云计算时代下人工智能的应用及发展

时间：2024-05-04

周李嵘

（中国国际航空股份有限公司浙江省杭州市 311207）

1 云计算与人工智能的相关概念

1.1 云计算环境概念

互联网技术是云计算发展的基础技术，云计算的最终目的是要构建服务于新型信息产业的计算机网络环境。当前，云计算经过多年的发展，在学术界尚未对云计算提出相对统一的概念。大多数学者认为，云计算属于信息服务环境，该信息服务环境可以为人们提供更为便捷、灵活与高效的服务。云计算在虚拟化数据中心与智能用户终端之间建立了紧密的联系，与传统的网络接入模式相比，云计算下的网络接入模式更为便捷与灵活，用户在云计算中能够实现各种资源的共享，保障信息资源、数据资源的有效利用[1]。从根本上来看，云计算并不是凭空出现的，而是计算机技术、网络技术等现代化技术发展到一定阶段的产物，信息终端技术、互联网技术、虚拟化技术等是其中的核心技术。云计算的特点如图1所示。

1.2 人工智能概念

人工智能是对人体思维模式的模拟，同样是计算机技术发展的产物，通过对人类思维模式、肢体行为的智能化模拟来进行相应的决策支持。人工智能是以计算机智能原理为基础的，属于新型技术。近年来，随着技术的发展，人工智能的研究范围与领域逐步扩大，一些先进的人工智能技术甚至已经远远超出了计算机科学的范畴。通过人工智能，在人工智能与思维科学建立了紧密的联系，实现了理论向实践的延伸。虽然在人工智能理念出现的最初阶段，其仅仅局限在逻辑思维方面，但是随着技术的进步，人工智能逐步向灵感思维与形象思维的领域扩展，并逐步朝着灵感思维与形象思维的结合发展[2]。现阶段，我国的人工智能已经逐步进入了新的发展阶段，取得了巨大的发展成果，人工智能被广泛地应用于各个行业，取代了传统的人工作业与管理模式。比如人工智能设备的应用，替代了传统的人力资源，可以代替人力来进行相应的高危作业。

1.3 云计算与人工智能的联系

云计算与人工智能之间存在着紧密的联系，二者之间的关系类似于人类语言与思维的关系，人类思维具有抽象性，通过语言能够有效反映人类的思维。要加快推进人工智能的发展，必须要充分利用语言来进行信息的传递和表达，在这种情况下，能够有效发挥机器人对人类思维、行为的模拟。从根本上看，虽然云计算与人工智能之间存在着紧密的影响关系，但是，二者对彼此的影响大小有所不同。如果云计算的问题得以解决，人工智能对云计算的影响就相对较小，能够给予的技术支持也不多；而人工智能的推广与优化需要有云计算的辅助，主要是由于人在与电脑的交流过程中，往往会产生大量的数据，对这些数据的存储与处理就极为重要，只有具备了一定的存储空间与计算能力，才能够充分发挥数据的价值，而云计算正具有存储空间与计算能力方面的优势[3]。云计算与人工智能的结合是互联网时代下发展的必然要求，能够通过特定接口的建立，使得人与电脑的信息交互更为便捷。

2 云计算时代下人工智能的发展作用

2.1 云计算对人工智能的作用

图1：云计算的特点

图2：指纹识别的基本过程

由于云计算与人工智能之间存在着紧密的联系，云计算有利于推动人工智能的有效开展，有利于突破行业发展的总体限制。现阶段，科学技术的进步使得云计算与人工智能的发展空间进一步增大，这种发展背景为人工智能创造了良好的发展环境与技术条件。云计算与人工智能的协调发展促进了智能技术的发展。云端内海量的信息能够为人工智能提供大量的数据与信息，而云计算具有较大的数据存储与计算能力，能够有效提升数据的精确性，发挥计算能力在数据利用方面的重要作用[4]。

2.2 为人类社会提供优质服务

近年来，云计算与人工智能的融合是主要的发展趋势，二者之间存在相互作用关系，云计算时代下的人工智能技术能够为人类社会提供更为优质、高效的服务。在当前的技术发展背景下，云计算、人工智能的应用领域、范围逐步扩大，在工业、农业等各个领域都有着良好的应用效果，推动了行业的现代化发展。

2.3 推动社会经济发展

云计算内包含了各种类型的数据，这些数据资源具有多样性、海量化的特征，云计算时代下的人工智能能够推动社会经济的发展，人工智能技术的发展对云计算的商业价值很大。相关数据显示，云计算在经济市场上的应用范围逐步扩大，在很多领域，云计算、云环境的营造极为重要，通过云端使用范围的扩大，能够推动数字化的发展。

3 云计算时代下的人工智能应用

3.1 机器人操控阶段

在机器人操控阶段，需首先将相应的供求平台构建在云端之上，而拥有端的相关用户在相应平台基础上，就可以发布端内所能够达到的任务，比如清洁任务、维修任务等。此外，其他拥有完成任务能力的相关人员，可以在专有的平台内承接用户所发布的各种任务，而远程操控能够为发布任务的人员提供便捷，发挥重要的辅助作用，保障相关任务的有效执行。从云计算下机器人操控阶段的应用来看，这种总体环境使得其中涉及了端用户的个人安全、费用支付等内容，因此必须要实施实名注册，这种实名注册使得在用户对云端使用的过程中，如果存在犯错现象，就需要承担一定的法律责任。机器人远程操控阶段，由于面临着较大的服务器群、高速网络发展环境，使得各种问题都能够得以有效解决。

