近年來(lái)，隨著信息技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用也隨之加深，其被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的各個(gè)領(lǐng)域。以下是學(xué)習(xí)啦小編整理分享的關(guān)于計(jì)算機(jī)人工智能論文的相關(guān)文章，歡迎閱讀!

　　計(jì)算機(jī)人工智能論文篇一

　　計(jì)算機(jī)在人工智能中的應(yīng)用研究

　　摘要：近年來(lái)，隨著信息技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用也隨之加深，其被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的各個(gè)領(lǐng)域。本文針對(duì)計(jì)算機(jī)在人工智能中的應(yīng)用進(jìn)行研究，闡述了人工智能的理論概念，分析當(dāng)前其應(yīng)用于人工智能所存在的問(wèn)題，并介紹人工智能在部分領(lǐng)域中的應(yīng)用。

　　關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī);人工智能;應(yīng)用研究

　　一、前言

　　人工智能又稱機(jī)器智能，來(lái)自于1956年的Dartmouth學(xué)會(huì)，在這學(xué)會(huì)上人們最初提出了“人工智能”這一詞。人工智能作為一門(mén)綜合性的學(xué)科，其是在計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)以及語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科的互相滲透下發(fā)展而成。在計(jì)算機(jī)的應(yīng)用系統(tǒng)方面，人工智能是專門(mén)研究如何制造智能系統(tǒng)或智能機(jī)器來(lái)模仿人類進(jìn)行智能活動(dòng)的能力，從而延伸人們的科學(xué)化智能。人工智能是一門(mén)富有挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)、心理學(xué)與哲學(xué)。人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是其應(yīng)用分支之一。數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進(jìn)入語(yǔ)言及思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科須借用數(shù)學(xué)工具。數(shù)學(xué)在標(biāo)準(zhǔn)邏輯及模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，其進(jìn)入人工智能學(xué)科，兩者將互相促進(jìn)且快速發(fā)展。

　　二、人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)中存在的問(wèn)題

　　(一)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言理解的弱點(diǎn)。當(dāng)前，計(jì)算機(jī)尚未能確切的理解語(yǔ)言的復(fù)雜性。然而，正處于初步研制階段的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言翻譯器，對(duì)于算法上的規(guī)范句子，已能顯示出極高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未獲得明顯成就。我們所獲取的信息多來(lái)自于上下文的關(guān)系以及自身掌握的知識(shí)。人們?cè)谌粘Ｉ钪械膫€(gè)人見(jiàn)解、社會(huì)見(jiàn)解以及文化見(jiàn)解給句子附加的意義帶來(lái)很大影響。

　　(二)模式識(shí)別的疑惑。采用計(jì)算機(jī)進(jìn)行研究及開(kāi)展模式識(shí)別，在一定程度上雖取得良好效果，有些已作為產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用，但其理論以及方法和人的感官識(shí)別機(jī)制決然不同。人的形象思維能力以及識(shí)別手段，即使是計(jì)算機(jī)中最先進(jìn)的識(shí)別系統(tǒng)也無(wú)法達(dá)到。此外，在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中，生活作為一項(xiàng)結(jié)構(gòu)寬松的任務(wù)，普通的家畜均能輕易對(duì)付，但機(jī)器卻無(wú)法做到，這并不意味著其永久不會(huì)，而是暫時(shí)的。

　　三、人工智能在部分領(lǐng)域中的應(yīng)用

　　伴隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，當(dāng)今時(shí)代的各種信息技術(shù)發(fā)展均與人工智能技術(shù)密切相關(guān)，這意味著人工智能已廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的各個(gè)領(lǐng)域，以下是筆者對(duì)于人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的部分領(lǐng)域進(jìn)行闡述。具體情況如下。

　　(一)人工智能進(jìn)行符號(hào)計(jì)算?？茖W(xué)計(jì)算作為計(jì)算機(jī)的一種重要用途，可分為兩大類別。第一是純數(shù)值的計(jì)算，如求函數(shù)值。其次是符號(hào)的計(jì)算，亦稱代數(shù)運(yùn)算，是一種智能的快速的計(jì)算，處理的內(nèi)容均為符號(hào)。符號(hào)可代表實(shí)數(shù)、整數(shù)、復(fù)數(shù)以及有理數(shù)，或者代表集合、函數(shù)以及多項(xiàng)式等。隨著人工智能的不斷發(fā)展以及計(jì)算機(jī)的逐漸普及，多種功能的計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)軟件相繼出現(xiàn)，如Maple或Mathematic。由于這些軟件均用C語(yǔ)言寫(xiě)成，因此，其可在多數(shù)的計(jì)算機(jī)上使用。

