人工智能系统在计算机科学技术中的运用

袁胜虎

（曲靖职业技术学院 云南 曲靖 655000）

计算机科学技术是现代化社会的产物，目前已应用在生产、生活多个领域。在计算机科技应用需求逐步呈现出智能化与精细化的发展趋势下，人工智能系统逐步诞生与应用，其应用深度的逐步深化为信息科技的发展提供了导向。人工智能是涵盖专家系统、神经网络等多种类型先进技术的体系，在计算机科学技术中应用人工智能技术，可为计算机科学技术深化发展奠定坚实的技术基础，可充分展现出计算机科学技术在各个行业领域中的重要应用价值。

1.1 学习能力更强、可有效处理非线性任务

与传统计算机技术相比，基于人工智能系统的计算机科学技术具备更强的学习能力，且可用于处理非线性任务。非线性问题处理过程中，人工智能可将非线性问题中存在的层次较低的信息提取、汇总到一起，而后展开科学的分析与统计，在信息解释及推理功能的支持下，获取到层次更高的信息或概念[1]。与此同时，操作计算机系统的过程中，还可利用人工智能技术对用户的计算机应用习惯进行记录与学习，在用户下次应用计算机时，无需操作便可主动进行信息过滤与选择，进而将契合用户应用需求的信息推送给用户，从而可实现用户计算机应用效率的进一步提升。

1.2 协作能力更高、具备模糊信息处置功能

传统计算机技术应用模式下，需要在多个代码构建而成的源文件发布指令后计算机方可执行相应操作，但往往高清晰度或指向较为明确的信息指令完成较为高效，若是信息清晰度不足，或是未给出明确的指向，将会出现计算机处置出错问题。基于人工智能系统的计算机科学技术应用，可对人的智慧进行模拟，可对计算机给出的模糊性信息指令进行推理与分析，从而确保操作执行的专业性。在处置类信息数量增多的同时，人工智能技术还可通过自我学习，进一步强化同类型信息的处理水平。此外，基于人工智能技术后，可基于多代理协作分布思维应用实现互联网环境的科学管理，消除以往轮询管理方式的弊端，进一步提升互联网环境的协作管理水平。

1.3 资源损耗更小、可实现系统高速运行

计算机科学技术应用时，需要多次启动程序或是发出具体的操作指令，但会因此出现系统冗余问题而导致计算机应用发生卡顿或死机现象。基于人工智能系统的计算机科学技术应用时，可在用户指令发出的同时实时监测计算机运行系统，可自动化完成不常用、非必要程序的关闭，且能够对积存的问题进行自动化处理，有效释放计算机运算资源，进而确保计算机系统得以高效运行。同时，大数据背景下，计算机需处理多元结构及多种来源的数据信息，通过人工智能技术应用，能够有效解决传统计算机技术运算能力不足或出错率高的问题，并可智能划分不同特征数据，实现数据分级分类管理，进而增强计算机逻辑运算水平，确保系统的高效与稳定运行。

2.1 在计算机软件方面的运用

在智能终端设备广泛应用的过程中，计算机软件得到了高速发展，软件的可操作性、用户体验感受均有所增强，在人工智能技术的超强自我学习能力、模糊信息处置能力以及高协作能力的支持下，软件开发思路更加丰富。目前，人工智能技术之中的专家系统逐步应用于各大购物网站，可通过深度的数据挖掘精准分析出用户习惯，了解其购物偏好，进而精准推送契合用户需求的产品[2]。同时，许多公司咨询服务管理中应用了智能语音识别系统的电话客服软件，可通过智能语音系统解答用户大部分问题，仅在当前智能语音数据库无问题对应内容存储时才需要转接给人工客服解答，用户只需根据系统提示操作便可快速解决问题，减少了等待人工客服的时间，同时也可降低人工客服工作量，使之有更多精力进行工作创新。同时，企业方面可通过24小时不间断的智能客服提升服务品质，也可节约经营成本，提升客户满意度。在人工智能应对大量问题的过程中，还可基于其自主学习能力逐步扩大数据库体量，进一步优化工作任务处理效率及质量。

