人工智能在計算機技術方面的應用

劉玲 賈娟

摘要：人工智能是高度交叉復合、快速發展的領域，是推動“互聯網+”戰略的重要技術支撐。隨著我國計算機技術的不斷發展，人工智能在計算機技術方面發揮了巨大的應用價值。該文結合多年工作經驗，以人工智能的概述作為切入點，闡述人工智能在計算機技術方面的應用優勢，最后提出人工智能在計算機技術中的具體應用，以此提出推動人工智能技術發展的保障措施。

關鍵詞：人工智能 ?計算機技術 ?互聯網+ ?數據挖掘

中圖分類號：TP39文獻標識碼：A ? ? ? ?文章編號：1672-3791（2022）06（a）-0000-00

隨著移動互聯網發展進入新方向，尤其是2021年我國應對各種突發事件而構建的大數據網絡平臺，進一步推動了移動互聯網智能化的發展。移動網絡智能化成為新時代電子信息行業發展的主要趨勢。在智能化引領發展階段，人工智能技術在計算機領域中的應用越來越廣泛，有效推動了社會經濟的發展。但是由于人工智能技術發展需要完善的配套設施，當前我國人工智能發展還存在一些缺陷，因此該文結合多年工作經驗，詳細闡述人工智能在計算機技術中的應用，以此推動我國移動互聯網領域技術的發展。

1人工智能的概述

人工智能是一門綜合性的學科，其研究范疇比較廣泛。例如應用場景分類時人工智能的核心技術主要包括以下方面：一是數據挖掘學習。隨著我國社會及科技的進步發展，大數據技術廣泛應用在社會的各領域[1]。大數據技術的應用帶來海量的數據信息，對于海量的數據信息需要通過深度數據挖掘，機器學習是進行深度數據挖掘的重要手段，其主要是通過計算機模擬或者實現人類的學習活動，借助神經網絡對海量數據進行計算機與分析，從而形成數據模型，處理復雜多維的非線性問題和基于智能關聯的海量搜索。二是知識和數據智能處理。專家系統是人工智能技術的重要研究領域，是解決人工智能技術問題的重要方法。其主要是利用特定領域專家提供的知識和經驗，采取人工智能中的推理技術來求解和模擬通常由專家才能解決的復雜問題。專家系統的有效運用大大提高了計算機在社會各領域的應用，例如在智能電網故障診斷與處理中，通過融入專家系統可以快速地對電網故障進行診斷，從而確定故障發生的原因，第一時間做出故障處理決策。三是人機交互。人機交互是計算機技術在社會各領域應用的典型，其主要是賦予計算機技術觀察、理解以及生成各種情感特征的能力，從而實現機器與人的交互，完成特定的任務。人機交互的核心技術就是機器人學習和模式識別技術[2]。

2人工智能運用于計算機技術的優勢

人工智能技術不斷創新，人工智能快速發展無疑得益于大數據和大算力的發展。同時人工智能技術的發展也推動了計算機技術的發展。結合實踐調查，人工智能運用于計算機技術具有巨大的優勢作用：首先，人工智能有助于增強計算機網絡的穩定性。隨著計算機技術的發展，網絡已經融入社會各領域。如何保證計算機網絡的穩定性成為現代制造業發展的主要問題。目前計算機網絡檢測管理技術還不高，這樣導致計算機網絡的穩定性還不足以滿足現代工業制造發展要求。而人工智能技術運用到計算機技術中可以實現對計算機網絡運行狀態的實施監測，從而實現計算機網絡運行的穩定性。例如：基于學習算法、神經網絡的深度學習算法可以將不同應用場景下的網絡能耗、流量、速率按照指標進行收集與儲存，從而根據不同的應用場景實現對網絡流量的自動分配，這樣可以有效地提升計算機網絡資源的優化配置，達到穩定網絡的目的。其次，提升計算機網絡管理的協作能力[3]。計算機網絡管理是計算機網絡運行的關鍵環節，將人工智能運用到計算機網絡管理中實現了多層次的協作管理目的。例如：人工智能將計算機網絡分為上中下三層，通過人工智能可以優化不同網絡的配置，協調各個層級之間的管理，實現網絡管理質量高水平運轉，與此同時，人工智能運用于計算機技術有助于實現計算機智能化發展。基于智能制造技術的發展，傳統的計算機技術難以滿足高標準、流水化的作業形式，而將人工智能運用到計算機網絡中則可以推動現代工業制造的流水化作業。最后，人工智能提示計算機網絡的學習能力與推理能力。在計算機網絡中存在較為繁瑣的信息，人工智能具有超強的學習能力，其可以利用已建立的數據模型對海量數據進行處理，這樣可以提升相關概念的層次與等級獲取能力。

