宋 詞

(長(zhǎng)春光華學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130033)

0 引言

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和通信技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步，信息處理的效率也變得越來(lái)越高。當(dāng)前人們對(duì)信息處理技術(shù)的研究范圍在不斷拓展，信息處理的新方法、新理論層出不窮。在這其中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以將那些不確定和不可靠的信息進(jìn)行深入加工和處理，將它們轉(zhuǎn)化為更加可靠、確定性更高的信息，使這些信息能夠在更多的領(lǐng)域得到應(yīng)用。與此同時(shí)，即使面對(duì)一些不精準(zhǔn)的信息，人們也可以通過(guò)人工智能技術(shù)來(lái)得到確定的結(jié)果，使已經(jīng)獲取的信息變得更加有效，這可以有效提高信息的利用率。

1 人工智能下數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的基本概述

數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的應(yīng)用原理就是將系統(tǒng)當(dāng)中的各種模擬信號(hào)轉(zhuǎn)化成為系統(tǒng)能夠識(shí)別的數(shù)字化信號(hào)[1]。在這之后，系統(tǒng)可以對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行自動(dòng)化的過(guò)濾和處理，進(jìn)一步滿足實(shí)際使用需求。這一技術(shù)早在20世紀(jì)60年代就產(chǎn)生了，受到條件的限制，只有通過(guò)集成電路組成的系統(tǒng)或者計(jì)算機(jī)編程其才能發(fā)揮作用，因此會(huì)受到計(jì)算機(jī)運(yùn)用速度和內(nèi)存量的影響。進(jìn)入到20世紀(jì)80年代之后，美國(guó)科學(xué)家研究出了數(shù)字信號(hào)處理器，該處理器使用了DSP芯片，這使得數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的編輯能力不斷增強(qiáng)。20世紀(jì)90年代，產(chǎn)生了非線性編輯的處理方式，可以在較短的時(shí)間內(nèi)完成大量的數(shù)字計(jì)算，同時(shí)信號(hào)處理的精確度也得到了有效提升。目前所使用的信號(hào)處理技術(shù)屬于二值邏輯處理，它可以有效避免外界環(huán)境的干擾，借助于相關(guān)的軟件來(lái)對(duì)系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行即時(shí)更改，具有較強(qiáng)的靈活性[2-3]。

2 信息處理過(guò)程當(dāng)中的人工智能

2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于數(shù)學(xué)模型和網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了人腦當(dāng)中信息處理的過(guò)程，將神經(jīng)元作為信息處理的基本單元，將大量神經(jīng)元有規(guī)律地拼接在一起就形成了復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在信息處理網(wǎng)絡(luò)模型中，各個(gè)神經(jīng)元也是按照一定的結(jié)果拼接在一起的，它們可以構(gòu)成一個(gè)完整的神經(jīng)模型。目前，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)有十多個(gè)種類，能夠被用于多種信息的高效處理。根據(jù)神經(jīng)元之間的連接方式和信息在神經(jīng)元當(dāng)中的流動(dòng)方向，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為前向型和相互結(jié)合型這兩種類型，區(qū)別在于是否存在信息反饋的機(jī)制。

2.2 進(jìn)化算法

在信息處理領(lǐng)域當(dāng)中，算法的進(jìn)化是十分有必要的，這是提高處理效率的基礎(chǔ)。通過(guò)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，可以為算法進(jìn)化目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)創(chuàng)造良好的條件。該進(jìn)化算法所借鑒的是生物界的自然選擇和遺傳定律，它可以通過(guò)模仿生物遺傳的模型來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)算法的全面優(yōu)化[4]。雖然這種算法并不復(fù)雜，但是它的應(yīng)用范圍比較廣，可以同時(shí)處理多種信息。與此同時(shí)，這種算法與傳統(tǒng)的算法之間存在明顯的差異性，目前已經(jīng)在自動(dòng)控制、圖像識(shí)別等信息處理領(lǐng)域得到了有效應(yīng)用。

2.3 信息融合技術(shù)

信息處理領(lǐng)域當(dāng)中的信息處理技術(shù)主要指的是將多種信息進(jìn)行加工，使信息在相互補(bǔ)充的過(guò)程中得到更為準(zhǔn)備的內(nèi)容[5]。在這個(gè)過(guò)程中，多傳感器系統(tǒng)可以對(duì)目標(biāo)實(shí)施監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的精準(zhǔn)搜集。同時(shí)還可以在信息搜集的過(guò)程中排除其中的不準(zhǔn)確性內(nèi)容來(lái)提高處理效果。該技術(shù)應(yīng)用的基本原理就是模擬人腦對(duì)各種信息的綜合處理過(guò)程。在應(yīng)用的過(guò)程中，需要確保信息處理系統(tǒng)有兩個(gè)以上的傳感器，由融合系統(tǒng)對(duì)各個(gè)傳感器中傳輸?shù)男畔⑦M(jìn)行整合和處理，然后進(jìn)行分配和使用，通過(guò)自動(dòng)處理和整理多與信息的方式來(lái)提高信息的準(zhǔn)確性。

