人工智能计算机论文（共12篇）
人工智能计算机论文 篇1
摘要：在计算机应用技术不断发展的过程中, 衍生出了多种新型技术, 比如人工智能识别技术, 并且被广泛应用到社会各行各业中。因为人工智能识别技术发展时间较短, 导致其中存在一系列漏洞, 在使用过程中会出现各种问题, 为用户带来一系列困扰。基于此, 就对计算机人工智能识别技术进行研究和探讨, 使人们对人工智能识别技术有更进一步的了解。
关键词：计算机,人工智能,识别技术
计算机人工智能技术是一种高端的信息科学技术, 主要是通过计算机中的功能将人类的思维和意识形象地模拟出来, 通过计算机程序将其呈现。这种科学技术是将多个学科领域的技术相结合, 从而形成的较为完善的计算机应用体系。与其他计算机技术相比, 其具有较大的发展空间, 能够为人们带来各种方便。人工智能识别技术发展历时较短且不成熟, 所以解决计算机人工智能识别技术中的问题是其今后发展的重要方向。
1 计算机人工智能识别技术的概念
人们对于计算机技术在发展过程中的功能都是肯定和认可的, 并且希望计算机技术在今后的发展过程中能够帮助人们解决更多的问题, 使其在生产和生活中不断深入和应用, 基于此, 人们就对计算机技术提出了更高的要求。比如电脑, 它能够像大脑一样进行工作, 具有高效且高速的优点, 提高了人们的工作效率, 使人们走向了网络化办公的时代, 也为人们带来了丰富的生活。计算机技术研究人员开始对其进行更深层次的研究, 从而研发了计算机人工智能识别技术。
计算机人工智能识别技术是在人们对自动化办公和智能化生产需求的背景下产生的, 简单来说也是来自于语音识别领域的启示。在智能手机发展的过程中, 声控成了较为流行的技术, 实际上声控也是语音识别技术, 是基于语音收录、对比的技术。所以, 人们就希望在不同领域中都能够实现人工智能识别, 减轻人们在工作过程中的负担, 全面实现智能化的生活。
简单来说, 智能识别技术就是使用一定的识别装置, 自动获取并且识别物品的信息, 将信息传输到后台计算机处理系统中进行处理。比如人们在日常生活中见到的条形码扫描器, 售货员用它扫描商品条码, 从而能够获取商品的全面信息, 然后再输入数量, 系统就可以自动计算商品的总价格, 这个过程就是计算机人工智能识别技术[1]。
2 人工智能识别技术的分类
目前, 人工智能识别技术根据识别物体是否具有生命体征分为两种:其一, 有生命识别;其二, 无生命识别。这两种识别技术具有特定的应用范围, 以下就分析这两种人工识别技术。
2.1 有生命识别技术
有生命识别技术可以分为三种。其一, 声音识别技术。指的是通过识别不同人群的声音, 对人群的身份进行智能识别及鉴定的识别技术。声音识别技术的工作原理就是通过不同人声音的不同特点, 从音调、音质及音色等不同的方面识别不同的声音, 只有用户的所有特征与系统记录相符合, 才可以通过鉴定。其二, 指纹识别技术。指的是通过扫描不同人体的指纹, 以此鉴定人的身份的技术。指纹识别技术的工作原理是根据每个人的指纹都各不相同, 世上没有两个相同的指纹, 所以指纹识别技术具有较高的精准度。其三, 人脸识别技术。指的是通过扫描人体脸部的特征, 以此鉴定人的身份。人脸识别技术一般都是扫描瞳孔或者脸部结构, 它能够放大某个局部, 以此搜索关键特征, 其检定结果也较为精准[2]。
2.2 无生命识别技术
无生命识别技术也分为三种。其一, 智能卡技术。此技术是自动识别智能卡, 所谓智能卡, 其实就是一种集成电路板, 可以独立存储及运算, 与计算机技术相结合, 能够进行管理、存储、加密及采集。智能卡技术由于自身的特点, 被广泛应用到物理方面, 比如车辆识别等。其二, 条形码识别。此技术包括一维码技术和二维码技术, 二维码技术是建立在一维码技术的基础上, 其具有较大的信息容量、现实中文/英文字符、纠错功能的特点, 所以其被广泛应用到信息采集和标示中。其三, 射频识别技术。此技术是非接触式自动符号识别技术, 通过无线电磁波识别和读取对象。通过电磁场将无线电信号将数据从物品标签中传送出去, 以实现跟踪和自动识别的目的[3]。
3 计算机人工智能识别技术的应用领域
自计算机技术发展以来, 全新的技术和方法都进入了工程化的阶段, 有效促进了工业技术的进一步发展。基于此, 人工智能识别技术也得到了飞跃的进步, 主要应用领域包括机器人、语音识别及视觉识别。
3.1 机器人
20世纪70年代, 机器人技术的不断发展深受社会人士的关注, 并且逐渐形成了专门的学科, 智能计算机也被广泛应用到各个领域中, 并且取得了相应的成果。比如, 目前许多外科医生在显微外科手术中都会使用机器人作为助手。
人工智能识别技术应用在机器人中逐渐流行, 并且还带动了相关行业在智能识别方面的发展。智能机器人虽然降低了企业和国家的开支, 但是加大了应用的风险。目前人工智能识别技术应用在机器人中的技术还不够成熟, 国家应对其重视起来, 进一步研发人工智能技术[4]。
3.2 语音识别技术
语音识别技术的目的就是使机器人能够听懂人类的语言, 这是人工智能的主要研究方向, 也是研究人机语音交互的重要技术。以语音识别技术为基础开发的产品被广泛应用到各种领域中, 具有较大的应用优势, 比如语音通信系统、声控电话交互等。
随着人工智能产品的不断普及, 在现代社会中嵌入式语音处理和识别技术得到了迅速发展, 以语音识别芯片为主的行业也不断增多。基于此, 怎样将芯片与人工智能技术相结合, 使其发展为语音识别技术是一项重要的研究课题。
3.3 人工神经网络
人工神经网络指的是经过大量简单处理单元创建形成的并行互连网络系统, 能够模拟人脑系统, 并且具有人脑的多种基本功能。人工神经网络的工作原理是通过模拟人脑神经组织构造过程中得到的启发, 试图通过人工神经网络处理大量单元, 包括电子元件、人工神经元和处理元件。
在人工神经网络中, 处理信息主要是通过神经元互相的作用和反应进行的, 信息及知识的存取主要是通过各网络元件间的分布式物理联系进行。虽然人工神经网络还有一些弊端, 但是它能够辅助人们认识外界并且进行智能控制[5]。
4 计算机人工智能识别技术的发展阻碍
计算机人工智能识别技术的发展阻碍在不同的领域有不同的表现, 上文主要分析了计算机人工智能在语音识别、机器人及人工神经网络中的应用, 那么就这几方面分析计算机人工智能识别技术的发展阻碍。
4.1 在语音识别中的发展阻碍
最早使用语音识别技术的是智能手机, 智能手机中的声控原理首先是手机收集使用者的声音, 之后通过分析和对比, 以此实现控制。另外, 现代智能手机不需要提前收录使用者的声音, 而是存储在庞大的声音库中, 只要用户对着手机说普通话, 那么就能够满足用户的功能需求。在科技不断发展的过程中, 语音识别技术得到了相应的成果, 但是还存在一系列制约发展的因素。
其一, 无法识别方言。虽然语音识别技术较为完善, 在一些高级汽车中也具有语音识别系统, 但是语音识别仅限于普通话, 并不能够识别我国各地方的方言。
其二, 无法智能判断。人的声音包括了声波、音色和声调, 如果使用者的声音发生变化, 比如由于感冒改变声音, 那么就会影响智能识别的效果, 使使用者没有办法正常操作。另外, 还会有他人模仿使用者声音, 导致存在安全隐患[6]。
总而言之, 语音识别智能在多方面还存在问题, 那么就需要相关人士对其进行深层次的研究。
4.2 人工智能机器翻译的发展阻碍
机器翻译深受人们的喜爱, 但是其中还包括一系列问题, 比如通过单词构造句子的问题, 或者单词的歧义性问题。歧义性问题是语言使用中的难题, 要想消除歧义性问题就要对原文中的每个句子联系上下文全面的进行分析和理解。但是因为机器并不是人, 不能和人类一样独立思考以此寻找歧义词语在原文中的准确意思, 而是将词语当作句子理解, 所以就会导致人工智能翻译方面缺乏理解能力。
4.3 人工智能识别模式的发展阻碍
人工智能识别被广泛应用到多种领域, 包括文字识别、语音识别和指纹识别。虽然人工智能识别模式在研究及开发方面已具有较大的成就, 但是本身还存在本质性的问题, 人工智能识别技术的理论和方式与人的识别还是两个不同的机制。那么也就表示人脑的识别、思维, 无论多么先进的计算机识别技术都是无法比拟的。
总而言之, 计算机人工智能识别技术应用在众多领域阻碍发展的主要原因就是没有真正实现智能技术, 目前的人工智能只不过是在人为设置中实现的。要想解决这些问题, 就要开拓思维, 全面思考及分析问题, 从而真正实现人工智能[7]。
5 结语
综上所述, 可以了解到人工智能识别技术在一些领域中的使用还是有一定效果的, 但是在此过程中仍然存在多种阻碍, 主要原因就是计算机不具有真正的主观判断能力。这个问题不仅是现有问题, 还是未来人工智能识别研究的一大方向。简单来说, 人脑具有主观判断, 这是无法通过计算机代替的。所以, 目前要想真正实现智能控制, 就要以主观判断意识为基础, 从而深层次研究和探讨。
参考文献
[1]刘乔辉.计算机人工智能识别技术的应用探讨[J].科技风, 2016 (4) :121-122.
[2]周娟.计算机人工智能识别技术应用瓶颈分析[J].软件导刊, 2014 (9) :28-29.