3人工智能在計算機技術中具體應用

結合實踐調查，人工智能在計算機技術領域中的應用具體表現為以下方面。

3.1人工智能在計算機網絡安全中的運用

網絡安全關系到社會各行各業的發展，隨著網絡環境的日益復雜，要求我們要強化網絡安全管理。人工智能如今已經廣泛的應用到網絡安全管理系統中。例如傳統的網絡安全監測系統需要花費大量的時間進行系統配置，而且其存在信息誤報的現象，而人工智能在計算機網絡安全管理中的運用則可以有效識別物體，從而便于設置更為靈活的安全系統。人工智能通過記憶、學習功能，能夠有效識別病毒，在用戶下載文件之前，預先對文件進行檢測，提升用戶可能存在的風險，進而降低用戶下載病毒軟件的可能性。另外傳統的入侵檢測技術在檢測速度、檢測范圍和體系結構等方面均存在短板。為了彌補這些短板，智能入侵檢測系統借助人工智能中的模糊信息識別、規則產生式專家系統、數據挖掘和人工神經網絡等技術，提升入侵檢測效率，并且可以最大程度地抵御來自于各方病毒入侵所帶來的潛在威脅[4]。

3.2人工智能在計算機輔助教學中的應用

隨著大數據技術的發展，網絡教學成為當前教育教學的重要模式。計算機輔助教學系統主要包括知識圖譜和數據科學。知識圖譜本身是具有屬性的實體通過關系連接形成的網絡知識庫。數據科學則是利用數據學習從海量數據中挖掘與學習有關的知識體系，以此形成針對化的教學模型。具體應用流程為：首先建立知識庫。人工智能在計算機輔助教學系統中的應用主要是依托學生的學情建立數據庫。數據庫的建立主要是根據專家系統對所輸入的知識進行判斷與篩選，并且根據機器識別系統圍繞不同的人群通過精準化的知識體系。其次構建專家模塊[5]。專家模塊是整個輔助學習模塊的核心，其主要是通過利用成熟的數據模型為學生提供解決問題的思路與標準。專家模塊的構建主要采取的固定算法和啟發策略。固定算法就是根據數據庫的計算要求規范設置問題與答案。啟發策略則是引導學生通過簡單的信息提示，自己推理尋求答案;再次建立學生模塊。學生模塊是與專家模塊相對應的，其主要是儲存學生的學情以及行為習慣信息，利用機器深度學習功能準確記錄學生的習慣，從而根據學生的相關信息準確為其提供深度的輔助;最后構建輔助教學場景。輔助教學場景是人工智能運用到輔助教學的重要步驟環節，其主要是結合不同的場景使用相應的人工智能技術（見表1所示）。F14E2FD4-7232-479F-B65B-E7EE54A014A3

3.3人工智能在實時視頻檢測系統中的應用

實時視頻檢測是當前應用最為廣泛的方式，例如在售房中心、制造中的自動化檢查、公共衛生監測等諸多領域已經得到廣泛的應用。計算機視覺系統是人工智能技術應用的典型，其主要是利用攝像機和電腦對目標進行識別、跟蹤以及測量，從而實現對目標的精準識別。根據調查計算機視覺系統主要是通過靜態識別、動態識別兩種方式獲取信息。其具體操作流程就是：首先通過人工智能系統的攝像系統采取目標圖像，然后利用傳感器等設備采集周圍環境信息，利用視覺系統對采集的圖像信息進行深度分析與處理，計算機視覺系統在識別目標時受角度運動等諸多要素的影響，因此為了在實時視頻處理中實現基于人工智能的方法，需要預訓練的神經網絡模型、云計算基礎設施和用于應用用戶場景的軟件層。處理速度對于實時流傳輸至關重要，因此所有這些組件都應該緊密集成。為了更快進行處理，可以并行化進程或改進算法。進程并行化是通過文件拆分或使用管道方法實現的。這種流水線架構是最佳選擇，因為它不會降低模型的準確性，并且允許使用人工智能算法實時處理視頻并且沒有復雜性。現代實時流處理與背景去除和模糊的應用密不可分，這些趨勢將得到積極發展。

