人工智能在当代计算机信息技术中的应用研究

丁园园

（江苏省建湖中等专业学校 江苏 盐城 224700）

0 引言

在计算机诞生的早期阶段，只能够进行局域网或者是单机操作。互联网技术的出现使得计算机信息技术也在不断发展。在进入现代信息社会后，互联网技术的应用、发展已经实现了人与物、物与物之间的相互连接。人工智能技术在当代计算机信息技术中的应用可以帮助计算机借助模仿人类大脑思维过程和行为，确保各项设备能够进行人工智能化操作。基于此，本文通过研究计算机信息技术中人工智能技术的具体应用，为人工智能技术的持续发展以及与计算机信息技术的深层融合提供参考。

1 人工智能概述

人工智能技术是一种计算机模仿人类思维过程和行为产生的综合性学科[1]。人工智能技术的出现和发展使得各项设备能够进行人工智能化的操作。以现代计算机信息技术形成的机械设备，通过人工智能技术的引入和应用，可以明显提升工作效率，并取代简单、重复的各种手动操作，有效提升生产以及生活的效率，解决各种实际问题。人工智能技术的引入和应用可以帮助相关设备利用人类的思维和问题处理方法，在全面工作环境实际状况的基础上，由相关人员进行模拟和编程取代人工操作，解决各种实际问题，促进工作系统的智能化发展。以目前人工智能技术的发展看，与多个学科都有着密切的联系，并且其他学科理论研究和技术成果的发展也为人工智能技术提供了必要的支持。当代计算机信息技术已经成为人工智能技术应用的主要领域，二者的融合能够为各行各业的高质量发展提供技术支持。

2 当代计算机信息技术中的人工智能应用优势

2.1 模糊信息的处理效果提升

在信息爆炸的时代背景下，人们在日常生活中必须要掌握的基础技能之一就是信息处理。当代计算机信息技术能够帮助人们在有效处理各种复杂数据的同时，获取精准的数据结果。但实际上，计算机信息技术对各种模糊信息的处理效果相对较差。随着经济社会的持续发展和进步，人们在日常生活中获得的模糊信息数量也在不断增加，这些模糊信息无法利用现代计算机信息数据进行分析，只能够依靠人类固有思考能力进行分析。网络信息管理作为一项十分复杂的工作，要求工作人员针对网络环境中存在的各项信息进行全方位的检测和整合，借此维护网络系统的正常稳定运行。人工智能技术在当代计算机信息技术中的应用能够凭借自身业务的模糊逻辑运算科学处理模糊信息，进一步提升计算机信息技术的信息处理效果和质量[2]。人工智能技术可以对人类行政区域的管理工作模式进行模仿，实施计算机的信息分析处理，保障计算机网络管理和信息处理效率能够明显提升。以人工智能作为基础形成的模糊事件概率计算公式，能够帮助工作人员科学处理网络世界中存在的各种模糊信息，并与准确信息进行分类储存，保留其中准确性相对较高的信息，进一步强化网络系统的运行速度和质量。

2.2 计算学习及非线性处理能力提升

管理者在计算机网络系统中遇到的各种信息都存在一定的价值。即使部分从表面看起来没有价值的信息，在经过管理人员科学处理和分析计算后，也会展现出一定的价值。在信息爆炸的时代背景下，管理人员必须要对不同信息价值进行深度挖掘，在掌握其底层数据信息的前提下给出精准解释。但管理人员在针对数据信息进行计算和分析的过程中，通常会存在一定的局限性，导致数据信息的优势发挥相对有限。当代计算机信息技术中人工智能技术的引入和应用能够凭借人工智能技术在计算学习能力方面的优势，实现高层信息获取以及底层信息诠释的目标，进一步提高计算机信息系统的管理工作效率[3]。在传统的网络管理工作模式影响下，管理人员对于非线性问题的处理缺乏足够的技术支持，而人工智能技术则是拥有十分明显的非线性问题处理的能力。计算机系统可以通过人工智能技术引入对人类思考方式的模拟，寻找解决各种非线性问题的最佳方案。

3 人工智能技术的类别

3.1 专家系统

专家系统是目前人工智能技术中最为活跃且取得相应研究成果的领域，专家系统是以人类已经掌握的基础知识作为出发点形成的解决各种问题的系统，可以通过获取各种人类专家的知识，解决遇到的不同行业的问题。专家系统对部分特殊应用领域和知识规则有着良好的适用性，专家可以在简单表述使用规则的前提下，利用规则本身和if then之间存在着必要联系，从而有效地解决遇到的各种问题[4]。专家系统在运行的过程中能够模拟专家的思维和处理问题的方法，获得较为理想的问题解决效果。从某种程度上可以利用专家系统解决各种实际现状和生活问题，甚至达到专家人员无法达到的解决效果。