[3]黄鑫.分析计算机人工智能识别技术的应用瓶颈[J].数字技术与应用, 2016 (7) :244.
[4]李保安.计算机人工智能识别技术应用瓶颈分析[J].自然科学:全文版, 2016 (1) :00050.
[5]王小红.计算机人工智能识别技术的应用瓶颈分析[J].科技创新与应用, 2016 (8) :89.
[6]范银平.计算机人工智能识别技术的应用瓶颈分析[J].产业与科技论坛, 2013, 12 (16) :75-76.
[7]王洪璋.浅谈信息时代人工智能的应用与发展[J].电脑知识与技术:学术交流, 2007, 1 (6) :244.
人工智能计算机论文 篇2
计算机高级智能问题刍议
计算机高级智能问题一直处于计算机学科的最前沿,对该问题的研究充满了挑战.在目前计算机结构机制上实现人类的高级智能,如形象思维、模糊处理、价值观及情感等方面还存在着许多困难.但许多迹象表明计算机高级智能是可能实现的,人类大脑有可能创造出“人工生命”.
作 者：王桂芝 张建伟 作者单位：河南商业高等专科学校,计算机应用系,河南,郑州,450052刊 名：河南商业高等专科学校学报英文刊名：JOURNAL OF HENAN BUSINESS COLLEGE年，卷(期)：16(2)分类号：B022关键词：人工智能 形象思维 模糊 数据挖掘
人工智能计算机论文 篇3
关键词：计算机网络技术；人工智能；应用分析
中图分类号：TP393.0
人工智能作为一项应用前景广泛的技术，遍布人们的工作、日常生活及娱乐活动。从智能电视机至机器专家系统，均包含了人工智能技术。这些智能科技的开发与应用，极大程度上提高了人们的工作效率，同时也丰富了人们的日常生活。人工智能技术的研究与运用，开创了许多全新技术领域，并在社会各个行业，特别是计算机网络技术中，得到了广泛的应用。
1 人工智能的概念
人工智能是一门综合了生理学、语言学、计算机科学等的学科，具有综合性、挑战性等特点，其主要目的便是赋予机器人工智能的功能，使其能够替代人去完成一些危险性与复杂性较高的工作，进而确保人们的安全，促进工作效率的提高[1]。因此，人工智能也被称为机器智能。相比于自然智能与人类智能而言，人工智能属于一项全新智能，其通过将设备、系统等来模拟人类各项智能活动，从而完成命令。作为一项结合多门学科的应用技术，人工智能的发展与其组建学科的关系十分紧密，特别是计算机技术的发展方向，其对人工智能的应用具有决定性作用。此外，人工智能技术也极大程度上促进了计算机网络技术的发展，计算机为从单纯数据计算转变为知识处理，就离不开人工智能技术的支持。
人工智能的作用与优势具体如下：其一，可处理不确定信息，实时了解系统资源表现出来的局部及全局状态，并对状态变化情况进行追踪，通过技术处理获取的信息，从而为用户实时提供所需信息护具。其二，具有较高的写作能力，可科学、有效整合获得的资源，进而将各用户之间的资源进行传输与共享，通过有机结合网络管理与众多代理写作分布式人工智能的思想，可充分促进网络管理相关工作效率及效益的提高。其三，其在网络智能化护理中具有显著优势，主要表现在其学习、推理能力方面。在网络管理工作中应用人工智能，可将信息处理的准确性及效率进行提升，同时，通过利用人工智能技术的记忆功能，可在存储信息过程中建立完善的信息库，并将其作为综合、解释、总结信息的平台，在产生出更为准确及科学的高级信息的基础上，实现网络管理水平的全面提升。
2 计算机网络技术的问题
目前，随着计算机技术的广泛应用，人们愈发重视有关网络信息安全问题。在网络管理系统的应用过程中，用户最为关注的功能便是网络监视与网络控制，其中，为正常发挥网络监视及网络控制这两大功能，就需要对信息急性及时获取与准确处理。网络传输的数据通常是不连续、不规则的，而在早期阶段，计算机只具备逻辑化分析及处理数据的功能，难以准确判断出数据的真实性，因此，为从大量繁复的信息中，挑选出有效的信息，实现计算机网络技术的智能化具有非常重要的意义[2]。
计算机的应用日益广泛与深入，这使得用户需要通过网络安全管理来为其信息安全提供保障，而网络犯罪现象的增多，使得计算机必须具备灵敏的观察能力及迅速的反应能力否则便难以对侵犯用户信息的各种违法犯罪行为进行有效遏制。为促进网络安全管理的实现，就需要将以人工智能技术为基础而建立起来的智能化管理系统作为有效手段，自动收集信息数据，及时诊断运行故障，并在线分析趋势及性能等，从而确保计算机发生网络故障时，可做出快速、准确的反应，并采取有效措施来恢复计算机的网络系统。由此可知，针对计算机网络中存在的问题，就需要应用人工智能技术，在其内部建立完善的网络管理及防御系统，从而为用户信息安全提供充分保障。
3 计算机网络技术中人工智能的应用分析
在计算机网络技术中应用人工智能，可极大程度满足人们对计算机提供人性化及智能化服务的需求。其中，计算机网络技术智能化服务主要指的是智能化的人机界面、信息服务、系统开发及支撑的环境这几个方面，与此同时，这些需求进一步促进了人工智能在计算机网络技术，尤其是在智能人机界面、网络安全及系统管理评价等方面的应用进程。
3.1 人工智能在计算机网络安全管理中的应用
在计算机网络技术中，人工智能得到了极为广泛的应用。在计算机网络安全管理中，人工智能的应用主要表现在智能防火墙、入侵检测、智能型反垃圾邮件系统这三个方面。
相比于其他防御系统，智能防火墙系统采用的是智能化识别技术，例如，通过概率、统计、记忆、决策等方法，来识别并处理有关信息数据，不但有效减少了计算机匹配检查过程中的庞大计算，而且大大提高了发现网络有害行为的效率，从而实现了限制访问及拦截有害信息的功能；此外，与传统防御软件相比，智能防火墙系统具有更高的安检效率，从而将拒绝服务共计这一普通防御软件普遍发生的问题进行有效解决，实现了高级应用的入侵及病毒傳播的有效遏制[3]。
作为计算机网络技术安全管理的一项重要环节，入侵检测起着保证网络安全的关键作用，同时也是防火墙技术的核心部分。计算机系统资源的保密性、完整性、安全性等均与网络系统入侵检测功能的有效发挥有着紧密联系。入侵检测技术通过采集、筛选、分类、处理信息数据，在形成最终报告的基础上，将当前计算机网络系统的安全状态及时反映给用户。现阶段，人工智能在模糊识别、专家及人工神经网络等系统入侵检测中，得到了非常广泛的应用。
计算机网络安全管理中的智能型反垃圾邮件系统，是一项以人工智能技术为基础而研发出来的防护技术，其针对的对象为垃圾邮件。此项技术可在不对用户信息安全造成影响的前提下，有效监测用户的邮件，并在完成邮箱内垃圾邮件的开启式扫面后，将垃圾邮件分类信息提供给用户，提醒其对可能对自身不利或对系统造成危害的信息进行尽早处理，进而确保整个邮箱的安全性，
3.2 人工智能在计算机网络系统管理及评价中的应用
计算机网络管理的智能化发展，离不开人工智能技术及电信技术的发展。除了应用在计算机网络安全管理中，人工智能技术中的问题求解技术及专家知识库等，均可促进计算机网络综合管理的实现。由于网络具有瞬变性及动态性的特点，因而给计算机网络管理工作增加了一定的难度，这同时也使得现代化网络管理工作朝着智能化的方向发展。其中，以人工智能理论为发展基础的专家级决策及支持方法，在信息系统的管理工作中得到了广泛应用。作为一项智能计算机程序，专家系统可累积尽可能多的专家经验与知识，并通过进行归纳与总结，在形成资源录入系统的基础上，利用这一汇集了多位特定领域中的专家经验的系统，对此领域中相似的其他问题进行解决。因此，对于计算机网络管理及其系统评价，可通过众多专家系统来开展计算机网络管理及系统评价等大量工作。
4 结数语
综上所述，在人们对计算机网络技术应用需求不断增多，以及人工智能技术不断发展与完善的形势下，人工智能在计算机网络技术中的应用将会朝着更深、更广的方向发展，并且会在计算机网络管理及系统的评价工作中，发挥出至关重要的作用。
参考文献：
[1]熊英.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].技术与市场，2011（02）：235-237.
[2]陈斌.人工智能在计算机网络技术中的应用[J].技术与市场，2010（12）：339-340.
[3]谭仕平.人工智能在计算机网络技术中的应用分析[J].高新技术产业发展，2013（18）：11-13.