3.4人工智能在汽車智能制造領域中的運用

人工智能在汽車制造領域中的應用價值日益凸顯。例如目前至少有30多家汽車制造企業利用人工智能創造無人駕駛汽車。當前我國智能網聯汽車成為未來汽車制造的主要方向，自動駕駛成為研究的熱點。而車載智能計算平臺是實現自動駕駛的必然方案。車載人工智能芯片則是平臺的核心要素，為了推動我國車載人工智能計算芯片的設計與應用，2021年工信部專門出臺了關于智能汽車的發展規劃綱要[6]。結合調查人工智能在現代汽車制造領域的應用主要表現為：一是在汽車監控系統中的應用。例如：駕駛員監控系統（DMS）由一系列遍布車輛內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算機視覺（CV）來監控駕駛員的行為，并在駕駛員表現出困倦、分心或注意力不集中的跡象時發出警報。二是在汽車生產及流通效率管理的應用。毫無疑問，當前基于柔性制造的汽車無人工廠是AI的典型應用，應用AI的前提是整個生產制造產業鏈的協同。這個協同首先體現在零部件物流的人工智能化。

4人工智能運用于計算機技術的保障措施

雖然人工智能在計算機技術方面具有較大的應用價值，但是通過調查不難發現人工智能在計算機技術領域中的應用還存在對數據要求高、缺乏相應標準以及周期成本高等缺陷。因此，為了進一步推動人工智能應用于計算機技術領域，需要我們做好以下保障措施：一是加快人工智能復合型人才培養力度。人工智能在計算機領域中的應用關鍵就是要構建一支高素質的復合型人工智能技術人才。例如：基于人工智能在汽車制造領域中的應用，要求汽車制造人員不僅要具有專業的汽車制造技術，而且還必須要懂得人工智能技術。但是目前我國人工智能復合型人才較為短缺，因此我國要加強人才培養力度，鼓勵企業開展在線培訓學習，及時將人工智能技術的最新發展技術傳遞給一線工作人員，提升人工智能技術的發展。當然作為高校也要及時調整人才培養策略，圍繞區域產業發展要求加大人才培養的力度。二是降低人工智能的門檻。根據調查雖然人工智能在社會各領域的應用會大大提高社會生產效率，但是由于人工智能技術應用的相關配套還不完善，甚至在某些行業應用人工智能的費用比傳統的人工費用還高，其原因主要是人工智能建設的前期成本較高。因此我國一方面要加快人工智能技術的普及率，降低企業應用人工智能的成本;另一方面推動人工智能向特大場景應用，以此實現人工智能的綜合效益。三是加強資金投入，加快核心技術的研發力度。通過分析雖然我國5G技術發展比較快，但是我國人工智能核心技術相比歐美等發達國家還存在較大的差距。尤其是芯片制造領域存在較大的短板問題，因此我國要加大對芯片研發、制造生產等方面的資金投入，鼓勵科研人員投入相應的研發中，帶動我國人工智能配套領域技術發展。

5結語

總之，人工智能是未來社會經濟發展的重要支撐技術，人工智能運用于計算機技術可以有效帶動我國社會各領域的發展，因此基于互聯網+戰略的實施，我國要推動人工智能與計算機技術的深度融合，以此推動我國網絡強國戰略的實施。

參考文獻

[1] 鮑夢春.人工智能下探討計算機技術的運用路徑[J].電腦知識與技術，2021，17（24）：109-110.

[2] 王曦.人工智能技術在計算機輔助教學中的應用[J].科技視界，2021（30）：80-81.

[3] 陳志濤.大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用——評《計算機網絡》[J].現代雷達，2021，43（7）：107.

[4] 原蕾，袁耀紅.人工智能技術在計算機網絡發展中的應用探討[J].軟件，2021，42（11）：68-70.

[5] 李嘉林.試析人工智能在計算機網絡技術中的實際運用[J].電視技術，2019，43（7）：29-31，72.

[6] 唐宇.人工智能在計算機網絡技術中的應用研究[J].網絡安全技術與應用，2020（9）：107-108.F14E2FD4-7232-479F-B65B-E7EE54A014A3