3.2 模式识别

模式识别客体对象包括了视觉模式和听觉模式。模式识别使得计算机设备的感知能力明显提升，最为常见的语音识别、指纹识别和扫描仪等都是利用模式识别进行工作，为各行各业发展提供全新的技术支持。包括遥感图像识别、癌细胞检测和血液化验在内的军事和医学领域中模式识别的应用十分广泛，已经证明了模式识别技术的效果。模式识别和机器学习二者的主要区别就是模式识别是以工业界为基础形成的概念，机器学习则是来源于计算机学科。模式识别和机器学习可以看作是同一个领域的两个不同方面，并且随着相关技术的进步，已经取得了对应的发展成果。

3.3 机器人学及机器学习

机器人学作为人工智能技术的重要组成部分，也是学术界研究的热门话题，人工智能和机器人技术的有效结合，能够建立拟人化的机器人，帮助人们解决在日常生活中出现的各种问题。实际上机器人学是以仿生学为基础，利用人工智能技术研发能够代替各种人体行为的设备，在后续的产业生产中，应用范围将会不断扩张，并且能够对所处工作环境以及客体对象不断进行学习，严格遵循管理程序赋予的指令和相关模式做出正确的决策，对所处工作环境以及各种因素的改变有着良好的适应性。机器学习同样是当下人工智能领域的热门研究内容，机器学习可以通过人为设计的方法，让各种机器设备掌握人类的学习方法，利用更加科学的思考方式达成理想化的学习目标[5]。机器学习的重点是对人脑思维过程和机器学习方法以及人类学习的原理进行研究，保障相关机械设备能够逐渐养成人类的学习习惯和思维方法。

4 计算机信息技术中的人工智能应用分析

4.1 用于网络防护

现如今，互联网信息共享的技术成果已经在各个行业中广泛普及应用，人们的证件办理和业务办理都可以在网络平台进行，人们的生产生活变得更加便捷。但这种技术也为黑客及非法人员入侵计算机系统提供了必要技术支持。在当代计算机信息技术持续发展的过程中，人工智能技术可以在网络安全入侵检测方面发挥重要的作用，能够针对登录用户的行为、安全日志和审计数据等不断进行操作，检测用户是否存在非法入侵。人工智能技术中的模糊识别和入侵检测技术的有效结合，能够在维护网络系统安全稳定运行的同时，进一步强化非法入侵行为的检测效率和质量。人工智能技术在当代计算机信息技术中的应用，不仅能够凭借智能技术的发展实现对网络安全问题的动态检测，并且可以提供十分详细、客观的检测报告[6]。在计算机网络系统遭遇黑客非法入侵时，人工智能技术能够第一时间发现这种非法入侵的危险行为，及时进行制止，并将相应的系统日志上传至管理后台，由管理人员针对网络系统不断进行完善，从而营造良好健康的网络环境。

防火墙技术也是当代计算机信息技术的重要组成部分，能够针对病毒非法入侵行为有效防范。人工智能技术和防火墙技术的融合一般都是利用统计、决策等各种方法对不同的数据进行搜集和处理，以此解决网络安全管理工作过程中面临的各种问题。人工智能技术下的防火墙与传统防火墙技术相比，能够针对安全权限进行设置。因此非法入侵操作由于缺乏安全权限，能够被智能化防火墙全面拦截。同时人工智能技术与计算机网络信息安全的融合，能够设置有关垃圾邮件的监测模块，对邮件中可能会存在的病毒等危害因素自主进行扫描，在及时向用户发出预警的同时自主进行处理，做到有效维护计算机网络的安全性，并对用户个人信息进行保密。由此不难发现，在网络安全管理工作中，人工智能技术的引入和应用能够明显提升计算机信息技术以及网络系统的防御能力[7]。