计算机辅助工艺设计与人工智能 篇4
1 什么是人工智能
人工智能, 简称为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的运用能够让各种计算机设备更具人性化, 将人类的智慧进行延伸和扩展, 实现计算机的最高层应用。
计算机技术在人们生活中的应用不断扩展, 人们也对计算机的能力提出了新的要求, 人工智能技术的出现让计算机技术走上了一个新台阶, 目前人工智能的研究的方向主要有三个, 分别是智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。智能接口主要是研究人们怎样才能与计算机进行更方便直观的交流;数据挖掘主要研究怎样从复杂的、多样的、不完全的、大量的、模糊的、随机的实际应用数据中挖掘出人们事先不知道的、有重要作用的或有潜在意义的信息的过程;主体指人工智能的主体, 具有一定的独立性, 主要研究人工智能在信念、愿望、意图、能力等选择层面对实体的塑造能力。
目前人工智能的研究在推理能力方面已经取得一些成绩, 正向着模糊处理功能和并行化处理功能发展。人工智能的未来发展方向是人工神经网络, 人工神经网络的进步会大力推动社会的进步。
2 计算机辅助工艺设计的简介
计算机辅助工艺概念的提出是在上世纪七十年代, 一经提出就受到了人们的广泛关注, 发展过程中经历了交互式、派生式、创成式、综合式和智能化多个阶段。就目前而言, 智能化是计算机辅助工艺发展的重点, 也是未来发展的方向。
计算机辅助工艺在工作中的最大作用就是可以替代人工完成一些繁琐的重复性操作, 解放了大批手工劳动, 让人们能够将更多的精力都放在新技术、新工艺的研发上。在计算机辅助工艺的帮组下, 人们能够实现有限资源的最优化配置, 在提高生产效率的同时, 降低生产成本, 计算机辅助工艺不但在生产中提供了重要的支持, 在设计方面也解决了很多设计师的烦恼, 一些年轻的缺乏设计经验的设计师可以凭借计算机辅助工艺技术, 提升设计水平, 提高设计档次, 缓解了对设计经验丰富的设计师的大量需求。
3 人工智能在计算机辅助工艺的设计中的应用
3.1 智能化
人工智能为计算机辅助工艺设计带来的最突出的优点就是智能化, 计算机辅助工艺技术在工艺上仍有一些环节是很难脱离辅助工具的范畴, 但人工智能的加入, 改变了这种现状, 让计算机辅助工艺设计有了一定的智能分析能力。
人工智能现在一直处于研究状态, 而人工智能在计算机辅助工艺设计中的应用也主要表现在智能化推理方面。在实际的运用中, 人工智能的应用形式都不是单一存在的, 而是各种应用相互渗透, 形成综合性的应用形式。
在计算机辅助设计领域中, 研究得最多的是计算机辅助机械产品设计, 而计算机辅助工艺设计和机械产品设计具有一定的趋同性, 所以可以推断出智能化计算机辅助工艺设计的体系结构包括科学层、信息技术层、智能化设计层。
3.2 人工神经网络技术
工艺设计是一个比较庞大而繁琐的范畴, 在设计生产过程中存在着许多的不确定因素, 这些不确定因素很可能会导致计算机辅助工艺设计产生问题, 影响整个设计生产的效率。人工神经网络技术的出现提升了计算机辅助工艺设计的技能, 让这些问题得到了有效的控制。
人工神经网络在处理网络世界的问题时, 模拟生物神经系统原理, 采用大量的非线性处理单元组成, 单元与单元之间通过现代信息技术高度并联, 人工神经网络在处理问题时具有几大特性, 布式存储、并行处理、自组织和自学习及联想记忆等。将人工神经网络技术应用于计算机辅助工艺设计中最大的优点是这种技术能够对系统进行自我适应和调整。神经网络在核对最初的基本数值和系统内部的实际情况时, 会对自身的适应性进行一定的监测, 监测的具体方法是从神经网络的始端开始向后面的每一个节点进行推演和调整。然后再从神经网络的末端向前进行推演和调整, 以更好的适应网络应用状况。
3.3 粗糙集技术
粗燥集技术是人工智能模糊控制技术的一种应用形式, 能够有效的解决计算机辅助工艺设计中存在的含混不清问题, 通过对比分析来达到解决问题的目的。人工智能首先将含混问题以参数的形式列成表格, 再将这些问题对应的影响因素按照影响程度的大小进行排列, 再横向列出一些可能出现的问题进行权值设置, 最后通过一定的算法排除问题中的冗余参数, 最终可以顺利的找出模糊问题的正确答案。
3.4 遗传算法
遗传算法受达尔文进化论的影响, 在计算机领域中借助遗传学的科学性原理, 模拟生物进化的过程, 完成对工艺品的筛选。遗传算法对每一个目标工艺分类总结, 所有可能的目标工艺解称为论域, 工艺解根据种类的不同分为不同种群, 而论域中包含的工艺解都会赋予一个唯一的基因编码。在进行遗传算法时, 会对不同种群中的每一个工艺解以优胜劣汰的方式进行对比分析, 以遗传算子的方式对第一代种群进行交叉和衍变, 产生下一代的种群, 以此类推, 到末代种群即为最优解。
4 结论
总而言之, 人工智能的出现为计算机辅助工艺设计带来了革命性的转变, 不仅代替了大量繁琐重复性的手动劳动, 而且提高了生产质量。人工智能技术的不断精进, 各种技术和算法的产生, 让计算机辅助工艺设计更加方便快捷, 效率和质量同步提升的同时, 也为人工智能技术的发展指明了方向。
摘要：随着科学技术的发展, 人工智能在计算机领域的应用更加普遍, 本文对人工智能和计算机辅助工艺进行了简单的介绍, 并对人工智能在计算机辅助工艺设计中的应用进行了分析, 包括智能化、人工神经网络计算、遗传算法等。
关键词：人工智能,计算机辅助工艺设计,方便快捷
参考文献
[1]王敏.关于人工智能技术在计算机辅助工艺设计中应用的探讨西华大学数学与计算机学院[J].计算机光盘软件与应用, 2013, (14) :266-267.
[2]黄强, 林兰芬, 董金祥等.一个基于软件Agent的工艺工作流系统[J].计算机辅助设计与图形学学报, 2001, 13 (8) :696-700.
[3]钟义信.人工智能的突破与科学方法的创新[J].模式识别与人工智能, 2012, 25 (3) :456-461.
[4]黄赣辉, 邓少平.人工智能味觉系统:概念、结构与方法[J].化学进展, 2006, 18 (4) :494-500.
人工智能计算机论文 篇5
◎产品概述
近处来，随着微电子技术、计算机技术和通信技术的飞速发展，国家要求解决、改进自来水抄表收费的呼声越来越高，国家电力部门对用电预付费也有了进一步的肯定。我公司开发的IC卡收费管理系统是能过将IC卡技术引入到水、电收费管理中来，将水、电表与IC卡相结合，运用计算机网络管理技术，变被动收费为主支缴费，从根本上解决了目前城镇供水、供电收费老大难问题。同时，使用计算机收费管理系统，用户的总用水、用电量、预购金额以及每月的用水、用电量等数据都通过IC卡传递自动录入收费管理系统，与以往的人工录入相比不仅降低了劳动强度和费用，还保证了数据的准确性、可靠性，并且可避免不交钱用水、用电的人情水、电等，实现了水、电销售管理现代化。
◎功能特点
·IC卡收费计算机管理系统是新一代专业化收费管理系统。支持一表一卡、一表多卡和一卡多表等工作模式，在Windows系统平台上实现人机对话的全中文彩色界面，内置128DES加密算法，系统安全、可靠、实用性强，操作过程明了、亲切。
·大规模数据库管理——本系统可注册管理多达上万个用户，为每一个用户建立一套IC卡消费档案，记录第一次消费情况。
·完备的消费管理——除具备对IC卡的注册、加费、减费、补卡、销户和信息检测功能外，还具有对用户使用信息的分类查询和统计等管理功能。
·详细的查询功能——可以分别按用户姓名、用户统一编号或用户水、电表号进行用户档案资料的查询。
·报表打印功能——每发生一次消费，可打印出一套收费单据以作存查，可打印汇总统计表以作核查。
◎运行环境
软件名称：IC卡智能水电表管理系统
软件版本：Ver 3.0
软件要求：Windows95/98/ME、Window2000/xp。
硬件要求：
计算机：IBM兼容486以上（基本要求：CPU为PII300以上，要求内存至少32MB(建议64MB)，硬盘空间至少200MB，至少有一个串行通讯口）。
显示器：分辨率在800 × 600以上的彩色显示器。
打印机：可打印多层标准窄行打印纸的针式打印机。
与本管理系统配套的相关硬件产品 ：
1、YHDX_2 型 IC卡读写器或GLJ-4 型水电管理机；
2、DDSY310型预付费单、三相电能表和YHS型预付费水表及配套IC卡；
3、洛阳银海公司生产的其它IC卡产品。
可穿戴计算苦等人工智能 篇6
我们认为，可穿戴计算的两大特性就是小型化和便利。比如说，有了智能手表，你无需从口袋里掏出手机查看通知信息。但面对一场真正的革命，这些特性无关紧要。
我想尽量说得通俗易懂：可穿戴设备会搞清楚你想知道什么信息，然后让你知道该信息。
未来什么样
近日，一家名为Refresh的公司发布了一款名为Refresh的谷歌眼镜应用软件。
该应用软件类似一款名为Refresh App的面向iPhone的Refresh 工具。两者都是为了提供关于人们的“个人档案”（信息摘要）而设计的。
其中一项出色的功能就是，查看日历，看看你要与谁会面，然后提供关于那些人的所选定的资料。
由于谷歌眼镜版的Refresh就呈现在你的眼前，它能简单地处理所有可穿戴设备在将来可以处理的事务：它可以搞清楚你想知道什么信息，然后确保你知道该信息。
比如说，可穿戴设备有望帮助你更详细地了解要会面的那个人――提供具体信息，那样你就知道是不是与对方会过面，或者是不是有共同的熟人、兴趣或个人经历。
这是小儿科。但设想一下未来，你想要知道的任何信息完全呈现在面前，根本不需要你做任何动作或行为。比如说，你可能在一家餐馆吃饭，谷歌眼镜会告诉你：你老爸当年就是在这家餐馆向老妈求的婚。或者，你的朋友会因交通堵塞而迟到，这道鲑鱼在网上恶评如潮，停车表内还剩下20分钟，或者卫生间是沿吧台直走，然后上楼右拐。再设想一下：这类信息可能就在你想知道的那个瞬间，完全呈现在你的视野内。这就是可穿戴计算的发展方向。
人工智能革命