2.2 在计算机硬件方面的运用

计算机硬件虽不如软件领域发展迅速，但硬件技术发展中人工智能技术的融合也取得了十分显著的成就，在信息科技领域当中，AI芯片属于研发重点，基于人工智能深度学习功能融合所开发的芯片，既可自主进行新知识学习，同时也可与用户展开个性化沟通与交流，进而能够结合用户的应用习惯进行环境的逐步优化与完善。现阶段，主要是利用矩阵加法与乘法并行处理CPU，此种方式可提高AI芯片运算效率，确保芯片运算量要求得到有效满足，然而同时也会导致芯片功耗增加，并且在芯片散热方面还有一些技术难题未能得到合理解决。在人工智能支持下，可结合应用图像、语音识别技术及语音处理技术应用，采用集成法或关联法关联CPU及DIC，可通过硬件环境打造保障软件系统的安全稳定运行[3]。此外，人工智能技术还可用于关联计算机及外部硬件，能够通过硬件布局优化提升计算机配置的科学性。

2.3 在大数据管理方面的运用

人工智能的模糊信息处置功能是传统计算机技术无法比拟的，并且其自主学习能力也具备一定的优势，可用于数据全面收集并可深度挖掘数据内在价值。在互联网上数据体量越来越庞大的境况下，数据采集时如果不做任何区分全盘收集信息数据，会加重数据管理系统的负担，产生极大的资源损耗，且其中可能存在大量不具价值的信息。而在人工智能的分类管理、用户倾向学习功能的支持下，可根据目标特征信息进行数据区分性采集，无需耗费较长时间便可获取到大量与用户需求相契合且更加精准、可靠的数据信息[4]。人工智能系统还可通过数据挖掘技术的应用，在各种类型的信息中将层次各异的数据内容挖掘出来，进而对数据功能进行合理的推测分析与判断，以便从海量数据中提取出有价值信息，进而使数据分析质量、效率均得到提升，从而实现大数据的科学管理。

例如医学领域可基于人工智能技术开发智能高效肺癌辅助诊断系统进行疾病诊断，此系统架构共有五个层次（详见图1），一是涵盖系统管理员、医生、患者在内的用户层，用户可登录系统进行相关资料信息查询。二是包含系统门户与后台两个界面的表现层，前者是医生及患者的登录界面，后者则只有管理者可以登录。三是业务处理层，用于增减、检索、查阅数据库数据，基于算法模块对数据库中的数据进行提取分析，而后向业务层反馈分析结果。四是算法层，基于phthon调取数据库信息进而预测肺癌辅助诊断结果，并将预测结果数据存储在数据库中。五是用于存储数据的数据层。此系统具有就诊记录添加、检查图像、描述及报告录入、信息读取及患病概率预测功能。工作人员可利用此系统对患者的CT图像进行分析，并结合放射科医生给出的CT图像对检查结果进行描述，根据检验报告对患者的患肺癌概率进行分析，通过数据管理而后将高概率患者筛选出来由临床医生进一步诊断。

2.4 在计算机安全管理方面的运用

利用互联网进行文件传送时一旦信息丢失会造成严重的经济损失。基于人工智能系统的计算机安全管理系统应用，可将杀毒软件安装于计算机之中，杀毒软件可定期进行缓存清除，并可自动化完成病毒检索与处理，可使计算机的账户安全及信息数据安全得到有效保障。与此同时，计算机安全防护中可基于人工智能系统所设计的智能防火墙应用进行病毒的及时发现与拦截；
可通过自动化的历史数据检测及访问数据分析，对发现的不安全文件做彻底粉碎清理；
可基于智能识别功能的应用，根据目前所发现的有害信息进行存在病毒感染或黑客攻击可能性的项目对比分析，进一步提出科学可行的处置方式，并可实现访问权限的合理设置与控制。一旦计算机遭到黑客攻击或病毒侵害，可智能化切断局域网，或是仅切断其中几个端口，便可有效防控计算机病毒的继续传播，从而使计算机的安全性得到大幅提升。此外，基于人工智能系统开发的智能防火墙软件，可进行管理权限的严格设置，通过系统权限的合理匹配，禁止无权限用户登入计算机系统，进而保障计算机应用安全。

