摘 要 隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，信息技術(shù)發(fā)展迅速，與諸多領(lǐng)域積極融合，尤其是人工智能技術(shù)與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的結(jié)合達(dá)到前所未有的高度。本文全面分析了人工智能技術(shù)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用情況，對(duì)用戶體驗(yàn)、功能以及性能等方面的內(nèi)容進(jìn)行系統(tǒng)的研究，以期實(shí)現(xiàn)二者的高效融合。

【關(guān)鍵詞】人工智能技術(shù) 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng) 應(yīng)用

立足新的發(fā)展時(shí)期，移動(dòng)互聯(lián)呈現(xiàn)新的發(fā)展方向，智能化更顯社會(huì)需求性。在智能化技術(shù)的應(yīng)用下，移動(dòng)應(yīng)用領(lǐng)域被拓寬。在數(shù)據(jù)智能化分析的基礎(chǔ)上，有效提升用戶多方面的體驗(yàn)。人工智能技術(shù)發(fā)揮其自身在應(yīng)用普遍性、自主性以及迭代性等方面的優(yōu)勢(shì)，有效應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)以及環(huán)境方面的難題，以便構(gòu)建更具穩(wěn)定性與嚴(yán)謹(jǐn)性的模型。人工智能技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)新形態(tài)的形成，強(qiáng)化分析的智慧性，服務(wù)更具自主性和智能化。

1 基于專業(yè)角度對(duì)人工智能技術(shù)的系統(tǒng)闡述

1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬強(qiáng)化數(shù)據(jù)挖掘的自主性與深度性

對(duì)于數(shù)據(jù)的深度挖掘與分析問題，人工智能技術(shù)不可或缺，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性的有效探析，其中，機(jī)器學(xué)習(xí)是主要應(yīng)用方式。從本質(zhì)上分析，機(jī)器學(xué)習(xí)借助計(jì)算機(jī)進(jìn)行人類活動(dòng)的模擬，是推動(dòng)計(jì)算機(jī)智能化發(fā)展的根本手段，是整個(gè)人工智能化研究領(lǐng)域的核心內(nèi)容。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化對(duì)人腦基本特征的總結(jié)與抽象，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究不斷深入，有效實(shí)現(xiàn)對(duì)大腦機(jī)理的模擬，推動(dòng)應(yīng)用的不斷拓展。借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜神經(jīng)元、分布計(jì)算以及深度反饋等方面的優(yōu)勢(shì)，強(qiáng)化對(duì)大規(guī)模信息的深入分析，構(gòu)建模型，尤其是在自主性學(xué)習(xí)方面的特征，對(duì)于處理復(fù)雜的非線性問題具有突出作用，有利于海量信息的智能化搜索。

1.2 借助專家系統(tǒng)促進(jìn)知識(shí)的智能化分析與處理

在知識(shí)分析處理領(lǐng)域，發(fā)揮主導(dǎo)性作用的是專家系統(tǒng)，是人工智能的重要研究方向，重視借助知識(shí)進(jìn)行專業(yè)問題的分析，推動(dòng)人工智能技術(shù)由理論向?qū)嵺`的跨越。專家系統(tǒng)的突出特點(diǎn)是具備專業(yè)化的知識(shí)，是計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng)，融合某一領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)與經(jīng)驗(yàn)，發(fā)揮推理技術(shù)作用，實(shí)現(xiàn)對(duì)專業(yè)領(lǐng)域復(fù)雜問題的應(yīng)對(duì)。在這一系統(tǒng)中，專家知識(shí)的表達(dá)與運(yùn)用是關(guān)鍵，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，更加重視與其它人工智能技術(shù)的結(jié)合，達(dá)到相互促進(jìn)的目的。

1.3 人機(jī)交互技術(shù)有利于促進(jìn)智能化技術(shù)對(duì)人類需求的滿足

為了推動(dòng)人機(jī)交換功能的實(shí)現(xiàn)，需要促使計(jì)算機(jī)具備人類觀察、分析以及情感等方面的特征與能力，強(qiáng)化類似與人類交互行為的發(fā)生，同時(shí)，有效滿足人類需求，提供輔助性作用。人機(jī)交換功能的實(shí)現(xiàn)得益于機(jī)器人學(xué)習(xí)與模擬識(shí)別技術(shù)的發(fā)展。機(jī)器人技術(shù)屬于較高級(jí)別的智能化技術(shù)。人工智能模擬識(shí)別強(qiáng)調(diào)借助計(jì)算機(jī)替代人類感知模式，構(gòu)建相應(yīng)識(shí)別系統(tǒng)，強(qiáng)化對(duì)外界感知能力的提升。

2 深入探討人工智能技術(shù)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的應(yīng)用

2.1 多樣性移動(dòng)應(yīng)用性能的實(shí)現(xiàn)為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)提供更富全面性的數(shù)據(jù)支持