　　(二)人工智能用于模式識(shí)別。模式識(shí)別即計(jì)算機(jī)通過(guò)數(shù)學(xué)的技術(shù)方法對(duì)模式的判讀及自動(dòng)處理進(jìn)行研究。計(jì)算機(jī)模式識(shí)別的實(shí)現(xiàn)，是研發(fā)智能機(jī)器的突破點(diǎn)，其使人類深度的認(rèn)識(shí)自身智能。其識(shí)別特點(diǎn)為準(zhǔn)確、快速以及高效。計(jì)算機(jī)的模式識(shí)別過(guò)程相似于人類的學(xué)習(xí)過(guò)程，如語(yǔ)音識(shí)別。語(yǔ)音識(shí)別即為使計(jì)算機(jī)聽(tīng)懂人說(shuō)

　　的話而進(jìn)行自動(dòng)翻譯，如七國(guó) 語(yǔ)言的口語(yǔ)自動(dòng)翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)使人們出國(guó)時(shí)在購(gòu)買(mǎi)機(jī)票、預(yù)定旅館及兌換外幣等方面，只需通過(guò)國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)及電話 網(wǎng)絡(luò)，即可用電話或手機(jī)與“老外”進(jìn)行對(duì)話。

　　(三)人工智能 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全中的 應(yīng)用。當(dāng)前，在計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)安全 管理中常見(jiàn)的技術(shù)主要有入侵檢測(cè)技術(shù)以及防火墻技術(shù)。防火墻作為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的設(shè)備之一，其在計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)安全管理方面發(fā)揮重要作用。以往的防火墻尚未有檢 測(cè)加密Web流量的功能，原因在于其未能見(jiàn)到加密的SSL流中的數(shù)據(jù)，無(wú)法快速的獲取SSL流中的數(shù)據(jù)且未能對(duì)其進(jìn)行解密。因而，以往的防火墻無(wú)法有效的阻止應(yīng)用程序的攻擊。此外，一般的應(yīng)用程序進(jìn)行加密后，可輕易的躲避以往防火墻的檢測(cè)。因此，由于以往的防火墻無(wú)法對(duì)應(yīng)用數(shù)據(jù)流進(jìn)行完整的監(jiān)控，使其難以預(yù)防新型攻擊。新型的防火墻是通過(guò)利用 統(tǒng)計(jì)、概率以及決策的智能方法以識(shí)別數(shù)據(jù)，達(dá)到訪問(wèn)受到權(quán)限的目地。然而此方法大多數(shù)是從人工智能的學(xué)科中采取，因此，被命名為“智能防火墻”。

　　(四)人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的故障診斷。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種信息處理系統(tǒng)，是通過(guò)人類的認(rèn)知過(guò)程以及模擬人腦的 組織結(jié)構(gòu)而成。1943年時(shí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次被人提出并得到快速 發(fā)展，其成為了人工智能技術(shù)的另一個(gè)分支。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)自身的優(yōu)點(diǎn)，如聯(lián)想記憶、自適應(yīng)以及并列分布處理等，在智能故障診斷中受到廣泛關(guān)注，并且發(fā)揮極大的潛力，為智能故障診斷的探索開(kāi)辟新的道路。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法異于專家系統(tǒng)的診斷方法，其通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)眾多的標(biāo)準(zhǔn)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)及訓(xùn)練，加強(qiáng)調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的閥值與連接權(quán)，使從中獲取的知識(shí)隱藏分布于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，以達(dá)到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式記憶目的。因此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備較強(qiáng)的知識(shí)捕捉能力，能有效處理異常數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)專家系統(tǒng)方法的缺陷。

　　四、結(jié)束語(yǔ)

　　總而言之，人工智能作為計(jì)算機(jī)技術(shù)的潮流，其研究的理論及發(fā)現(xiàn)決定了計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展前景。現(xiàn)今，多數(shù)人工智能的研究成果已滲入到人們的日常生活。因此，我們應(yīng)加強(qiáng)人工智能技術(shù)的研究及開(kāi)發(fā)，只有對(duì)其應(yīng)用于各領(lǐng)域中存在的問(wèn)題進(jìn)行全面分析，并對(duì)此采取相應(yīng)措施，使其順利發(fā)展。人工智能技術(shù)的發(fā)展將給人們的生活、學(xué)習(xí)以及 工作帶來(lái)極大的影響。

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