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计算机在人工智能中的应用研究
近年来，随着信息技术和计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用日益深入，已经广泛应用于计算机的各个领域。摘要：研究了计算机在人工智能中的应用，阐述了人工智能的理论概念，分析了目前其应用于人工智能中存在的问题，介绍了人工智能在一些领域中的应用。
关键词：计算机；人工智能；应用研究
中国图书馆分类号：TP391.6文献识别码：A文号：1007-9599 (2011) 19-0000-01
计算机在人工智能中的应用研究
韩小莹
(九江学院，九江332005，中国)
摘要：近年来，随着信息技术和计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也将不断深化，计算机被广泛应用于各个领域。本文对计算机在人工智能中的应用进行了研究，阐述了人工智能理论的概念，分析了当前人工智能应用中存在的问题，并介绍了人工智能在一些领域的应用。
关键词：计算机；人工智能；应用研究
一.导言
人工智能又称机器智能，来自于1956年的达特茅斯学会，当时人们首次提出了“人工智能”一词。人工智能作为一门综合学科，是计算机科学、信息论、心理学、神经生理学和语言学相互渗透发展起来的。在计算机的应用系统中，人工智能研究如何使智能系统或智能机器模仿人类进行智能活动的能力，从而延伸人的科学智能。人工智能是一门具有挑战性的科学。从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。人工智能处于思维科学的技术应用层面，是其应用分支之一。数学往往被认为是许多学科的基础科学，它也进入语言和思维领域。人工智能学科需要借用数学工具。它将在标准逻辑和模糊数学领域发挥作用，进入人工智能学科，两者将相互促进，迅速发展。
二、人工智能在计算机应用中存在的问题
(一)计算机语言理解的弱点。目前，计算机还不能准确理解语言的复杂性。而处于发展初级阶段的计算机语言翻译机，对于算法中的标准语句，已经能够表现出极高的造句能力和理解能力。但是在理解句子的意思方面并没有取得显著的成就。我们获得的大部分信息来自上下文和我们自己的知识。人们在日常生活中的个人观点、社会观点和文化观点对句子的附加意义有很大的影响。
(二)模式识别的混乱。计算机研究和模式识别在一定程度上取得了不错的成果，也有一部分作为产品投入实际使用，但其理论和方法肯定不同于人类的感官识别机制。人的形象思维能力和识别手段，即使是计算机中最先进的识别系统也达不到。况且，在现实社会中，生活作为一项结构松散的任务，普通牲畜可以轻松应对，但机器做不到，并不是说永远做不到，而是暂时做不到。
第三，人工智能在一些领域的应用
随着AI技术的快速发展，当今时代的各种信息技术发展都与人工智能技术密切相关，这意味着人工智能已经广泛应用于计算机的各个领域。以下是作者对人工智能应用于计算机的一些领域的描述。详细情况如下
(A)人工智能进行符号计算。作为计算机的一个重要用途，科学计算可以分为两类。首先是纯值的计算，比如求函数值。其次，符号的计算，也叫代数运算，是一种智能快速的计算，处理的内容都是符号。符号可以表示实数、整数、复数、有理数，或者集合、函数、多项式等。随着人工智能的不断发展和计算机的逐渐普及，多功能的计算机代数系统软件，如Maple或Mathematic等相继出现。因为这些软件是用C语言编写的，所以可以在大多数电脑上使用。
(二)人工智能用于模式识别。模式识别是指计算机通过数学技术研究模式的解释和自动处理。计算机模式识别的实现是智能机器研发的突破点，使人类能够深入了解自身的智能。其识别特点是准确、快速、高效。计算机模式识别过程类似于人类的学习过程，例如语音识别。语音识别就是让计算机理解人说的话。
单词和自动翻译，如七种语言的口语自动翻译系统。这一系统的实现，使人们在出国买机票、订酒店、兑换外币时，只需通过互联网和电话网络，就可以用电话或手机与“外国人”进行对话。
(3)人工智能在计算机网络安全中的应用。目前，计算机网络安全管理中常用的技术主要有入侵检测技术和防火墙技术。防火墙作为计算机网络安全的设备之一，在计算机网络安全管理中起着重要的作用。过去，防火墙无法检测加密的Web流量，因为它无法看到加密的SSL流中的数据，无法快速获取SSL流中的数据，也无法解密。因此，以前的防火墙无法有效防止应用程序的攻击。此外，一般的应用程序加密后，可以轻松避开之前的防火墙检测。因此，由于以前的防火墙无法完全监控应用程序数据流，因此很难防止新的攻击。新型防火墙采用统计、概率和决策的智能方法识别数据，从而达到访问许可的目的。但这种方法多取自人工智能学科，故命名为“智能防火墙”。
(4)将人工智能应用于计算机网络系统的故障诊断。人工网络作为一种信息处理系统，是通过人类的认知过程，模拟人脑的组织结构而形成的。1943年，人工神经网络首次提出并迅速发展，成为人工智能技术的又一分支。人工神经网络以其自身的优势，如联想记忆、自适应和并行分布式处理等，在智能故障诊断中受到广泛关注。并发挥了巨大的潜力，为智能故障诊断的探索开辟了一条新的道路。人工神经网络的诊断方法不同于专家系统的诊断方法。它在现场对许多标准样本进行学习和训练，加强人工神经网络中阈值和连接权值的调整，使从中获取的知识在整个网络中隐藏和分布，从而达到人工神经网络模式记忆的目的。因此，人工神经网络具有很强的知识捕捉能力，能有效处理异常数据，弥补了专家系统方法的缺陷。
四。结束语
总之，人工智能是计算机技术的趋势，它的研究理论和发现决定了计算机技术的发展前景。如今，人工智能的大部分研究成果已经渗透到人们的日常生活中。因此，我们应该加强人工智能技术的研发，只有全面分析其在各个领域应用中存在的问题，并采取相应的措施，才能使其顺利发展。人工智能技术的发展将极大地影响人们的生活、学习和工作。
参考资料：
[1]杨颖。智能计算机辅助教学的实现与研究
[3]李德意。人工智能在互联网时代的研究与发展[J]。智能系统杂志，2009，1
[4]陈买，人工智能的应用研究[J].邢台职业技术学院学报，2008，1
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