3.2 数据挖掘阶段

云计算时代下人工智能技术的发展中，数据挖掘阶段是第二阶段，机器人操控阶段主要是进行了专业云平台的构建，而在数据挖掘阶段，主要是要保障人工智能基础化建设的实现。具体来说，在此阶段，应用专业化的数据采集系统，就能够通过用户利用端来进行各种任务数据的采集，而当获得相应的数据以后，就能够及时将这些采集的数据传输到平台中心，而平台中心在接收到这些数据以后，就可以对这些数据实施专业化的分析与计算，进而从中提取有价值的信息，用于决策支持[5]。数据挖掘阶段有效实现了智能分析与远程协助之间的同步性与协调性。

3.3 具备遗传基因的专家系统阶段

遗传基因的专家系统阶段，体现了人工智能的进一步发展。当前，云计算下的人工智能逐步开始向实用化的方向扩展，在一些领域，部分专家系统的应用效果极为理想。根据相应的应用结果显示，云计算下人工智能进入具备遗传基因的专家系统阶段时，充分体现了人工智能技术的优势，基于其技术优势，在很多领域都得到了极为有效的应用。但是，在此阶段，人工智能也存在着一定的发展局限，暴露了一些发展问题，在很多领域，人们认为人工智能技术应用中存在各种的不确定性因素，主要体现在以下方面：

（1）在专家系统内所存储的诸多信息都来源于日常的经验积累与总结，专家系统本身的智能化模块中，缺乏对原理性知识的全面接触与了解，这就使得在专家系统的使用过程中，难以发挥专家系统应有的作用。

（2）专家系统本身具有一定的知识获取能力，在实际的系统运行过程中，只有当专家获取了相应的知识以后，才能够保障专家系统建设的有效性。但是专家在获取知识的过程中，往往存在难以保障知识获取全面性与可靠性的情况。

（3）专家系统在问题的求解方式上具有单一性，在相关问题的解决方面，往往以问题推理作为基础，并未完全发挥专家在认识问题、解决问题方面的作用，缺乏创新性[6]。

（4）解决问题的能力不足。

专家系统并未在很多领域取得预期效果，主要是由于专家系统内所包含的知识不足、解决问题的方法选择不当，这就使得在遇到相应的问题时，专家系统难以利用自身所具有的知识、包含的解决问题方法来进行相应的问题处理，甚至在系统内并不具备问题解决与处理的方式，这是传统专家系统存在的普遍性问题。如果专家系统内具备遗传基因，就能够解决传统专家系统本身存在的弊端。遗传算法是遗传专家系统的重要内容，通过遗传算法与数据挖掘的结合，能够进一步提高专家系统的知识获取能力、解决问题能力，使得在各个领域专家系统的应用过程中，系统能够不断积累各方面的经验，提高系统本身的问题处理能力。数据挖掘的应用能够帮助专家系统找到解决问题的最佳办法，进一步实现算法集成与人工智能。

4 人工智能的发展趋势

4.1 智能识别

智能识别是当前及未来发展的重要趋势，主要是利用了计算机的数学运算功能来进行相应的处理与自动判断。当前，计算机技术在不断进步，在人工智能技术的发展与应用过程中，心理变化、心理情绪等都融入到了人工智能技术中，这种情况下，智能识别不断发展，智能识别的出现推动了智能技术的进步。从当前智能识别的发展与应用来看，声学信息、光学信息等都可以作为重要的识别依据，计算机系统的识别具有准确性高、可靠性高的特征。指纹识别在很多领域得到了有效的利用，其过程如图2所示，在一定程度上保障了安全性，比如，在移动支付、智能解锁等领域，指纹识别的优势突出，唯一性与独特性保障了身份识别的科学性、可靠性[7]。

4.2 系统选择

近年来，人们的生活生产形式日益多样，这种多样性使得人们对人工智能技术提出了更高的要求，在人工智能技术的应用过程中，必须要做好系统的选择处理。当前，很多行业都在积极研发更为完善的专家系统，通过专家系统内丰富的知识储备与利用，来进行相关问题的处理。在专家系统内，包含了多种的知识、经验，当出现问题以后，专家系统能够根据自身的知识储备，从多个的解决方案中筛选出更为有效的解决方式，进而保障问题处理的及时性、可靠性。

4.3 符号执行

当前，随着云计算的不断发展，人工智能将会有更多的技术与服务支持，尤其是在未来的人工智能发展过程中，高标准的计算执行将是基础，符号计算与数字计算是其中的主要计算内容。人工智能将使得符号执行更具智能化的特征，使得在人工智能技术的应用过程中，能够将计算对象加以转换，实现计算对象向符号信息的转换，进而使得相应问题的处理更为便捷与高效。但是，从当前的发展来看，由于相关的软件并未被完全开发出来，导致在发展的过程中，符号执行需经由人为提前设定来实现，在未来的发展中需改变这一现状，用软件开发与技术创新推动人工智能向更高的水平发展。