人工智能下计算机技术的运用路径

张雨烟 包艳艳

摘要：近年来，人工智能技术已经取得了显著进步，其如何与计算机技术实现更好地融合，成为一项重要的研究内容。基于此，文章在明确人工智能技术优越性的基础上，讨论了如何在人工智能视域下更好地应用计算机技术，以期为今后的相关工作提供一些借鉴。

关键词：人工智能;计算机技术;应用

中图分类号：TP18      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）12-0056-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

目前，计算机和互联网已经在人们的工作和生活中得以全面应用，而随着计算机和互联网的发展，人们对这两方面的需求也越来越高，以往的基本功能已经很难满足实际需要。由此，人工智能技术应运而生，并且在计算机和互联网中发挥着越来越重要的作用，其对于计算机和互联网的改进优化也起着至关重要的作用，因此，应当对此做进一步研究分析。

1人工智能技术概述

通过采用人工智能技术，计算机设备将能够以智能的思维来分析和解决问题，其不仅涵盖了常规的计算机科学和数学两门学科，为实现模拟人类的不同感觉，往往还需要引入心理学和哲学等内容进行深入研究。在模拟的过程中，主要是通过对各种系统实施编程加以实现，以帮助人们解决工作和生活中的难点问题，以提升人们工作和生活的质量[1]。

当前，计算机网络仍处于高速发展时期，其具有瞬息万变的特点，因此，其对于相关技术的灵活性也有了越来越高的要求，由此，具有诸多优势的人工智能技术得到了广泛的应用[2]，具体来看，人工智能技术的优势主要体现在以下几个方面。

一是能够处理多种不确定性问题。由于在一些工作中，人们并不需要对数据模型进行精确描述，因此可使用人工智能技术中的模糊逻辑，处理较为模糊的信息，让这些模糊信息能为之所用。

二是协作功能较强。目前计算机网络已经呈现出明显的层次化格局，传统的管理模式已经不能满足需要，因此可采用人工智能技术中的轮循模式，由上层模块对下层模块发送指令进行管理，以此类推，最终完成协作环节。在此基础上，运用人工智能技术中的分布型思维，可确保各个层次协同进行工作，从而提升工作效率和工作质量[3]。

三是人工智能技术具有自主学习和推理的能力，其通过机器学习算法学习低层次数据信息后，即可推理出高层次的数据信息，实现对高层次数据信息进行有效控制和管理。

四是具有优异的非线性处理功能。通过模拟人类智能的逻辑思维，各种高难度的非线性问题均可迎刃而解。

2人工智能下计算机技术的发展现状

2.1模式识别

模式识别主要是针对视觉和听觉两种模式进行识别，其能够有效增加计算机设备的感知能力，如对文字、语音、手纹等要素进行识别等。同时，其在遥感图像识别和细胞检测等方面也得到了较高程度的应用，效果颇为显著。模式识别和机器学习有着相似之处，不同点在于，前者在工业领域的应用较多，后者则更倾向于计算机学科方面的理论，但二者可视为同一个领域的不同发展方向，且在近几年都有着较为迅猛的发展[4]。

2.2人工神经网络

人工神经网络又称为神经网络或类神经网络，其在计算机技术中的应用尚处于初始阶段，仍有着较为广阔的发展空间。应用过程中，人工神经网络主要通过各种算法产生的“神经元”进行相互连接。人工智能技术借助于这些算法产生的神经元，即可快速解决非线性问题，且能够分析各种数据模糊的定性问题，具有大量存储、处理和分布信息的能力。

2.3专家系统

专家系统目前是计算机中人工智能技术的重要研究方向，其主要是在人类已经掌握的知识基础上解决各种问题，由于其以人类知识库为基础，因此又被称为知识基系。目前，专家系统对于解决特殊应用领域的问题非常有效，但其也依赖于相关领域的知识规则。在实际应用过程中，专家系统通过对使用规则进行简明表述即可实现目标。规则本身和代码中的“if”和“then”等存在着明显的联系，这有助于解决遇到的各种难题内容。由此，这項技术能够模拟出相关领域专家对问题的分析解决的全流程，最终取得较为理想的效果，甚至可以达到专家人员无法企及的解决效果。

3人工智能下计算机技术的具体应用方向

3.1人工智能生物识别技术

目前，人工智能生物识别技术已经在计算机安全保护系统中得到了广泛的应用，并已经进一步扩展到智能手机和平板电脑等设备中，取得了较好的效果。但仍需要对这项技术的应用做更为深入的分析。以网络交易环境为例，其需要通过身份认证检测个人信息，这就需要对其进行身份识别。目前人工智能生物识别技术主要是指指纹识别和人脸识别。在指纹识别技术应用中，其主要通过识别用户手指部位凸起的指纹纹路，而人脸识别与之类似，只是识别的途径有所不同。无论是哪种识别模式，其匹配速度都已经非常快，一般都在0.1s～0.2s左右。未来随着人工智能技术的发展成熟，预计其可以根据“人的任何生理特征在满足普遍性、独特性、唯一性、稳定性和可采集性，就可进行信息采集”的原则，来提取用户的生物特征进行身份鉴定。预计未来人工智能生物识别技术的应用将更加广泛，且能够更好地存储和保护一些较为重要的数据信息[5]。

