人工智能科技的論文(2)
人工智能科技的論文
人工智能科技的論文篇二
計算機在人工智能中的應(yīng)用研究
摘要：近年來，隨著信息技術(shù)以及計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能在計算機中的應(yīng)用也隨之加深，其被廣泛應(yīng)用于計算機的各個領(lǐng)域。本文針對計算機在人工智能中的應(yīng)用進行研究，闡述了人工智能的理論概念，分析當前其應(yīng)用于人工智能所存在的問題，并介紹人工智能在部分領(lǐng)域中的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞：計算機;人工智能;應(yīng)用研究
一、前言
人工智能又稱機器智能，來自于1956年的Dartmouth學會，在這學會上人們最初提出了“人工智能”這一詞。人工智能作為一門綜合性的學科，其是在計算機科學、信息論、心理學、神經(jīng)生理學以及語言學等多種學科的互相滲透下發(fā)展而成。在計算機的應(yīng)用系統(tǒng)方面，人工智能是專門研究如何制造智能系統(tǒng)或智能機器來模仿人類進行智能活動的能力，從而延伸人們的科學化智能。人工智能是一門富有挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學與哲學。人工智能是處于思維科學的技術(shù)應(yīng)用層次，是其應(yīng)用分支之一。數(shù)學常被認為是多種學科的基礎(chǔ)科學，數(shù)學也進入語言及思維領(lǐng)域，人工智能學科須借用數(shù)學工具。數(shù)學在標準邏輯及模糊數(shù)學等范圍發(fā)揮作用，其進入人工智能學科，兩者將互相促進且快速發(fā)展。
二、人工智能應(yīng)用于計算機中存在的問題
(一)計算機語言理解的弱點。當前，計算機尚未能確切的理解語言的復雜性。然而，正處于初步研制階段的計算機語言翻譯器，對于算法上的規(guī)范句子，已能顯示出極高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未獲得明顯成就。我們所獲取的信息多來自于上下文的關(guān)系以及自身掌握的知識。人們在日常生活中的個人見解、社會見解以及文化見解給句子附加的意義帶來很大影響。
(二)模式識別的疑惑。采用計算機進行研究及開展模式識別，在一定程度上雖取得良好效果，有些已作為產(chǎn)品進行實際應(yīng)用，但其理論以及方法和人的感官識別機制決然不同。人的形象思維能力以及識別手段，即使是計算機中最先進的識別系統(tǒng)也無法達到。此外，在現(xiàn)實社會中，生活作為一項結(jié)構(gòu)寬松的任務(wù)，普通的家畜均能輕易對付，但機器卻無法做到，這并不意味著其永久不會，而是暫時的。
三、人工智能在部分領(lǐng)域中的應(yīng)用
伴隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，當今時代的各種信息技術(shù)發(fā)展均與人工智能技術(shù)密切相關(guān)，這意味著人工智能已廣泛應(yīng)用于計算機的各個領(lǐng)域，以下是筆者對于人工智能應(yīng)用于計算機的部分領(lǐng)域進行闡述。具體情況如下。
(一)人工智能進行符號計算?？茖W計算作為計算機的一種重要用途，可分為兩大類別。第一是純數(shù)值的計算，如求函數(shù)值。其次是符號的計算，亦稱代數(shù)運算，是一種智能的快速的計算，處理的內(nèi)容均為符號。符號可代表實數(shù)、整數(shù)、復數(shù)以及有理數(shù)，或者代表集合、函數(shù)以及多項式等。隨著人工智能的不斷發(fā)展以及計算機的逐漸普及，多種功能的計算機代數(shù)系統(tǒng)軟件相繼出現(xiàn)，如Maple或Mathematic。由于這些軟件均用C語言寫成，因此，其可在多數(shù)的計算機上使用。
(二)人工智能用于模式識別。模式識別即計算機通過數(shù)學的技術(shù)方法對模式的判讀及自動處理進行研究。計算機模式識別的實現(xiàn)，是研發(fā)智能機器的突破點，其使人類深度的認識自身智能。其識別特點為準確、快速以及高效。計算機的模式識別過程相似于人類的學習過程，如語音識別。語音識別即為使計算機聽懂人說
的話而進行自動翻譯，如七國 語言的口語自動翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)的實現(xiàn)使人們出國時在購買機票、預定旅館及兌換外幣等方面，只需通過國際互聯(lián)網(wǎng)及電話 網(wǎng)絡(luò)，即可用電話或手機與“老外”進行對話。
(三)人工智能 計算機網(wǎng)絡(luò)安全中的 應(yīng)用。當前，在計算機的網(wǎng)絡(luò)安全 管理中常見的技術(shù)主要有入侵檢測技術(shù)以及防火墻技術(shù)。防火墻作為計算機網(wǎng)絡(luò)安全的設(shè)備之一，其在計算機的網(wǎng)絡(luò)安全管理方面發(fā)揮重要作用。以往的防火墻尚未有檢 測加密Web流量的功能，原因在于其未能見到加密的SSL流中的數(shù)據(jù)，無法快速的獲取SSL流中的數(shù)據(jù)且未能對其進行解密。因而，以往的防火墻無法有效的阻止應(yīng)用程序的攻擊。此外，一般的應(yīng)用程序進行加密后，可輕易的躲避以往防火墻的檢測。因此，由于以往的防火墻無法對應(yīng)用數(shù)據(jù)流進行完整的監(jiān)控，使其難以預防新型攻擊。新型的防火墻是通過利用 統(tǒng)計、概率以及決策的智能方法以識別數(shù)據(jù)，達到訪問受到權(quán)限的目地。然而此方法大多數(shù)是從人工智能的學科中采取，因此，被命名為“智能防火墻”。
(四)人工智能應(yīng)用于計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的故障診斷。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種信息處理系統(tǒng)，是通過人類的認知過程以及模擬人腦的 組織結(jié)構(gòu)而成。1943年時，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次被人提出并得到快速 發(fā)展，其成為了人工智能技術(shù)的另一個分支。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過自身的優(yōu)點，如聯(lián)想記憶、自適應(yīng)以及并列分布處理等，在智能故障診斷中受到廣泛關(guān)注，并且發(fā)揮極大的潛力，為智能故障診斷的探索開辟新的道路。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法異于專家系統(tǒng)的診斷方法，其通過現(xiàn)場眾多的標準樣本進行學習及訓練，加強調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的閥值與連接權(quán)，使從中獲取的知識隱藏分布于整個網(wǎng)絡(luò)，以達到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式記憶目的。因此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備較強的知識捕捉能力，能有效處理異常數(shù)據(jù)，彌補專家系統(tǒng)方法的缺陷。
四、結(jié)束語
總而言之，人工智能作為計算機技術(shù)的潮流，其研究的理論及發(fā)現(xiàn)決定了計算機技術(shù)的發(fā)展前景?，F(xiàn)今，多數(shù)人工智能的研究成果已滲入到人們的日常生活。因此，我們應(yīng)加強人工智能技術(shù)的研究及開發(fā)，只有對其應(yīng)用于各領(lǐng)域中存在的問題進行全面分析，并對此采取相應(yīng)措施，使其順利發(fā)展。人工智能技術(shù)的發(fā)展將給人們的生活、學習以及 工作帶來極大的影響。
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