这就是为什么说可穿戴计算革命基本上是一场人工智能革命。可穿戴计算方面真正令人关注的是，后台服务器处理繁重工作，以便搞清楚你想知道什么信息，然后获取该信息。而将信息馈送给你的大脑这部分则比较简单。
说到智力竞赛，还记得在电视智力竞赛节目《危险边缘》中击败冠军肯·詹宁斯（Ken Jennings）的IBM超级计算机“沃森”（Watson）吗？
如今，“沃森”的角色发生了转变：由原来击败《危险边缘》的冠军，变为从你的微博内容提取关于你的信息。
现在，“沃森”有一样新的本领：它能阅读你的微博内容，并从中提取各种信息。它会告诉你是否临近人生中的某件大事，比如结婚或生子，还会告诉你对此有何感受――即便你之前从来没有明确提到过任何此类信息。
当然，这项技术的目的是，向顾客销售商品。如果商家知道顾客的近况，就能够非常精准地投放广告。但这种人工智能服务会变得司空见惯，也会用在其他用途。
更加直接与自然
不是像现在的Refresh那样，通过查看日历来搞清楚你想知道什么信息，未来的应用软件会查看你的日历、社交网络、电子邮件和电话通话以及你朋友和同事的所有那些信息来源。它们会监控你以往的行为和动作及更多内容。然后，它们会运算处理数字，提供你想要知道的信息。
与谷歌眼镜尤其密切相关的一项进展是，谷歌在年初收购了一家名为DeepMind的公司，这家公司专门开发人工智能技术，帮助研制出像人类一样思考的电脑。
为了演示DeepMind具有的本领，这家公司让系统开始玩经典的雅达利街机游戏。DeepMind懂得如何玩游戏（它通过玩游戏来学会，不是一开始为了玩这些游戏而编程的），然后将游戏玩得很溜。
谷歌可能会将这项技术应用于未来的Google Now，到时它可以通过为你提供信息，然后观察你怎么处理信息，从而了解你的偏好、欲望和兴趣。久而久之，它会明白你究竟想要知道哪种信息，然后将该信息提供到你的可穿戴设备。
如果可穿戴设备可以轻松自如地将该信息提供给你，人工智能搞清楚你想知道什么信息、何时想要的本领就会大大加强。
如果使用PC、笔记本电脑或手机，你就得主动找寻信息――或者通过采取某种动作来回应提醒。可穿戴计算革命却可以轻而易举地提供信息。信息会完全呈现在你面前，然后自行消失。表面看起来后者只是更方便。但可穿戴设备提供信息的关键不在于“轻松提供”，而在于“无缝提供”。当你未采取任何动作来获取信息时，信息好像是你已拥有的信息――哪怕你明明刚获取该信息。
现在每个人都在谈论增强现实。但被增强的不是现实，现实是不受影响的。其实你的大脑被增强（被丰富知识的信息增强了），你的体验被增强了，你的生活被增强了。
这就是为何可穿戴计算革命其实是运用人工智能和个人数据，在你需要信息时，实时提供信息方面的一场革命。可穿戴计算这方面只是以一种最直接的方式，把该信息馈送到你的大脑罢了。
人工智能计算机论文 篇7
计算机人工智能技术属于比较高端的信息科学技术, 它通过利用计算机现有的功能将人类的思维和意识形象地模拟出来, 将人类的各种思维通过计算机程序表现出来。这种基于计算机平台的高级科学技术, 将多个学科和领域的技术集合起来, 从而形成一个比较完善的计算机应用体系。与很多计算机技术相比, 这项技术具有更大的发展空间, 它给人类带来的各种方便是其它技术不能比拟的[1]。虽然人工智能技术发展迅速, 但是这项技术在我国起步较晚, 技术还不太成熟[2], 发展这项技术的关键是解决计算机人工智能识别技术遇到的瓶颈难题。
1 人工智能识别技术概念
智能识别技术是基于计算机人工智能发展起来的一项技术, 这项技术的开发和研究主要是对人的智能进行模拟和延伸, 通过分析智能的实质, 开发出一种与人类智能反应相似的全新智能机器, 该领域的研究主要包括图像识别、语言识别、机器人和自然语言处理技术等。智能识别技术通过利用一定的识别装置, 自动获取被识别物品的相关信息, 识别装置将这些信息传输到后台计算机处理系统进行相关处理。如我们生活中常见的条形码扫描器, 售货员通过扫描商品条码, 获得商品的价格、名称, 再输入数量, 系统即可自动计算出总价格, 这个过程的完成就是典型的计算机人工识别技术。计算机智能识别技术的产生和应用就是为了实现自动化办公和智能化生产, 从而简化人们的生活和工作。
2 人工智能识别技术发展现状
在国外, 人工智能识别技术发展比较早也比较快, 尤其在一些发达国家形成了一套比较成熟的自动识别系统。在我国, 人工智能识别技术近几年发展也比较迅速, 逐渐开始成为人们日常生活的重要一部分, 给人们生产生活带来了方便。但是, 我国这项技术起步较晚, 相较于发达国家存在一定的差距, 还有很多问题没有解决[3]。
3 人工智能识别技术分类
3.1“无生命”识别技术
(1) 条形码识别技术。该项技术主要包括一维条码技术和二维条码技术, 后者是在前者研究的基础上发展起来的, 二维条码技术的信息容量、中英文字符显示、信息密度以及纠错能力等更加先进, 这项技术逐渐成为重要的信息标识和信息采集技术, 并被广泛应用。
(2) 智能卡技术。该技术主要通过智能卡进行自动识别。智能卡是一种“集成电路卡”, 它可以独立运算和储备, 可与计算机系统完美结合, 完成信息采集、传输、管理、加密等工作。这项技术在物理领域应用广泛, 如物品身份追踪与验证、车辆识别等。
(3) 射频识别技术。该技术是一种非接触式的自动符号识别技术, 利用一种无线电磁波对相应的目标进行读取和识别。其中无线电信号利用电磁场将数据从物品上的标签传输出去, 从而达到自动辨识和跟踪的目的。该技术主要对物品进行标识, 它的发展可能取代现在广泛应用的条形码技术, 最终成为物品标识管理的有效手段[4]。
3.2“有生命”识别技术
(1) 声音识别技术。该技术是一项非接触识别技术。声音识别技术通过对用户声音的唯一特征, 如音频、音调、音质等进行分析处理, 其最大特点就是利用声音来实现技术的操作, 而不需要用手和眼睛等。由于现代科技的快速发展, 很多先进的技术手段为声音识别技术的发展和相关软件应用提供了必要的技术条件, 因而声音识别系统被应用到很多领域。
(2) 人脸识别技术。人脸识别技术是通过分析人脸视觉特征信息进行身份鉴别的一种计算机技术。这项技术可以对人脸各部分的特征进行自动追踪侦测, 自动调整影像放大和曝光强度等, 是一种生物特征识别技术[5]。
(3) 指纹识别技术。每个人的指纹细节特征都是不相同的, 指纹识别技术就是利用这一生物特征进行人物身份识别。
4 人工智能识别技术应用瓶颈分析
4.1 声音识别技术应用瓶颈分析
声音识别主要是对各种声音进行分析处理进而识别, 现在先进的声音技术设备中都有一个存储声音数据的声音库, 提前对用户的声纹进行采集和存储, 当用户与设备进行对话时, 计算机会对用户现有的声音与声音库中的声音在频率、音调、音质等方面进行对比分析, 然后完成一定的功能操作。随着科技的发展和各种技术设备的完善, 声音识别技术在各个领域有了较深入的发展与应用。但是, 该项技术还存在着很多瓶颈问题, 主要表现有:
(1) 声音识别系统不完善。在语言种类的识别上受限制, 它主要针对普通话进行识别, 而对于地方方言却不能识别。这项技术在手机、汽车上都有应用, 范围较广, 针对的人群类型也比较复杂, 若一些人的地方口音重或不会说普通话, 声音识别系统就无法识别这些语言, 造成应用受限。
(2) 易受干扰。不同的麦克风和信道都会对识别性能造成影响, 在环境噪音以及混音情况下, 声音提取会受到影响, 这些干扰都会对声音的识别的准确性造成影响。
(3) 不能智能判断。一个人的声音具有易变性, 比如人的身体状况、情绪、年龄造成声调、音色及声波变化, 而这一变化也会影响声音识别效果, 甚至可能发生他人模仿用户声音的情况, 从而造成安全隐患。
4.2 视觉识别技术应用瓶颈分析
视觉识别技术存在的瓶颈相较于声音识别技术的瓶颈要多得多, 有很多技术难题。视觉识别技术与声音识别技术基本原理是一致的, 都需要对信息进行采集和存储, 但在实际操作中存在很大的差距。视觉识别技术主要是对各种图像识别, 比如人脸识别、指纹识别等, 但这些识别也存在瓶颈, 主要表现在:
(1) 人脸识别。人脸识别技术通常是对人脸的几个关键点进行识别分析处理, 采集几个表情作为存储数据进行对比分析。但是, 在实际生活中, 有以下几种情况: (1) 人脸的表情是多样的, 数据库不能完全实现面部的全部信息采集, 导致数据库中的数据有限, 这在一定程度上影响了人脸的识别; (2) 人脸也是会变化的, 随着年龄的变化脸部也将变化, 这也影响了识别效果; (3) 识别技术对周围光线环境比较敏感, 可能会影响识别的准确性; (4) 脸部轮廓具有相似性, 也有可能造成错误识别。
(2) 指纹识别。指纹是人体独一无二的特征。指纹识别就是识别这些指纹的纹路图案、交叉点或断点, 从而进行身份识别, 它不仅具有唯一性的特点, 同时具有终身不变的稳定性。所以, 人们常用指纹识别技术来进行密码的设置。但是, 用户的指纹很容易在各处留下, 这样很容易对指纹痕迹进行复制, 从而利用复制的指纹进行一些操作, 影响系统的判断, 因而这种方式存在一定的危险性。另外, 因为系统是对已有的指纹进行识别, 但实际上某些人和某些群体的指纹特征比较小, 很难成像, 难以应用指纹识别。
如今, 很多计算机都具有解码程序, 计算机用户可以利用人脸识别和指纹识别进行密码设置, 从而进行加密[6], 但在实际应用中有些弊端, 使用效果并不理想。视觉识别技术的研究和应用开发还有很大的发展空间, 需要投入更多的人力物力解决这些瓶颈, 以提高计算机人工识别技术水平。
5 结语
计算机人工智能识别技术在各领域应用广泛, 发展速度很快, 但是在快速发展的同时, 也遇到了技术瓶颈问题, 这些智能识别技术的瓶颈就在于计算机无法真正实现完全的智能控制。所以, 这不仅是当前存在的问题, 也是未来发展中需要研究的方向。计算机人工智能要实现真正的智能控制, 就要不断地在主观意识判断方面进行研究。
参考文献
[1]郑邦毅.人工智能技术在计算机网络教学中的运用[J].淮海工学院学报:人文社会科学版, 2013 (4) :134-135.
