浅析数学算法对计算机人工智能发展的推动

康彩花

（大同师范高等专科学校，山西 大同 037000）

计算机的很多程序设计中，都需要用到算法（Algorithm），借助算法设定严谨而精准的指令操作，按照算法步骤，实现计算机的有效运行，解决相关的问题。人工智能的发展载体是计算机，而计算机的功能实现离不开算法，因此，数学算法对于计算机人工智能的推动起着重要作用。目前，计算机人工智能技术已经应用在很多行业中，或许可以展望未来在数学算法的推动下，计算机人工智能技术更好的发展[1]。

1 数学算法在计算机人工智能中的应用要点

早期的算法应该是欧几里德算法，又名辗转相除法，是为了求得最大公因数的一种递回算法，每一步计算的输出值就是下一步计算时的输入值，这样的算法在处理大数时效率很高，也是计算复杂性理论的开端。

1.1 提升自动控制装置性能

现阶段，人工智能的发展成效显著，机器人的实现就是利用自动控制装置对其实现功能控制，借助数学算数思维，研究自动控制装置的性能优化策略，是当前机器人行业的一大趋向。就拿索尼推出的智能机器狗“爱宝”来说，这一智能机器狗能够实现多种文件格式的兼容，用户可以通过数学算法实现无限控制和操作，因此算法在帮助人们有效使用人工智能产品上发挥了重要作用。或许继续研究自动控制装置，找出系统的最优实现方案，将人工智能带来的不利影响降到最低，人工智能也将在社会生活中得到更好的利用[2]。

1.2 优化软件开发系统性能

计算机的相关功能实现，很多是依据后台程序设计实现的，程序设计就是典型的数学算数思维和方法应用。借助数学算数思维，可以进行有效的自动程序设计，这对于软件开发系统的发展也具有重要推动作用。当前，网络已经成为人们生活中必不可少的部分，网络的发展离不开软件的开发和利用，软件开发系统目前的发展中还存在一些技术和安全问题，对此，只有不断完善软件开发系统功能，实现软件开发系统的更新升级，才能推动计算机人工智能的进一步发展。这里，就需要强化数学算数思维和应用，借助严密的数学算数思维，帮助软件开发系统实现最佳优化方案的制定，促进人工智能的发展及完善。

1.3 重点解决算法危机和精准性问题

计算机人工智能在很大程度上会受到数据处理的影响，只有不断提升系统数据处理能力，才能解决计算机中面临的算法危机。目前在计算机的数学算法应用中，对于算法的严密性把握还有不足，算法还需要进一步完善，只有这样才能实现人工智能设计的有效目标。另外，很多人工智能产品需要完成高精度的工作，不容出现较大的误差，而误差的出现往往源于计算机数学算法的制定，所以只有不断提升数学算法的精准性，才能减小误差的产生，确保人工智能在相关的操作中能够将误差控制在合理范围内，提升工作的精度和效度。

2 数学算法在计算机人工智能中的应用

2.1 在金融行业的应用

目前，人工智能在金融行业中的应用越来越广泛，人工智能技术在金融领域的应用想要更加顺畅，那么金融与算法缺一不可。上世纪80年代量化交易出现之后，越来越多的数学家、统计学家进入金融行业中，但并没有给行业收益或风险控制带来革命性的提高。由于数据经常发生变化，行业本身也在不断发展变化，导致在当下行之有效的算法过一段时间后很可能就会失效。近年来，随着数据采集技术的不断提升，很多表面看起来与金融无关的数据也不断地被纳入金融数学模型的计算中。但如果只注重算法，忽视金融理论和经验，都是无法成功的。当前，在数学算法基础上发展出来的人工智能已经实现了对行业热点、客户需求、应用场景等的充分的理解，相关企业正在聚焦于智能策略和智能服务领域，力求通过人工智能做出客观情景分析和模拟，帮助个人投资者提高投资效率和投资收益[3]。

同时，中国金融市场的个人投资群体，在知识储备、投资经验和投资能力方面有着巨大的差异，智能投资顾问与智能策略能够为投资者提供最适当的投资咨询服务，减少情绪化和无效交易。通过发展以人工智能为核心，以移动互联网为载体的金融科技，利用人工智能、大数据、云计算等前沿技术手段，实现向科技型金融企业的全面转型，是目前金融行业走向人工智能道路的有效途径。除了积极探索人工智能技术落地应用的路径，金融行业也要不断尝试“金融+算法”能够带来的更多突破，尝试建立一个应对金融行业复杂变量、同时保持相对稳健的数学及统计学模型，推动金融行业在人工智能引导下的可持续发展业态形成。

2.2 在医疗方面的应用

人工智能在医疗服务领域也成绩斐然。谷歌开发的人工智能（AI）算法，可用来检测隐形的疾病，比医学专家更迅速更高效。2017年谷歌的人工智能公司“深度思维”开发出了智能动物“阿尔法狗”，赢得了围棋世界冠军柯洁后，宣布不再参与人与机器的博弈，全身心投入到人工智能对于医疗的服务中：与英国的医疗系统达成了协议，谷歌将提供智能化医疗服务给英国民众；开发出了分析医学影像诊断疾病的人工智能，还可以提供海量的3D视网膜扫描图，这样人工智能可以推算出眼病的各种可能，寻找病变的迹象，这种比人类专家更为精确高效的人工智能将在不远的未来投入临床。

此外，从降低药物试验期间的风险到更好地研究设计出高效快速的结果，大数据、云和人工智能正在改变医学的制定方式。 随着人工智能，大数据和云开始改变药物的制造和测试方式，制药行业可能正处于重大变革的尖端。如人工智能通过模拟不同的临床试验设计并根据患者人群，疾病证据和以往类似试验的经验教训确定最合适的方案，并应用AI以不同方式优化方案。可以预见的是，在不久的未来，基于数学算法的计算机人工智能将更好地服务生活，带来更多的便利和效益[4]。

2.3 在其他方面的应用

目前，计算机视觉无疑是AI落地最为广泛的技术，基于深度学习的计算机视觉技术能够识别工作人员是否佩戴安全帽、是否越界/攀爬危险区域等，保障施工人员安全；在农业中，计算机视觉技术能够自动识别农作物病虫害情况，并提供相应对策；在工业中，计算机视觉能够检测工业品中的瑕疵，提升验货效率；在零售场景，计算机视觉能帮助商家描绘VIP用户画像，精准掌握核心客户需求。基于计算机视觉化的人工智能技术，相关的技术服务平台也开始出现，主要为开发者提供视觉算法开发、测试、优化、宣传、销售等服务。简单说来，其目的就是为将开发者的算法直接应用到生活中，让开发者的努力有所收获，让生活也更加智能化。随着数学算法在计算机人工智能中的进一步开发和完善，计算机人工智能可以在更多领域发挥积极作用，让行业走向智能化的发展道路。

综上，计算机是一门科学，也是一门不断发展和前进的科学，计算机人工智能技术的发展势不可挡，作为相关企业和技术研究行业，必须要认识到数学算法在人工智能技术开发中的重要作用，并能够通过不断完善计算机人工智能算法，推动计算机人工智能技术不断优化，实现人工智能在更多领域的有效应用[5]。