2.5 在计算机网络管理方面的运用

计算机网络管理方面，在人工智能系统应用下，可实现知识库及问题求解技术的有效整合，可系统化监督与控制计算机网络。人工智能技术可基于智能化识别功能，精准高效识别计算机信息。例如，计算机用户应用邮箱时，可基于智能反垃圾系统应用全面扫描邮箱，进而将其中的垃圾或其他残存邮件检索出来，并自动化归类整理邮箱中的信息，并对各个邮件进行类别标记，可使邮箱信息应用效率得到有效提升。

2.6 在计算机数据信息识别处理方面的运用

用户在应用计算机科学技术时，常会依托于计算机系统、数字系统识别与处理信息数据。而应用人工智能技术中的模式识别技术，则可提高对象判读的精准性及信息处理的高效性。可利用模式识别技术进行图文信息及声音信息的智能化扫描，可结合用户的应用需求，在人工智能技术支持下，确保声光信息利用价值的最大化发挥。在计算机科学技术中结合应用人工智能技术，可开发出数据信息识别系统，利用模式识别技术提取数据代码，并在系统内部纳入数据特征，此系统可用于数据代码及数据特征的存储，在需要对某些知识进行检查分析之时，便可通过这一系统中所存储的知识内容调取完成识别过程，如此实现用户所需信息数据的快捷化与精准性识别与处理[5]。

例如，基于人工智能技术研制而成的计算机识别人脸技术，便可通过对人的面部特征进行提取而完成身份识别，从而与用户需求信息进行对比分析。人脸识别技术是人工智能技术、计算机图像处理技术、计算机视觉计算的结合应用，同时还将光学、材料学等其他技术融合其中，可用于通信安全保障、登录权限控制以及罪案侦查等多个方面。人脸识别技术的实现需经过三个阶段，一是人脸检测，二是特征提取，三是人脸识别，这一实现过程详见图2。

图2 人脸识别技术实现过程示意图

2.7 在计算机视觉系统方面的运用

计算机收集与处理信息时，需要通过静态或动态两种识别方式，通过图像或视频文件识别将其中潜在的信息提取出来。图像内容获取时主要利用静态识别方式，而动态识别则是视频内容信息提取的主要方式。利用射线系统识别图像及视频时，通常是利用摄像系统进行图像及视频信息采集，而后基于传感设备对附近信息进行全面收集，再应用视觉系统汇总与处理所收集或感知到的图像信息。信息数据整合后，再经过智能计算机设备处理，以实现更加准确、可靠的计算机视觉系统信息识别。在此过程中，基于人工智能系统的智能设备应用可使信息得到进一步优化，可在计算机数据库中存储动作或手势，在新信息收集完成后向高级网络系统中传送，而后进行所识别信息的对比分析与描述。利用计算机视觉系统进行图像或视频识别时，由于角度不同、光照存在差异，或是运动等因素存在，图像或视频识别效果可能会受到影响。而利用人工智能系统后，则可通过智能设备的精细化处理功能应用，对物体进行文本标签标记，可消除干扰性因素，进而增强计算机视觉图像及视频识别的准确率。

2.8 在系统评价方面的运用

在局域网安全管理中有效应用人工智能的基础上，人工智能系统逐步融合应用于系统评价过程。在人工智能系统支持下可对系统故障进行快速检索与排查，并通过智能化分析找出系统故障问题及原因，进而有针对性地提出系统故障化解对策。系统评价应用了数据分析原理，并结合计算概率，可基于概率计算为系统故障问题的解决提供可靠的数据依据。

人工智能系统是计算机科学技术逐步发展下的产物，而人工智能系统诞生后也可对计算机科学技术的深化发展产生进一步的促进。人工智能系统比传统计算机系统的学习能力更强、协作能力更高、资源损耗更小，可有效处理非线性任务、具备模糊信息处置功能且可实现系统高速运行。在计算机软件、硬件、大数据管理、计算机安全管理、网络管理、数据信息识别处理、代理管理、网络系统功能拓展以及视觉系统等方面人工智能系统均展现出了极高的应用价值，可开发多种类型的软件、改善硬件环境、保障计算机应用安全、增强网络规划及决策的科学性、提高视觉图像及视频识别的精准性。在人工智能系统支持下，计算机科学技术必将会推进各个行业发展，并对社会经济发展产生有力驱动。