[2]范银平.计算机人工智能识别技术的应用瓶颈分析[J].产业与科技论坛, 2013 (16) :75-76.
[3]杨恒.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].信息通信, 2014 (1) :130.
[4]张剑平.人工智能技术与“问题解决”[J].中小学信息技术教育, 2003 (10) :4-7.
[5]王永忠.人工智能技术在智能建筑中的应用研究[J].科技信息, 2009 (3) :342-343.
人工智能计算机论文 篇8
人工智能 (Artificial Intelligence或简称AI) 有时也称作机器智能, 是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。人工智能 (学科) 是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能, 并开发相关理论和技术。国际上人工智能研究作为一门科学的前沿和交叉学科, 其确切的定义应该是:一个电脑系统具有人类的知识和行为, 并具有如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
人工智能的核心是“人工”和“智能”, 它包含了自然语言、机器人学和知识系统三个方面。它是开发和设计出各种计算机程序来模拟人的思维结构、求解过程和求解问题的行为。因而人工智能包括对信息和知识的处理、符号处理好问题求解等。因此说智能是具有一定处理信息的能力和演示信息能力的结合体。
二、人工智能的研究领域
就人工智能的研究领域来说, 可以表示成下面这样一个图示:
无论是人工智能的理论研究和工程研究都必须解决以下三个方面的问题:
1、对数据的处理, 识别过程, 外界输入的信息向概念逻辑信息转译, 将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化 (大脑中的信息存储形式) 的概念逻辑信息。
2、智能运算过程, 输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策, 并产生相应反应。
3、控制过程, 将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。实用机器人在第三个方面做得比较多, 而识别和智能运算是很弱的, 尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果, 这正是人工智能要重点解决的问题。
三、人工智能对教学领域的影响
计算机是信息加工的装置。知识是赋予语义的, 从而成为具有严密结构的信息。教学时知识的传授, 并在知识传授的基础上进行思维能力和素质的培养, 所以, 教学活动也可以说是信息的加工和计算。计算机技术与教学活动有着密切的关系, 用信息加工观点来研究教学, 我们可以在两个方面获得启迪:一是知识传授的认识;二是对知识结构的认识。知识具有传递性, 人类具有对知识的可接受性。个人的知识得到, 主要是靠间接的传授, 由于人脑具有联想机制, 要把接受的新知识与原来的旧知识进行协调, 于是可能出现歪曲与误解, 这就需要教师进行及时的纠正。所以教学是一个交互反馈的过程。理想的教学方式应该是在教师的规划安排下, 学习者进行有引导性的实践, 学生既不是被动的灌输, 又不流于盲目的探索。
现代教学理论强调按照学生认知特点和规律进行教学, 还要了解学习对象本身内在的逻辑结构。根据计算机编制程序的实践和人工智能中有关知识表示的研究成果, 将知识体系结构分为两大类:描述性知识结构和程序性知识结构。其中描述性知识结构表现为网络状态, 它由许多关联性强的知识单元组成。该知识结构用计算机来存放描述内容就方便多了, 可以用图象, 声音或者文字等多种元素编辑组成来描述多种关系, 便于获得各种知识间的相互关系, 加深对知识的理解。程序性知识结构比描述性知识结构要复杂的多, 它既包括知识状态还包括了一些规律。对于这种知识的掌握要做大量的练习, 从这个意义上来讲, 建立计算机的练习来辅助教学是非常重要的。
四、人工智能技术在CAI中的应用
CAI的实现需要应用AI技术及编制复杂的程序, 如自然语言理解、知识表示、推理方法等, 一些AI技术的特殊应用成果, 如代数说明、符号合成、医疗诊断及理论证明等均被应用于CAI系统, 以提高其智能性和实用性。
到目前为止, 所使用的绝大多数传统的CAI都是将全部教学信息以编程方式预置于课件中, 这样的CAI课件一旦制作完成, 任何较大的教学改动都会给维护工作带来极大的不便。因此现有的CAI系统面临许多挑战, 它主要存在以下几方面的问题。
(1) 缺乏开放性
不具有开放性是目前CAI课件最大的缺点。使用者无法对课件进行任何修改, 只能利用已有资源按设定的路线进行教学。其弊端在于: (1) 固定内容的局限性使课件的适用面狭窄; (2) 设定的运行路线使授课缺乏自主性; (3) 授课的针对性不强; (4) 无法利用新出现的资源在较高起点上进行二次开发。
(2) 缺乏人机交互能力
现有CAI大多以光盘作为信息的载体, 将教材中的内容以多媒体的形式展现出来, 教学信息是按预置的教学流程机械式地提供给学习者, 学习者使用CAI课件学习是完全被动的。在课堂教学中, 一般只能通过教师按预定的课件流程进行操作, 无论学生还是教师都不能很好地参与教与学的过程, 因此人机交互没有很好地实现。
(3) 缺乏教师与学生的互动
现有CAI课件在学生自学以及进行操作使用时, 如何学习都是学生自己的事。教师不能完全了解学习者的情况, 学生在碰到问题时不能向教师求助, 师生之间互相封闭, 谈不上师生互动, 因此课件所起的效果大打折扣。同时由于缺乏网络支持, 现有的绝大多数CAI课件都是在单机环境下运行的, 它们无法利用网络的优势使知识内容快速更新, 当然更无法提供便捷的学习讨论空间、随时随地的师生交流方式以及远程教学实现的条件。
(4) 缺乏智能性
现有的CAI课件系统不能对不同程度的学生进行有针对性的教育, 学生的学习是被动的, 不能由系统自动提供助学信息而使学生有选择地学习。对教师而言, 其教学不能积极地参与其中, 不能根据系统提供的信息按照学生的认知模型为其准备最适合的学习内容, 更不能给予不同方式的教学模式与方法, 因此不具有智能性。
五、智能化计算机辅助教学系统 (ICAI)
智能计算机辅助教学系统 (Intelligent Computer Aided Instruction, ICAI) 以认知学为理论基础, 将A技术应用于CAI, 是智能化的CAI。在ICAI系统中, 学生的学习可以借助于智能化计算机对大量知识进行选择、判断、处理, 使学习内容更有针对性, 从而提高学习效果。
教学过程是一个复杂的教与学的思维过程。它需要教师以其专门知识和经验为依据, 经过吸收、讲解、推理、示例、综合等多个步骤才能较好地完成。一个教学型专家系统的任务是根据学生的特点、弱点和基础知识, 以最适当的教学方案和教学方法对学生进行教学和辅导。因此, 从AI的角度看, 计算机辅助教学实际上是一个由计算机系统辅助教师进行教学及学生进行学习并得以实现的“专家系统”。因而, 在CAI中引人AI思想, 即使用专家系统的方法、工具, 构建智能CAI (即ICAI) 。这样构建成的专家系统的主要特点是具有诊断和调试修改功能、具有良好的人机界面。大多数ICAI系统一般由专家模块、学生模块、教学模块、界面模块和智能接口模块组成。
六、人工智能技术用于计算机辅助教学的实例
作者从事《C语言程序设计》课程教学多年, 在大量实践经验的基础上, 为方便教学我们按如下设计思想制作教学辅助多媒体课件。该课件可实现从《C语言程序设计》课程第一章到第五章搜索技术部分的放映, 其中经典推理、不确定推理、搜索技术中的经典算法均用动画实现。在整个课件中插入教师的讲解, 既可以根据每节的重点、难点和当前学生的反映重复放映, 又可以利用关键字检索放映相关内容的章节。这个课件实现了人工智能中的智能引擎及智能数据检索技术与计算机辅助教学的结合。其实现过程如下:根据第i节的重点、难点和学生的课堂反映分别设定参数Wi, Ci, Hi, 其中Wi表示教学重点的权值, Cj表示教学难点的权值, Hi表示学生课堂反映的权值, 这里i=1, 2, …, .n, 而n表示总的节数。
另记这三个参数的线性组合为:
其中, 是预先给定的控制参数。又假设实现不同章节的多媒体文件分别编译成的可执行文件名分别为file_1.exe, file_2.exe, …, file_n.exe, 根据设定可得如下的产生式规则:
依照上述步骤不仅可以实现智能引擎的功能, 而且可以根据学生的课堂反映灵活调整教学进度, 达到比较好的教学效果。该课件的智能数据检索功能可按照同样原理来实现。
七、结束语
随着Internet技术的发展, 虚拟显示技术的广泛应用, ICAI也将得到进一步的完善。以后的教学将是以智能化的CAI为主, 多学科, 全方位发展的新技术的体现。
参考文献
[1]张森.多媒体CAI课件基本原理与制作技术[M].北京:北京航空航天大学出版社, 2000.
[2]王万森.人工智能原理及其应用[M].北京:电子工业出版社, 2000.
[3]陆汝钤.人工智能 (上, 下册) [M].北京:科学出版社, 1996.
[4]孙沛.计算机辅助教学[M].呼和浩特:内蒙古大学出版社, 2000.