4.2 用于计算机辅助管理

人工智能技术在当代计算机信息技术中的应用，可以与计算机辅助管理系统进行融合，生成一种以人工智能为基础的智能化计算机辅助管理方法，并将认知学作为其理论基础[8]。在计算机智能化辅助管理过程中，可以通过知识形式等方法展示管理的思想、方法和学习内容。人工智能技术解决的重点问题是解决知识的形式化、访问和调用问题。知识库是专家系统和思想知识推理得以形成的基础条件，同时也是计算机辅助管理系统形成的基础条件，可以利用事实和规则表示知识库中与管理内容相关的各种知识，同步进行储存，管理和学习过程则是对知识库中的相关知识进行合理推理，最终得到预期的结果。随着我国计算机辅助管理系统和人工智能技术的持续发展，在工业生产、军事、农商生产等多个环节都得到了广泛应用。比如，在我国智能电网建设的过程中，人工智能技术下的计算机辅助管理系统可以针对网络故障及时进行诊断，并利用人工智能技术对电站锅炉燃烧等进行优化，以此提升智能管理工作效果。

4.3 代理技术的应用

人工智能发展过程中形成的代理技术，也是人们最为熟知的Agent技术，带有明显的反应性以及社会能力和自主性方面的优势。和传统的人工智能技术相比，代理技术是当下人工智能技术发展过程中的全新成果，能够全方位感知所处的工作环境，按照已经设定的工作目标，针对各项环境数据进行分析，在避免各种不良环境因素干扰的情况下，自主完成相应的任务。人工智能发展过程中形成的代理技术是一种在信息和数据处理以及沟通方面产生的全新技术成果，能够自主落实信息检索，并针对各种数据和信息实时进行传输，有助于促进我国网络系统的人性化和智能化发展。计算机在采集和获取相关的数据信息之后，可以利用内部设计的数据库，针对各项数据信息及时进行查找，随后将查询到的结果进行显示和传播。以目前计算机信息技术的发展看来，人工智能技术得以在图书馆内的智能管理系统中有效应用。从底层逻辑来看，人工智能技术可以对图书的全文文本进行搜索，配合词性匹配、特征提取和支持向量机等提供候选索引词，并经过索引分数和排序处理之后提供完善的图书索引词汇。相关人员则可以借助图书关键词的搜索在存量众多的电子数据中，精准找到自己想要的数据资料，意味着图书查阅的工作效率和质量明显提升。在当代计算机信息技术发展的过程中，人工智能代理技术的应用会因为受到各种因素的影响导致其传播速度和质量无法达到预期。在这种情形下，技术人员必须要从宏观层面对影响代理技术数据传输精准性的各项因素进行全方位的探索和分析，在改良各种不良因素的前提下，进一步提高数据信息传播的精准性和时效性，避免在数据传播和储存环节出现丢失以及失真的问题。

4.4 与数据库的融合应用

目前，人们正处于大数据时代下，各行各业对数据信息的价值应用以及开发十分关注。人工智能技术已经和计算机信息技术中的数据库技术有效融合并取得了相应的发展成果。人工智能技术中的专家系统可以和传统的关系数据库进行结合，最终形成一个面向知识的问题解决系统，保障数据库内的各项信息能够被各部门全面共享，第一时间解决在各个行业领域内存在的基础问题。同时人工智能技术的引入和应用可以将程序内部的知识数据进行分离处理，并分类储存到数据库内，最终形成一个和传统数据库较为类似的新型数据库，同样可以提升数据查阅搜集的效率。随着我国人工智能技术推理能力的持续发展，数据库系统开始与智能算法进行融合，确保各项计算规则能够随机激发，在激活各项规则的过程中，数据库的添置以及状态恢复和各项信息都能够实时进行记录，为相关人员提供必要的信息查询服务。人工智能技术中的知识获取和机器学习理论能够将数据库中的数据隐性逻辑蕴涵关系和应用数据中的隐性操纵因果有效进行联系，形成完善的语义网络，借此描述数据库中存在的各种实体关系。同时网络中的语义知识也能够为推理机提供必要的支持，保障数据推理工作得到的最终结果变得更加准确[9]。

5 结语

当代计算机信息技术和人工智能技术的融合发展使得计算机网络系统出现了明显的智能化发展倾向。人工智能技术中的专家系统、模式识别、机器人学和机器学习等相关技术理论与当代计算机信息技术领域中的网络安全、计算机辅助管理以及数据库技术等方面都实现了融合发展的目标，使得计算机网络系统的模糊信息处理能力及计算学习和非线性问题处理能力明显提升。随着我国人工智能技术的深入发展，未来的计算机信息技术将会实现与人工智能技术的全面融合，能够凭借各种仿人类的思维和行为模式，实现各项设备以及软件的自主操作。