3.2网络安全管理技术

近年来，人工智能技术与计算机网络安全技术的结合较多，其已经朝着多样化的方向发展，其中最为常见的则是以下几方面的技术。

一是入侵检测技术，在应用这项技术后，其能够对网络系统整体进行监测和管理，如网络系统中出现异常情况，会及时发现和上报处理。在人工智能技术应用后，这项技术实现了进一步的智能化，在模糊识别系统的加持下，对各种可能的恶意来访行为进行综合处理和分析，确保计算机网络系统在遭到破坏之前就解决掉威胁因素。不仅如此，该技术能够实时筛选异常数据信息，在解决问题方面有着较强的针对性[6]。

二是计算机防病毒技术，这种技术在人工智能技术的加持下，其主要通过系统自动检测的方式，确保系统的安全。目前，这项技术已经实现了自动搜索、快速扫描和自动检测等诸多功能，不仅能够及时发现病毒，还能对病毒的来源和类型等自动进行判断，并对其进行迅速处理，确保网络系统的安全。

三是云安全技术。这项技术能够更快更好地分辨出危险的数据信息，当网络黑客进行攻击时，其能够第一时间对计算机进行安全保护，并及时消除入侵行为带来的影响。

3.3人工智能在数据库技术中的运用

如今已经是大数据时代，每天都在产生海量的信息数据，且有些数据信息较为关键，因此，研究人员开始尝试将人工智能技术与数据库技术进行融合应用，取得了较为优异的效果。具体来看，其主要从以下几个方面加以进行。

（1）在传统的数据库内引入人工智能专家系统，根据数据库的知识和规则，创建问题解决系统，以实现数据信息的共享，有助于解决多个领域中的实际问题。

（2）提取应用程序内的知识数据创建新的数据库，新型数据库与传统数据库的模式类似，有助于高效处理各种问题。

（3）借助人工智能技术的推理能力，在传统数据库中应用智能算法，以便随机激发出相应的规则。而在激发规则的过程中，记录数据库的各种状态，这样在后续的工作中如需要特殊功能，即可通过查询搜索加以实现。

（4）训练人工智能进行深度学习，分析并提取数据库中的隐性逻辑，创建新的语义网络，利用语义网络即可进行类似数据库的推理工作，确保数据推理更为准确合理。

3.4在计算机辅助管理中的应用

在应用人工智能技术后，计算机辅助管理能够实现智能化的管理。人工智能技术起到的重要作用是解决相关知识内容的形式化、访问和调用。在知识内容形式化后，即可表示管理方法和深度学习内容，实现计算机辅助管理，达到相应的效果。以电力系统为例，通过人工智能技术和计算机技术的结合，能够对电站锅炉的工作情况进行有效控制。

3.5在医疗行业进行自主判断

当前，人工智能下的計算机技术在医疗行业也有了显著的应用，通过这些技术，能够有效弥补以往医疗行业中存在的不足，提升诊断水平。如对一些患有疑难杂症的患者，即可采用医疗诊断程序中的人工智能技术对其病情进行概率分析，不仅能有效提高医疗水平，也能提升诊断的准确率。不仅如此，还可通过计算机技术和人工智能技术相结合的方式，建立在线远程医疗诊断系统，通过国内外相关的案例资料进行补充，以提高治疗的针对性，提升治愈率。通过这种方式，相关的病例数据信息得到了有效共享，在今后的工作中也能够做到有迹可循。

3.6利用人工智能下的计算机技术实现自我控制

随着计算机人工智能技术的发展，目前其在远程控制方面已经得到了显著的增强，应用范围也进一步扩大。以航空器领域为例，其可结合人工智能技术、大数据技术和计算机技术，对航空器的运行情况进行有效控制。确保航空器能够主动测算自身的行动，当遇到意外情况时，能够主动采取措施抵御风险。同时也有助于让地面控制中心有效控制航空器的轨迹，如发现异常情况，则可运用闭环控制系统进行有效调控，必要时采取紧急制动措施，及时修复存在的问题。

4 结束语

总体来看，人工智能下计算机技术有着多方面的运用路径，对于各行业的发展也有着非常重要的现实意义。但从目前分析，这些技术的应用仍然面临着巨大的挑战。为此，相关技术人员应当紧密结合发展趋势，利用人工智能技术提高计算机技术的水平，确保这些技术在今后发挥更大的作用，实现计算机系统的高效运行。

参考文献：

[1] 段顼.计算机应用的现状与发展趋势[J].中小企业管理与科技（中旬刊），2021（3）：183-184.

[2] 常春燕.新形势下的计算机应用技术创新实践分析[J].电脑知识与技术，2021，17（8）：191-192.

[3] 张清彬，王大山.人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].电子制作，2020（24）：75-76.

[4] 唐宇.人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].网络安全技术与应用，2020（9）：107-108.

[5] 苗伟娟.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].电脑知识与技术，2020，16（13）：260-261，269.

[6] 冉宪宇.关于计算机应用技术的现状及发展趋势研究[J].计算机产品与流通，2019（7）：7.

【通联编辑：唐一东】