人工智能计算机论文 篇9
人工智能(Artifical Intelligence)是当前技术发展中的一个前沿科学,是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科的基础上发展起来的,以模拟人类智能、智能行为以及规则为研究内容的一门综合性边缘科学[1]。作为二十世纪的三大尖端技术(空间技术、能源技术和人工智能),人工智能同时也被认为是二十一世纪的三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)。人工智能自从1956年诞生于美国的达特茅斯大学之后,在短短的50多年里得到了迅猛发展。目前各种人工智能技术在很多科学领域都获得了广泛应用,已经研究出了很多实用系统,在自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等领域,有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中,并对人类社会的发展和进步产生了重要影响[2]。人工智能能让互联网搜索变得更加灵敏,将文本从一种语言翻译成另一种语言,帮助识别信用卡欺骗,在拥挤的交通中推荐最畅通的线路…。
各个行业都在逐渐习惯人工智能的思维,也习惯了用人工智能的技术处理问题。外界对人工智能的发展寄予了很高的期望。同时信息技术的发展也为人工智能技术的发展提出了迫切的需求。
但是由于脑科学发展的局限性,至今人们还没有搞清楚人类到底是如何思维的,人类是到底如何具有智能的,人工智能不能从机制上模拟人类的智能,而只能从功能上对其进行模拟。所以,人工智能自身的体系建设还处于一个不断完善的阶段,加之它所要处理的问题都是一些其他领域难以解决的、半结构化或无结构化的难题,人工智能的今后的发展还不是一帆风顺的,还需要科研工作者付出极大的努力。
计算机科学与技术的重要目标是让计算机模拟人类的智能,人工智能研究进展将不断推动计算机具有更多智能化功能。推动人工智能发展的重要使命就落在了高等院校及研究所的身上。而研究生积累了大量的计算机专业知识,具备了学习的条件,是科研大军的后备力量。人工智能课程主要介绍人工智能的基本思想和方法,向学生提供最基本的人工智能技术和相关问题的入门知识,为以后深入学习人工智能、智能控制、计算机视觉等相关理论,进行人工智能研究和应用打下良好的基础。因此,人工智能成了各个院校为计算机等相关专业研究生开设的一个必备课程。
1 人工智能对研究生能力培养的作用
(1)使得学生了解计算机技术如何应用
对于什么是人工智能,现在还没有一个统一的定义。计算机是使得各种人工智能技术得以实现的重要工具。对于计算机专业的学生来说,人工智能就是运行在计算机上的程序。所以说,人工智能是各种计算机技术的应用。计算机专业的学生在本科阶段积累的大量的专业知识,从程序设计到数据结构,从计算机组成原理到编译原理等。而他们在本科阶段更多的是对知识的积累,对知识的应用涉及的很少,尤其是实际应用。计算机专业本科生会对自己的专业感到困惑,不知道学了大量的专业知识有什么用,为什么要学,以及这些专业之间又有什么关系。尽管在本科期间,计算机专业的学生也会听到老师举得各种关于计算机技术在实际中应用的例子。但是,百闻不如一见。老师再怎么讲计算机技术的应用,学生的感触都不是很深刻,因为,他们不知道这些应用时怎么实现的,会有一种很遥远的感觉。而当一个个实现各种人工智能方法的程序呈现在学生面前时,他们会有“原来是这样的”感觉。因为,第一,一个人工智能技术往往是针对非常普遍的实际问题提出的,这些实际问题的场景同学们熟悉,很容易想象到。第二,经过大学四年的学习,他们积累了大量的专业知识。而人工智能程序,对他们来说,跟他们以前所熟悉的程序没有什么两样。所以,学生会豁然开朗,原来我以前所学的知识可以产生智能,原来我所学的知识是有价值的,原来我所学的只是是这样应用的,原来我所学的知识之间是这样关联的…。所以,在学习人工智能时,有助于学生巩固以前的专业知识结构,增强学生对专业的认同感。
(2)培养学生问题求解的思维方式
专业塑造了学生的思维方式。计算机领域面临的很多问题都是无结构或半结构的、采用常规数值计算方法难以解决的问题。所以,计算机专业的相关人员在处理问题时,也不能采用常规的数值计算的思维方式,而要采用“问题求解”的思维方式。而在大学期间,计算机专业的学生并未得到问题求解思维方式的训练,惯于采用数值计算的思维方式。而人工智能求解问题的一个基本思路就是问题求解。因此,通过人工智能的学习,能够使学生逐渐形成问题求解的思维方式。
(3)了解信息技术发展的前沿,激发对专业未来的追求
与物理学等学科不同,物理学中的很多定理都被伽利略、牛顿等人发现了,而人工智能解决问题的很多技术都是不是很完善的,都是在不断更新的。有人预测,人工智能还有出现几个爱因斯坦的余地。因此,人工智能为学生提供了一个广阔的发展空间,激发对专业未来的追求。
2 对于研究生人工智能教育的几点建议
作为一个多学科交叉学科,人工智能课程的突出特点是知识点多、理论性强、内容抽象、不易理解,对学生的数学基础和逻辑思维能力要求较高。本文根据研究生教育的特点,就如何提高学生的学习兴趣,达到较好的效果提几点看法。
(1)选择一本合适的教材
教材是学生学习的第一手资料,对学习效果的影响起着重要的作用。目前人工智能方面的教材众多,对其选择应遵循以下原则:
第一,教材的作者应与学生具有相同或相近的学科背景。不同学科背景的人的思维方式是不同的,描述问题的方式也不相同。如果选取的教材的作者与学生具有相同或相近的学科背景,则学生理解起来会比其他学科背景的人写的教材更容易接受。
第二,教材应尽量与全国乃至整个世界接轨。现在整体社会的发展趋势都是与国际接轨。随着各种互联网技术的迅猛发展,学生与外界交流的机会非常多,并且在社会大环境下,学生也很愿意与国际接轨,也会主动地去了解国外是怎么学习人工智能的,据我了解,学生会经常地登录国外的一些名校的开放课程网站免费听课。如果我们选择的教材也是与国际接轨的,降低了学生与外界交流的障碍,也增强了学生的认同感。
第三,教材结构合理。一个合适的教材应使学生既能把握人工智能发展的概括,又能掌握经典的、流行的人工智能技术。如果一个教材过多地介绍概况,学生学完后,会有走马观花的感觉;如果过多地介绍算法,又会使学生陷入算法的海洋中,算法个个理解不现实,最后导致学生个个不理解,学生就象漂泊在浩瀚的海洋中一样,没有方向感。
(2)使用科研实例,激发学生的学习热情
单纯讲人工智能技术会使人感觉枯燥无味,难于理解。而每个人工智能技术都是针对实际问题提出的。在教学过程中,尽量使用科研实例。例如,我们在民航大学,民航大学的计算机学院承担了行业内的信息化中的科研任务。我在向学生介绍搜索算法时,不再采用经典的8数码的例子,而是用我们手头正在承担的科研项目“航线网络搜索算法研究”为例介绍各种搜索算法。这样学生非常感兴趣,第一,这个项目是与企业合作的,非常具有实用性;第二,项目研究的背景学生很熟悉;第三,对于这样一个熟悉的而又非常有实用价值的问题,学生也很渴望知道可以怎样解决。这样一个项目”吊足”了学生的胃口,其结果势必能够激发学生“看看有多少种搜索算法,哪种算法更有效”的学习热情。
(3)注重培养学生的创新意识
在教学过程中向学生强调人工智能技术都是在不断更新的,是可以突破的,鼓励学生创新。比如,在介绍搜索算法时,向学生抛出一个能够吊足其胃口的例子,介绍几种求解这个问题的算法,并向学生介绍这些算法的关系,是怎么衍生新算法的。然后,让同学自己思考还可以不可以衍生新算法。我在教学过程中以“航线网络搜索算法研究”为例介绍搜索算法时,仅介绍广度优先、宽度优先、A*搜索、爬山算法,其他的算法让学生来发现,然后课堂大家讨论。每次都能很惊奇的发现,其他的没有讲到的算法都能被学生想到。
(4)注重知识更新
人工智能知识点繁杂,技术发展又特别快,学生学习一段时间后难免会觉得抓不住重点,构建不出人工智能的知识结构的感觉。在教学过程中,一方面要不断地帮助学生梳理知识结构,还要注重知识更新。和学生一起追踪和分析人工智能方面的顶级会议或期刊如AAAI,IJCAI等的每年的情况,梳理出当代人工智能的研究热点。这样不断可以让学生能够把握重点,也能够使其了解科技发展前沿。
(5)鼓励学生通过各种学习渠道
除了课堂学习之外,随着科技的发展,各种学习渠道众多,如微博、论坛等也在发挥着越来越重要的作用[3]。而这种微博和论坛的形式更加自由,博主在通过微博写自己对算法的理解时,由于不用拘泥于形式,可能会更加透彻。还有各种论坛,由于不受地域和时间的限制,可以和来自天南海北的被领域的各个层次的本领域的人士进行自由的交流。所以,我会鼓励学生建立微博,写自己的学习心得、对算法的理解等。也鼓励他们到各大知名论文网站,进入人工智能的圈子。这样一方面,拓展了学生的学习渠道,新的科技手段受到学生的青睐,也会带动学生学习的热情。立方米,通过写的方式与人交流,也在一定程度上培养了学生科技写作的能力。
3 结论
通过分析人工智能在计算机专业研究生培养中的重要作用,针对计算机专业的特点,提出了几点关于研究生人工智能教育的建议。人工智能的发展与计算机是相辅相成的。在我们努力培养符合社会需要的人工智能人才时,计算机反过来也会得到更进一步的发展。
摘要：人工智能是为计算机专业研究生开设的一门重要课程。分析了为计算机专业研究生开设人工智能课程的必要性以及人工智能在研究生培养过程中的重要作用。结合计算机专业研究生的特点,进一步提出了关于研究生人工智能教育的几点建议。
