浅析人工智能的发展及应用

浅析人工智能的发展及应用

作者：王译晗

来源：《科学与信息化》2018年第03期

摘 要 人工智能是信息时代的一大特点之一，也是人类认识世界和改变世界的一大成果，是人类客观能力发展的高峰。通过在校图书馆查阅大量文献资料，对人工智能的基本概念进行了总结，并结合人工智能的发展现状，总结了人工智能在计算机网络及医学领域上的应用，希望能让大家对人工智能的发展及应用有更深刻的发展。 关键词 人工智能；发展；应用 1 人工智能

人工智能，又称为AI，是Artificial Intelligence的简称。可以算作是计算机科学的一个分支，是在1956年的Dartmouth 学会上由McCarthy正式提出的，之后便跻身于世界三大尖端技术之一。人工智能是由心理学、语言学、生理学、计算机学等众多学科组成的一门综合性科学，让机器模拟人类的视听能力和思维能力，最后将智能机器人应用到人类的工作和生活中。人工智能技术的应用，可以提高人类的生活质量，而且可以提高一些危险工作的安全性，未来发展情景必将非常好[1]。 2 人工智能的发展

人工智能的发展最早始于20世纪50年代，并在20世纪60年代更加壮大，形成了人工智能的初级阶段。这一时期的研究偏向于运用领域知识和启发式思维发展，编写相关的智能计算机程序，为现代的计算机理论奠定一定的基础。从1963年之后，人工智能便进入了研究的第二阶段，人类尝试用自然语言通讯，实现了计算机对自然语言的理解，并将分析图像和图形处理变得可行。70年代中，在进行了大量的研究和探索后，一些专家级的程序系统相继出现，在各个领域得到运用。80年代，人工智能进入到以知识为中心的发展阶段，更多的人开始注意到模拟智能中知识的重要性，围绕这一现象进行了更多的研究和探索。现如今，人工智能的发展正在朝着大型分布式人工智能及多智能体协同合作的方向发展[2]。 3 人工智能技术在计算机网络中的作用 3.1 处理未知问题，协作管理

人工智能技术能够对未知问题进行处理。一般情况下，人工智能技术都是通过模糊逻辑的推理方式来进行问题处理，而不会选择较为精确的描述数据模型。因为网络中存在的信息有很大一部分是无法确定的，在处理过程中较为棘手，而人工智能特有的模糊逻辑推理方式恰恰可以有效解决这一问题。随着计算机技术的发展，计算机网络的结构、规模都呈现着不断地扩大，这一现象进一步增加了网络管理的难度，一味采用以往单一的管理模式则无法起到真正的

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效果。应采取分层式管理模式，对每一层网络系统进行单独监测，同时做好上下级层的协同作用，因此在计算机网络技术中，各层级间的协同性显得十分重要。而人工智能技术的协作分布思维正好能够满足这一要求，大大提高计算机网络管理的效率。 3.2 提取信息，精细计算

人工智能技术的学习能力极强。在网络中存在的大部分信息从表面上来看都是层次较低的简单信息，但这些信息中有可能会隐藏着极大的价值。因此，必须从这些低层信息中提取出一切有价值的信息加以充分利用。人工智能技术具有强大的学习与推理能力，能够在信息提取方面发挥重要作用。人工智能技术的原理主要为通过机器人对人类智能的模仿，来提高人类的工作效率。人工智能的计算过程主要是通过控制算法实现的，这种运算方式速度极快，且运算效率很高，只需要进行一次运算即可代替以往的多次运算，大大节省了运算资源，不会造成较大的资源损耗及浪费，并进一步确保了网络技术的速度[3]。 4 人工智能在医学领域的应用 4.1 在神经网络中人工智能的应用

在医学诊断中人工智能的应用会出现一些难题，例如知识获取比较难、推理速度慢、自主学习以及自适应变化能力弱。其中人工神经网络（ANN），有不同于其他人工智能的方法，在传统的结构上，它只是人工智能分支中的一种，只能通过逻辑符号来模拟人脑的思维方式，进一步来实现人工智能，与之相比，不同的是ANN通过学习和训练为一体来实现人工智能。ANN具有学习的能力及特殊方法，用户不用编写复杂的程序来解决所遇到的问题，只用提供有效的数据就可以完成。迄今为止，医学领域中对大部分的病理原因无法解释，无法确定病理原因，加上各种疾病的表现种类复杂多变。在医学的日常实践中，疾病相应的治疗只能以经验为基础来判断。所以，ANN有着记忆，学习和归纳总结为一体的人工智能服务，在医学领域有很好的应用发展趋势。

4.2 人工智能在临床医疗诊断中的应用

计算机编写的程序主要根据专家系统的设计原理和方法来模拟医生的医学诊断，以及通常治疗手段的思维过程来进行。医疗专家系统是临床医疗诊断中人工智能的很好体现，不仅能够处理较为复杂的医学治疗问题，还能当作医生诊断疾病的重要工具，更重要的是传承了专家们的宝贵医学治疗经验。

4.3 人工智能技术在医学影像诊断中的应用

目前，在医学影像诊断中，存在人工诊断工作量大、存在误诊可能性，因此，可以通过人工智能来解决以上问题。人工智能技术在医学影像诊断中的应用主要是深度学习和图像识别。深度学习和图像识别都是基于医学影像大数据所进行的数据上的挖掘和应用。这两个方面所进行的数据挖掘及其应用都是依据医学影像大数据来完成的。人工智能不仅能提高患者的检查速

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度，包括X光、B超、核磁共振等。另外还能大量减少医生的读片时间，提升了医生的工作效率。 5 结束语

上文列举了人工智能技术在计算机网络与医学领域的应用，实际上在实际生活中还远远不止如此。随着信息时代网络技术和知识经济的不断发展，人工智能的技术成果必将受到更多的重视，得到更广泛的应用，更多的推动社会科技的进步和发展，为人类的生活发挥更多的作用。 参考文献

[1] 钱铁云.人工智能是否可以超越人类智能？—计算机和人脑、算法和思维的关系[J].科学技术与辩证法，2004，21（05）：44-47.

[2] 雷·库兹韦尔，盛杨燕.如何创造思维：人类思想所揭示出的奥秘[J].中国科技信息，2014，（08）：161.

[3] 张妮，徐文尚，王文文.人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械，2009，30（02）：4-7.