進(jìn)一步推動(dòng)人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，需要我們做好以下保障措施：一是加快人工智能復(fù)合型人才培養(yǎng)力度。人工智能在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中的應(yīng)用關(guān)鍵就是要構(gòu)建一支高素質(zhì)的復(fù)合型人工智能技術(shù)人才。例如：基于人工智能在汽車(chē)制造領(lǐng)域中的應(yīng)用，要求汽車(chē)制造人員不僅要具有專(zhuān)業(yè)的汽車(chē)制造技術(shù)，而且還必須要懂得人工智能技術(shù)。但是目前我國(guó)人工智能復(fù)合型人才較為短缺，因此我國(guó)要加強(qiáng)人才培養(yǎng)力度，鼓勵(lì)企業(yè)開(kāi)展在線(xiàn)培訓(xùn)學(xué)習(xí)，及時(shí)將人工智能技術(shù)的最新發(fā)展技術(shù)傳遞給一線(xiàn)工作人員，提升人工智能技術(shù)的發(fā)展。當(dāng)然作為高校也要及時(shí)調(diào)整人才培養(yǎng)策略，圍繞區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展要求加大人才培養(yǎng)的力度。二是降低人工智能的門(mén)檻。根據(jù)調(diào)查雖然人工智能在社會(huì)各領(lǐng)域的應(yīng)用會(huì)大大提高社會(huì)生產(chǎn)效率，但是由于人工智能技術(shù)應(yīng)用的相關(guān)配套還不完善，甚至在某些行業(yè)應(yīng)用人工智能的費(fèi)用比傳統(tǒng)的人工費(fèi)用還高，其原因主要是人工智能建設(shè)的前期成本較高。因此我國(guó)一方面要加快人工智能技術(shù)的普及率，降低企業(yè)應(yīng)用人工智能的成本;另一方面推動(dòng)人工智能向特大場(chǎng)景應(yīng)用，以此實(shí)現(xiàn)人工智能的綜合效益。三是加強(qiáng)資金投入，加快核心技術(shù)的研發(fā)力度。通過(guò)分析雖然我國(guó)5G技術(shù)發(fā)展比較快，但是我國(guó)人工智能核心技術(shù)相比歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家還存在較大的差距。尤其是芯片制造領(lǐng)域存在較大的短板問(wèn)題，因此我國(guó)要加大對(duì)芯片研發(fā)、制造生產(chǎn)等方面的資金投入，鼓勵(lì)科研人員投入相應(yīng)的研發(fā)中，帶動(dòng)我國(guó)人工智能配套領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展。

5結(jié)語(yǔ)

總之，人工智能是未來(lái)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支撐技術(shù)，人工智能運(yùn)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)可以有效帶動(dòng)我國(guó)社會(huì)各領(lǐng)域的發(fā)展，因此基于互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略的實(shí)施，我國(guó)要推動(dòng)人工智能與計(jì)算機(jī)技術(shù)的深度融合，以此推動(dòng)我國(guó)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的實(shí)施。

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