关键词：计算机科学与技术,人工智能,研究生教育,能力培养
参考文献
[1]王永庆.人工智能原理与方法[M].西安:西安交通大学出版社,2002:1
[2]李德毅.网络时代人工智能研究与发展[J]。智能系统学报,2009,4(1):1-6
人工智能计算机论文 篇10
人工智能最早在1956年被提出。人工智能是心理学、语言学、生理学、计算机学等多种学科结合的产物, 它的研究内容主要有解答问题、逻辑推理、机器学习、智能操控等多个技术领域, 它的目的是使机器人工智能化, 来代替人类完成复杂的或危险的工作, 保证人类的安全, 提高了人类的工作效率, 也可以称作机器智能。
人工智能的出现已经经历60年了, 在这60年中, 人工智能的研究经历了三次重大的飞跃。在开始的阶段, 机器实现代替人类进行计算推理, 对问题进行求解, 如机器定理证明和专家系统 (ES) ;第二阶段发展中, 发明了机器人, 它能在变化的环境中找到有用的资料信息, 与外界环境进行交流, 代替人类完成一部分思维分析工作;在第三阶段, 研究出了智能化的数据挖掘系统, 这个系统将大量数据进行自动化智能分析, 提取出有用的信息, 最终完成出货、数据分析、可视化技术和识别功能。
2 计算机网络技术中应用人工智能的必要性
随着计算机技术的不断发展, 网络信息安全问题成为人们关注的焦点。网络监控和网络控制是网络管理系统应用过程中最重要的功能, 也是人们最关注的功能。对信息的及时获取和准确处理决定了网络监控和网络控制功能的发挥。在早期阶段计算机难以从不连续、不规则的网络数据中分析判断出有效真实的数据, 因此, 实现计算机网络技术的智能化十分有必要。
随着计算机应用的深入和普遍, 用户对网络安全管理的需求越来越高, 保障自己的信息安全。如今网络犯罪现象越来越多, 计算机只有具备灵敏的观察力和迅速的反应力才能及时遏制侵犯用户信息安全的违法犯罪活动。运用人工智能技术建立智能优化管理系统, 使其自动收集信息并及时诊断网络故障, 及时实施有效措施制止网络故障, 采取措施及时恢复计算机网络系统。在计算机网络技术中应用人工智能是实现用户信息安全的保障。
计算机技术的发展决定了人工智能的应用, 人工智能技术也促进了计算机技术的发展, 计算机在完善数据处理上离不开人工智能的技术支持。人工智能技术及时处理不确定信息, 对动态变化的信息进行追踪, 经过技术处理及时为用户提供信息;具有较高的整合信息能力和写作能力, 提高网络管理的工作效率;学习推理能力强。总之, 在计算机网络管理中应用人工智能有利于提高网络管理水平。
3 人工智能在计算机网络技术中的具体应用
随着科学技术的发展, 人类对计算机网络的需求不断增加, 人类希望从计算机技术中得到人性化智能化的服务。人工智能的应用计算机网络技术的发展具有重要作用, 计算机网络技术很多都离不开人工智能技术的支持。人工智能技术计算机网络技术中的应用主要表现在以下几个方面:
3.1 人工智能在计算机网络安全管理中的应用
网络安全漏洞层出不穷, 用户网络个人资料安全问题是现在人们关注的一个重要问题。人工智能技术应用到网络安全管理中, 有利于保护用户隐私。人工智能在网络管理中的应用主要表现在智能防火墙、智能反垃圾邮件和入侵检测这三个方面。
智能防火墙运用了智能化识别技术, 通过概率、计算、统计、记忆、决策等方法来识别分析处理信息数据, 消除了匹配检查需要的海量计算, 高效的发现网络行为的特征值, 直接进行访问控制, 提高了发现网络危害的效率, 有效的对危害信息进行限制和拦截。智能防火墙有效保护了网络站点免受黑客攻击, 阻断恶意病毒的传播, 有效监控和管理内部局域网, 反之恶意病毒和木马的盛行。入侵检测是智能防火墙的重要部分, 是防火墙之后的第二道安全闸门, 在保证网络安全方面起着重要作用。入侵检测技术就是分析网络中的数据并对数据进行分类处理, 过滤出可疑数据, 将数据进行检测分析并报告给用户。入侵检测在不影响网络性能的情况下对网络进行监测, 为内部攻击、外部攻击和操作失误提供保护。智能型反垃圾邮件系统就是有效的监测用户的邮箱, 对邮箱进行自动识别, 筛选出垃圾邮件。当邮件进入邮箱, 开启对邮箱的扫描, 将垃圾邮箱分类信息发送给用户, 提醒用户尽快处理, 以防危害邮箱的安全。
3.2 人工智能Agent技术的应用
人工智能A gent技术就是人工智能代理技术, 它是由知识域库、数据库、解释推理器、各A gent之间通讯部分组成的软件实体。人工智能A gent技术通过每个A gent的知识域库处理新信息数据, 最终进行沟通完成任务。人工智能A gent技术能够通过用户自定义获得信息的自动搜索, 最后传递发到指定的位置。人们可以通过A gent技术得到人性化的服务。如用户使用电脑查找信息时, 这项技术就可以将信息进行分析和处理, 得到的有用信息出题给用户, 这样节约了用户的时间。A gent技术还可以为用户提供日常生活上的服务, 比如网上购物、日程安排、会议安排、邮件收发等事物。人工智能A gent技术还具有自主性、学习性, 这样可以使计算机自动完成用户分配的任务, 不断促进计算机网络技术的发展。
3.3 人工智能在网络系统管理和评价中的应用
网络管理系统的智能化还需要人工技能的发展。建立网络综合管理系统可以利用人工智能中的专家知识库和问题解决技术。由于网络具有动态性和变化性, 因此网络管理面临着困难, 这就需要实现网络管理技术的人工智能化。人工智能技术中的专家知识库就是将各个领域专家的知识和经验总结出来, 并录入相关的系统中形成完整的知识库系统, 形成一项智能计算机程序。当遇到某个领域的问题时就能运用专家经验程序进行处理。专家知识经验系统有利于顺利开展计算机网络管理和系统评价的工作。
4 结语
综上所述, 随着社会科学技术的发展, 人工智能技术不断发展, 人们对计算机网络技术的应用需求越来越多, 因此人工智能技术在促进计算机网络技术的发展中发挥着重要作用。人工智能技术在计算机网络技术中的应用越来越广, 人工智能在网络安全管理、网络管理及系统的评价工作中发挥着重要作用。人工智能具有很广泛的应用前景, 随着对人工智能技术研究的发展, 未来会开创更多人工智能应用的领域。
北京市职业院校教师素质提高工程资助项目。
摘要：随着社会信息技术和计算机网络技术的发展, 人们对网络应用的需求也原来越多, 这就需要不断研究计算机网络技术, 为人类提供更多人性化和智能化的服务。本文介绍了人工智能在计算机网络技术发展中的重要作用, 分析了计算机网络技术中人工智能的具体应用, 重点分析了人工智能在网络安全管理中的应用和人工智能Agent技术在计算机网络信息服务中的具体应用。
关键词：人工智能,计算机网络技术,应用
参考文献
[1]张凯斐.人工智能的应用领域及其未来展望[J].吕梁高等专科学校学报, 2010.
计算机智能化网络管理浅析 篇11
【关键词】网络；故障；智能化；事件知识库
一个网络管理系统有五大功能域：故障管理、配置管理、性能管理、计费管理和安全管理，其中，故障管理是最基本，也是最重要的功能。目的是保证网络能够连续可靠地运行。如果网络服务意外中止，将会对生产、生活造成很大影响，这就需要一套科学的故障管理策略，及时发现故障、排除故障，网络管理的智能化也是发展的必然趋势。为此本文针对网络故障智能化管理进行研究，并提出了建立事件知识库提高故障管理的智能水平的方法，为网络故障智能化的进一步发展奠定了基础。
1、计算机网络故障管理技术研究
（1）故障管理概述
故障是指软、硬件的缺陷；错误则是软硬件的不正确输出；失效是指所有和某故障有关的错误造成的网络的非正常运行。网络故障按生命周期可分为永久故障、暂时故障和瞬间故障三类；按故障对网络造成的空间失效范围的大小，可将失效分为四类：任务失效、基本网络部件失效、 结点失效和子网失效。故障管理的主要任务是及时发现并排除网络故障。一般说来，故障管理包括以下几个内容：故障监测和捕获故障产生相关的事件和报警；定位分析故障、记录故障日志；如有可能排除故障等。
（2）故障管理的类型
故障类型指的是具有某种特征的故障的分类。通常我们可以根据故障发生来源的不同，将它们划分为两大类，即硬故障（hard errors）和软故障（soft errors）。
硬故障是指网络的硬件设备在工作过程中产生的各种错误。这些错误与该设备的作用有密切关系，网络系统的复杂性也正是由于设备的多样性而体现出来的。根据这网络设备的作用，我们也可以将故障简单分为以下三类：
①连接设备故障。这种故障的现象主要是网络的物理连接出现问题，也可以称为通路故障。造成故障的原因可能是电缆线断开、收发器断开或不能正常工作以及其它连接设备间的接口出问题等等。根据这类故障的来源不同，我们又可以将该类型的故障细分为线路故障、网络接口故障、收发器故障、路由器故障等等，该类故障是故障管理的最主要对象。
②共享设备故障。这种故障的表现是用于资源共享的设备出现问题，不能提供或享受所需的服务。同样，该类型的故障也可以细分为服务器故障（打印机故障、文件服务器故障等）、工作站故障等等。
故障类型并不是一成不变的，随着网络在复杂性和规模上提高，网络故障管理的要求也在不断增加。新的技术、设备的应用使故障的类型、故障原因、故障源等各方面都发生了变化，这就要求故障管理系统必须增加新的内容。
2、智能化网络管理的概述
为了能够更有效地对各种大型复杂的网络进行管理，许多研究人员将人工智能技术应用到网络管理领域。虽然全面的智能化的网络管理距离实际应用还有相当长的一段路要走，但是在网络管理的特定领域实施智能化，尤其是基于专家系统技术的网络管理是可行的。