目前，移動(dòng)應(yīng)用軟件的迅猛發(fā)展使得移動(dòng)應(yīng)用急劇增加，但是，在移動(dòng)應(yīng)用過程中，有效的參考依據(jù)十分缺乏?；诖耍苿?dòng)應(yīng)用在友好性以及排行方面的特征能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)選擇行為的有效指導(dǎo)，強(qiáng)化移動(dòng)應(yīng)用的良性發(fā)展，有助于整體應(yīng)用水平的提升。立足當(dāng)前，移動(dòng)應(yīng)用性能分析主要集中在幾個(gè)方面，即端到端QoE分析、用戶黏性以及業(yè)務(wù)協(xié)同友好性分析等方面。需要面對(duì)海量數(shù)據(jù)信息，進(jìn)行信息與用戶的一一對(duì)應(yīng)，強(qiáng)化分析與計(jì)算功能的實(shí)現(xiàn)。在這一過程中，人工智能技術(shù)發(fā)揮優(yōu)勢(shì)，借助人工智能算法實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的處理。其中大數(shù)據(jù)分析的主要工具為機(jī)器學(xué)習(xí)算法，應(yīng)用較為普遍的是加強(qiáng)學(xué)習(xí)算法以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法。從本質(zhì)上分析，這些學(xué)習(xí)算法主要針對(duì)處于不同應(yīng)用環(huán)境的各種指標(biāo)進(jìn)行收集存儲(chǔ)，如時(shí)延、速率、能耗等，將其輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系。而后，結(jié)合差異化類型，進(jìn)行諸多應(yīng)用模式的區(qū)分，主要包含通信應(yīng)用、云應(yīng)用、瀏覽應(yīng)用等，分析所在區(qū)域各種指標(biāo)的需求情況，同時(shí)生產(chǎn)加權(quán)值，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。最后，結(jié)合數(shù)據(jù)反饋與訓(xùn)練，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從而形成應(yīng)用排行，也能夠完成對(duì)應(yīng)用性能的有效預(yù)測(cè)。當(dāng)前，運(yùn)營(yíng)商重視構(gòu)建移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析系統(tǒng)，強(qiáng)化在數(shù)據(jù)共享前提下，對(duì)用戶信息的深入挖掘，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶上網(wǎng)行為的綜合分析，更加準(zhǔn)確定位用戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的真實(shí)需求，在根本上為移動(dòng)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供更加全面、準(zhǔn)確和有價(jià)值的數(shù)據(jù)支持。

2.2 人工智能算法增強(qiáng)移動(dòng)應(yīng)用身份認(rèn)證的準(zhǔn)確性與高效性

在人工智能化算法之中，身份認(rèn)證是又一應(yīng)用趨勢(shì)。在當(dāng)前的身份認(rèn)證中，應(yīng)用較多的是用戶名、密碼以及U盾，但是，都存在各自的缺陷與不足。目前，多因子身份認(rèn)證模式、生物識(shí)別身份認(rèn)證模式發(fā)展較快。多因子身份認(rèn)證強(qiáng)調(diào)多種認(rèn)證方式的聯(lián)合使用，綜合多種優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)各自不足的彌補(bǔ)。當(dāng)前，一種將密碼與用戶大數(shù)據(jù)圖譜分析相結(jié)合的方式作用突出，安全性顯著。大數(shù)據(jù)圖譜強(qiáng)化對(duì)用戶互聯(lián)網(wǎng)行為機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分析，構(gòu)建行為模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶行為預(yù)測(cè)，同時(shí)，對(duì)不符用戶行為進(jìn)行拒絕。生物識(shí)別認(rèn)證強(qiáng)化對(duì)用戶生物特征的提取，借助其唯一性的特征強(qiáng)化對(duì)比識(shí)別的實(shí)現(xiàn)。這種方式安全性更高，同時(shí)，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，生物模塊規(guī)模不斷縮小，生物技術(shù)識(shí)別法應(yīng)用更加便于操作。鑒于這種方式信息采集工作的龐大，尤其是特征比對(duì)工作繁重，因此，這種識(shí)別技術(shù)需要依賴人工智能算法進(jìn)行模擬識(shí)別和比對(duì)認(rèn)證，最終實(shí)現(xiàn)分析結(jié)果的準(zhǔn)確輸出。

2.3 人工智能技術(shù)為虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)提供高效的運(yùn)行環(huán)境

在人工智能技術(shù)的支持下，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展出現(xiàn)諸多新應(yīng)用，加快新產(chǎn)品的研發(fā)與運(yùn)用。例如，虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)。這種技術(shù)借助對(duì)用戶周邊感知數(shù)據(jù)的上傳，在服務(wù)器計(jì)算功能支持下，實(shí)現(xiàn)計(jì)算結(jié)果向用戶設(shè)備的傳輸?；趯?duì)用戶體驗(yàn)的考慮，數(shù)據(jù)從收集到呈現(xiàn)的時(shí)間不斷縮短，其中，人工智能提供了更加高效的數(shù)據(jù)計(jì)算法，強(qiáng)化對(duì)數(shù)據(jù)的瞬時(shí)計(jì)算，為這種技術(shù)的推廣提供高效的運(yùn)行環(huán)境。

3 結(jié)束語(yǔ)

綜上，對(duì)于人工智能技術(shù)而言，其與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域積極融合，其核心技術(shù)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)得到全面應(yīng)用。隨著科技的不斷深入與發(fā)展，人工智能技術(shù)會(huì)繼續(xù)不斷突破與創(chuàng)新，強(qiáng)化對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的深度合作，在根本上推動(dòng)二者的共同進(jìn)步。

參考文獻(xiàn)

[1]賀倩.人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用[J].電力信息與通信技術(shù)，2017，15（09）：32-37.

[2]王勁輝.計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)在軍事上的應(yīng)用及發(fā)展[J].科技展望，2016，26（28）：22.

作者簡(jiǎn)介

李正昊（2000-），男，四川省成都市人。

作者單位

成都第十二中學(xué)（四川大學(xué)附屬中學(xué)） 四川省成都市 610000