人工智能理论概述与应用研究

马瑞瑞 张二滔 孙新伟 贾新逸 史瑞华

摘要：人工智能的核心是研究人类智能活动规律和模拟人类智能行为的理论、方法和技术。随着科学技术的进步，人工智能日益成熟，在当代生活中有着不可或缺的作用，其不但为人们的工作、学习和生活带来了便捷，极大地改善了人类的生活，并对人类的生产生活产生了巨大影响，得到了人们的广泛认可，而且还具有非常高的社会地位及社会价值。本文探究了人工智能技术的实际应用，希望能为未来人工智能的应用研究提供借鉴。

关键词：人工智能;分析;应用领域

前言：

人工智能的研究领域主要有5层，最底层是基础设施建设，包括数据和计算能力两部分，数据越大人工智能的能力越强。往上一层是算法，比如机器学习、深度学习等算法。再上一层是主要的技术方向，如计算机视觉、语音工程、NLP等。第二层是各个技术方向中的技术。最上层为人工智能的应用领域。机器所执行的与人类智能有关的功能，包括判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习、问题求解等思维活动。随着第三次人工智能技术浪潮的到来，人工智能技术与不同行业的融合已成为主流。

1 人工智能的理论概述

人工智能是运用某些方法或技术，模拟、拓展人的思维，使某些机器实现智能。人工智能也在不断深度地赋能社会经济的方方面面，“扫地机器人、机器人送餐员、机器人交通管理员”等系列服务机器人开始走进日常生活，成为人类重要的帮手。在工业机器人领域以及特种机器人领域，工业4.0、机器人医疗、安防助力等多样化的技术应用场景，让机器人代替人类工作的梦想逐渐照进现实。主要是通过借助计算机技术的各种辅助功能，并以人类智能活动的规律为基础，进行有效逻辑推理以及判断和思考的一项技术。人类设定机器或计算机的相应程序，并通过一系列的操作，机器便能在程序的操纵下，模拟人类意识，进行思考与互动。

2 人工智能的应用领域

人们现在所一致认为的人工智能，是计算机科学在现代社会发展的一个重要的研究领域，被誉为二十世纪的三大高尖端技术之一。人工智能的本质是让机器实现与人类智能相仿的应答机制，并借助机器的强大运算能力，实现生产效率的提高。人工智能的概念可以拆分成两个部分进行分析。“人工”指的是劳动力所能到达，不需要过多思考的简单事务。“智能”则包含“意识”、“思考”等一系列高难度活动。政策推动下，我国人工智能产业化落地加快推进，在智能制造、科技金融、数字内容和新媒体、新零售、智能安防等多个应用领域引发了重大变革，为新旧动能转换和国民经济高质量发展提供了有力支撑。

2.1人工智能在数据分析中的应用

人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会对数据做出反应，但反应和响应都必须采用人工编码。如果出现任何类型的差错，就像意外的结果一样，应用程序无法做出反应。而人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，但也可以是极其多样的数据。在大数据集中，可以存在结构化数据，如关系数据库中的事务数据，以及结构化或非结构化数据，例如图像、电子邮件数据、传感器数据等。人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本，人工智能都会在人类之前完成相同的任务，但速度更快，错误更少。虽然它们有很大的区别，但人工智能和大数据仍然能够很好地协同工作。这是因为人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习。例如，机器学习图像识别应用程序可以查看数以万计的飞机图像，以了解飞机的构成，以便将来能够识别出它们。

2.2人工智能在机器学习的应用

众所周知机器学习是人工智能中的一个重要领域，随着人工智能的高速发展，机器学习也在各个领域中得到了广泛的应用。一方面，数据科学研究的兴起为数据治理提供了新的研究范式，使得数据治理的视角、过程和方法都发生了显著变化;另一方面，随着组织业务的增长，海量、多源异构数据给数据管理、存储和应用提出了新的要求。数据治理是建立数据平台或输出数据解决方案的基础，更是目前人工智能发挥作用的重要支柱。机器学习是归纳算法的应用，是知识获取过程的第一步，是在20世纪60年代探索人工智能的过程中产生的。机器学习可以说是侧重于“学习”的算法。计算机不是通过编写特定的计算机指令来完成任务，而是使用大量数据进行“训练”，使其能够学习如何执行任务。随着科学技术的进步，传统的人工信息检索早已不能应对当今海量的信息数据，所以，结合人工智能技术研究信息智能检索系统便极为重要。通过使用信息智能检索系统，不但可以智能索引出数据库中的信息，并准确及时地提取出来，利于人们检索所需信息。同时还能够根据提前设定好的问题程序，简单的回复提问者的需求。目前，人工智能信息检索系统，如搜狗、百度等都是人工智能技术在信息检索方面的应用。

2.3人工智能在网络安全的应用

网络安全领域的人工智能在分析大量数据、事件类型、来源和结果时，会在恶意文件被打开之前检测到恶意软件的存在。它还可以识别恶意软件的类型，这一点至关重要，因为恶意软件会随着其他技术的进步而不断发展，比如恶意木马、僵尸网络、恶意广告、勒索软件等实例。人工智能使重復的任务自动化，例如，它会对低风险警报或繁琐的数据任务进行分类，以便让分析师有时间进行更高价值或战略决策。机器学习负责低层次的威胁情报的数据整理和分析，这样人类分析师就可以从基本的数据收集工作中解脱出来，分析更有价值的信息，以进行更高价值的战略决策。实际的测试表明，理想的网络安全性能或准确性往往是人类和人工智能的结合成果，而不是单独进行判断。安全工具的增强在未来几年对安全团队来说可能是必不可少的。事实上，市场上的一些技术已经支持UI工具，使网络专家能够合并威胁类型来重新训练机器学习模型，并根据问题配置特定的修复程序。

3 结语

网络技术与人工智能的融合加速了人工智能的发展，同时推动其在家居、教学等多个领域的快速普及。人工智能的发展前景十分广阔。应不断将科学技术更好地应用于人工智能的研发和应用，从而使人工智能为我们大家的生活提供更多便捷性，未来，工业物联网、5G通信等高新技术将与人工智能技术相互促进、相互推动，通过技术融合创新现有智能技术，助力人工智能产业化落地向更多、更广、更高的应用领域推进。

参考文献：

[1]张凯斐.人工智能的应用领域及其未来展望[J].吕梁学院学报，2010，26（4）：79-81.

[2]于涛.浅谈人工智能的应用领域与其未来发展展望[J].科技创新与应用，2017（8）：83-83.