用于故障管理的专家系统由知识库、推理机、知识获取模块和解释接口四大主要部分组成。专家系统以其实时性、协作管理、层次性等特点，特别适合用在网络的故障管理领域。但同时专家系统也面临一些难题：
（1）动态的网络变化可能需要经常更新知识库。
（2）由于网络故障可能会相关到其它许多事件，很难确定与某一症状相关的时间的开始和结束，解释和综合消息复杂。
（3）可能需要大量的指令用以標识实际的网络状态，并且专家系统需要和它们接口。
（4）专家系统的知识获取一直以来是瓶颈所在，要想成功地获取网络故障知识，需要经验丰富的网络专家。
在实现智能化网络管理系统时，还必须把握系统复杂性与系统性能的关系。不仅要利用将较为成熟的人工智能技术，而且要考虑实现上的复杂度和引入人工智能技术对系统性能和稳定性的影响。
3、事件知识库的研究
在专家系统中，知识的表示有逻辑表示法、语义网络表示法、规则表示法、特性表示法、框架表示法和过程表示法。产生式表示法，即规则表示法，是最常见的一种表示法。其特点是模块性、一致性和自然。知识库是知识的集合，严格意义上的知识库包括概念、事实和规则只部分，缺一不可。
为了提高故障管理的智能水平，可以建立事件知识库（EKB， Event Knowledge Base，用于存储所有己知事件的类型、产生事件的原因和所造成的影响，以及应该采取什么样的措施等一些细节的静态描述。这个EKB并不是真正意义上的知识库，它的数据仅仅包含了属性值与元组，而属性值表示概念，元组表示事实。但研究EKB可以为今后建立完善的知识库奠定基础。
在EKB中存储了己经确定事件。最初，被确定的事件仅限于一些标准事件和措施。随着网络的运行和系统的反馈，EKB的内容将不断增加。
理想状态是能够确定所有的事件。
下面是EKB涉及到的只种基本的数据库表：
（1）事件类型表：该表中主要存储了事件的静态定义。
EKB中保存了己确定的事件可能涉及的相关知识，如事件类别（如：性能、系统、网络、应用事件或其它）、严重程度（如：严重、主要、次要、 警告等）、产生事件的设备标识、指明设备的类型、事件造成什么影响（如：影响网速、单个用户不能访问等）、故障排除参考策略、上次更新的时期/时间、关于这个事件的备注信息、事件的详细描述等。
（2）实时事件表：描述了正在运行的网络中的实时事件。
实时事件表中提供可能用的一些字段，用于记录网络运行中发生的事件，如：设备的ID（从IP地址或查询设备表可以获得）、实时事件的状态（如：新增、确认、清除等）、根据故障票ID获得的相应的故障票信息等。
（3）设备信息表：存储了网络中设备的实际参数。
设备信息表主要记录了每个设备的相关参数。例如，设备ID号、IP地址、设备名称、厂商、类型、重要性级别等。
EKB中存储的相关事件的知识主要来源于专家。开发人员将获得的知识应用到与故障管理相关的系统中，根据不同系统的需要分配相应的知识，以提高系统性能。虽然EKB并不是严格意义上的知识库，但在开发过程中，可以通过不断地增加和修正EKB的内容，在一定程度上提高系统的智能水平。
4、结论
人工智能计算机论文 篇12
人工智能的发展, 离不开计算机网络技术。只有充分利用计算机网络技术, 人工智能研究才能取得越来越多的成果。
1 人工智能简述
人工智能是一项集合了众多学科的综合型应用技术, 涉及的学科有语言学、生理学、心理学等。人工智能技术以模仿和超越人类的智能为主要目标, 采用各种高科技手段, 让机器具有人的基本能力、思维方式、行为方式等。智能化产品是人工智能技术的直接载体, 让人们的生活变得丰富多彩。
人工智能研究的内容非常广泛, 包括自动设计、机器学习、专家系统。人工智能的发展历史并不长, 在上世纪五十年代美国科学家首次提出了人工智能这一概念。在人工智能的发展历史中, 有三次跨越式发展。第一次是机器人可以代替人完成部分逻辑推理工作;第二次是实现智能系统与环境之间的交互工作;第三次是机器人具有一定的自主学习能力。
在人工智能的整个发展过程中, 都依赖于计算机网络技术, 计算机网络技术对人工智能的发展具有决定性作用。
2 人工智能技术的优势
目前的计算机网络系统具有一些明显的特点, 包括动态性、高速性、瞬变性等。由于网络系统的这些特点, 对网络管理技术提出了更高的要求。要保障网络系统安全高效的运行, 必须提高网络管理技术, 包括管理方法和手段。人工智能技术是提高网络管理技术的重要工具, 具有一定的优势, 主要表现在以下几方面。
2.1 具有处理模糊信息能力和协作能力
人工智能技术具有处理未知问题的能力。人工智能技术一般采用模糊逻辑的推理方式, 不用非常准确的描述数据模型。网络中存在大量不确定也不可知的模糊信息, 处理这些信息比较困难。在计算机网络管理中应用人工智能技术, 可以提高处理信息的能力。
人工智能技术具有协作能力。计算机网络无论是在结构上, 还是在规模上, 都在不断扩大, 这就增加了网路管理的难度, 不能采用一刀切的简单管理模式, 而应该采用分级式管理模式, 一级一级的对网络进行监测, 为此需要上级与下级进行良好的协作。而人工智能技术具有一种协作分布思维, 可以大幅度提高网络管理的协作能力。
2.2 具备学习能力和处理非线性能力
人工智能技术具有很强的学习能力。网络中的信息是海量的, 很多信息和概念都是低层次的、简单的, 但这些信息的背后可能蕴含着非常有价值的信息。要挖掘高层次的、有价值的信息, 需要对低层次信息进行学习、解释和推理, 从而获得高层次的信息。而人工智能技术在解释、推理信息方面可以发挥重要作用。
人工智能具有处理非线性能力。人工智能技术主要作用是让机器模仿人的智能, 人在解决非线性问题方面具有很强的能力, 人工智能在这方面的能力自然也不弱。
2.3 计算成本低
人工智能在进行计算的时候, 对资源的消耗比较小。人工智能运算时主要采用控制算法, 这种算法的运算速度非常快, 而且运算效率非常高, 利用最优解可以一次性完成计算任务, 因此可以节省很多计算资源。使用这种方法可以保证网络技术的高速性。
3 计算机网络技术目前存在的问题
计算机网络技术已经在社会各个领域得到广泛的应用, 随着经济社会的发展, 这些年来网络安全事件层出不穷。网络信息安全日益成为关注的焦点问题, 用户对网络控制和网络监视的要求越来越强烈, 而人工智能技术可以有效解决这一问题。
由于网络上的信息数据具有不连续、不规则的特点, 加上计算机对这些信息数据只能进行逻辑分析和处理, 不能判断其真实性, 使得网络监视和网络控制的功能有限, 因为信息的及时获得和信息准确度, 对于网络监视和网络控制是非常重要的。为了从网上海量的信息数据中快速准确地筛选出真实有用的信息, 从而加强网络控制和网络监视, 保障网络信息安全, 就要实现计算机网络技术的智能化, 以此加强网络安全管理。
当今社会中, 许多人利用互联网的虚拟环境进行违法犯罪。灵敏快速的观察能力和反应能力, 对有效遏制这些违法犯罪行为具有重要意义。把人工智能技术和网络管理有效结合, 可以提高网络管理水平, 形成智能化的管理体系, 从而使信息数据实现自动化收集, 网络故障实现及时诊断, 网络控制和网络监视得到有效发挥, 用户的网络信息安全得到切实的保障。
4 计算机网络技术对人工智能技术的应用分析
在现阶段, 众多学者已经达成了共识, 计算机网络技术与人工智能技术之间实现了交互发展, 它们相互依赖, 相互促进。人工智能技术促进了计算机网络技术的发展, 在计算机网络技术领域的应用非常广泛。下面从几个具体方面探讨计算机网络技术对人工智能的应用。
4.1 计算机网络安全管理
人工智能在计算机网络安全管理中发挥了重要作用, 主要表现在以下几个方面。
4.1.1 智能防火墙技术
智能防火墙是网络安全管理的利器。该技术在识别和处理数据时采用智能化的技术, 发现有害信息并进行提前拦截, 限制其访问, 像墙一样把其堵在外面。大量的实践证明, 智能防火墙可以有效遏制病毒的入侵和传播。
4.1.2 入侵检测技术
入侵检测是网络安全管理的核心环节, 也是防火墙技术的关键部分。该技术利用各种手段方式, 对数据进行收集、筛选、处理, 自动生成安全报告提供给用户, 使用户可以在第一时间掌握网络状态。专家系统、智能控制等都是重要的人工智能侦测技术。
4.1.3 反垃圾邮件技术
现实生活中, 用户会收到各种垃圾邮件, 带来信息安全问题。智能反垃圾邮件技术可以自动对垃圾邮件进行扫描, 并对其进行监测, 发现危险邮件会提醒用户及时清理。这种垃圾防御技术可以有效维护邮件系统的安全。
4.2 计算机网络综合管理和系统评价
人工智能除了在计算机网络安全管理方面得到充分的应用, 也广泛应用于计算机网络综合管理和系统评价。计算机网络具有动态性、瞬变性的特点, 这给网络综合管理增加了阻力。而利用人工智能技术就可以实现对网络的综合管理, 比如问题解决技术、专家知识库等。
在人工智能理论的指导下, 产生一些专家级决策和支持方法, 这对信息系统管理很有帮助。人工智能可以积累丰富的专家知识和经验, 形成系统资源编入计算机程序, 方便以后对系统进行综合评价。
5 结语
总而言之, 人工智能技术的应用对计算机网络技术具有重要意义。人工智能技术应用于计算机网络技术中具有明显的优势, 可以促进计算机网络安全管理、计算机网络综合管理和综合评价等技术的发展。
参考文献
[1]陈斌.人工智能在计算机网络技术中的应用[J].技术与市场, 2010 (12) :4-5.