3 基于人工智能下的信息處理技術(shù)

3.1 智能分析技術(shù)

智能分析技術(shù)指的是在理解自然語(yǔ)言的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對(duì)多種智能分類、智能標(biāo)引技術(shù)的融合，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)結(jié)合算法分析和計(jì)算智能的綜合化應(yīng)用。對(duì)信息的智能化分析需要自然語(yǔ)言理解系統(tǒng)的支撐，尤其是要實(shí)現(xiàn)對(duì)中文信息的智能化分析，分析的內(nèi)容主要包括以下5個(gè)方面的內(nèi)容：(1)詞語(yǔ)的切分和詞性的標(biāo)準(zhǔn)；(2)詞語(yǔ)概念的標(biāo)注和分析；(3)詞語(yǔ)含義的表示；(4)詞典與知識(shí)庫(kù)的準(zhǔn)備；(5)句法和語(yǔ)義的分析。

3.2 機(jī)器翻譯技術(shù)

機(jī)器翻譯技術(shù)基本的應(yīng)用方法可以分為基于規(guī)則和基于語(yǔ)料庫(kù)這兩種。前者包括基于轉(zhuǎn)換和基于中間語(yǔ)言這兩種；而后者則包括基于統(tǒng)計(jì)和基于實(shí)例這兩種。從使用效果的角度來(lái)說(shuō)，兩種方法各有利弊，在選擇的時(shí)候需要結(jié)合實(shí)際的使用情境。在發(fā)展的過(guò)程中，人們還實(shí)現(xiàn)了兩種方法的相互混合，以使二者達(dá)到相得益彰的效果。比如人們常用的谷歌翻譯和百度翻譯等翻譯軟件就使機(jī)器翻譯技術(shù)的充分體現(xiàn)，具有人工智能的特點(diǎn)，能夠在多種語(yǔ)種之間自由轉(zhuǎn)化，同時(shí)還支持句子翻譯和段落的翻譯，滿足了人們?cè)趯?shí)際應(yīng)用過(guò)程中的多種翻譯需求。

3.3 自動(dòng)簡(jiǎn)報(bào)技術(shù)

自動(dòng)簡(jiǎn)報(bào)技術(shù)是自動(dòng)文摘技術(shù)進(jìn)一步升級(jí)和發(fā)展之后的產(chǎn)物，它經(jīng)過(guò)了多個(gè)學(xué)者和研究人員的開(kāi)發(fā)和改良，目前在信息處理領(lǐng)域當(dāng)中已經(jīng)得到了有效的應(yīng)用，相關(guān)的功能也更加完善。在自動(dòng)簡(jiǎn)報(bào)技術(shù)應(yīng)用的過(guò)程中，人們可以通過(guò)對(duì)原文文本分析、全文與文摘之間的轉(zhuǎn)化以及重組生成的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)文摘的功能。具體來(lái)說(shuō)，自動(dòng)文摘的方法有的是基于符號(hào)、也有的是基于規(guī)則，還有一些是基于詞頻等文本表層特征，以此來(lái)完成對(duì)信息的從統(tǒng)計(jì)和處理。在今后，自動(dòng)簡(jiǎn)報(bào)技術(shù)還會(huì)對(duì)文本、多媒體信息等多樣化的信息內(nèi)容進(jìn)行智能化分析，并在這個(gè)基礎(chǔ)上提供類似摘要性質(zhì)并進(jìn)行特征分析的報(bào)告，該報(bào)告的內(nèi)容長(zhǎng)短是可調(diào)控的，人們?cè)谳斎胄畔⒅缶拖到y(tǒng)會(huì)自動(dòng)化地完成簡(jiǎn)報(bào)輸出。

4 基于人工智能下數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)未來(lái)的運(yùn)用趨勢(shì)

4.1 實(shí)現(xiàn)信息的高速處理

在信息處理的過(guò)程中，已經(jīng)出現(xiàn)了高速處理技術(shù)，未來(lái)該技術(shù)可以有效解決數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)通用度低的問(wèn)題。在對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理的過(guò)程中，該技術(shù)可以對(duì)與數(shù)字信號(hào)相似的信號(hào)進(jìn)行精準(zhǔn)判斷，并在這個(gè)過(guò)程中對(duì)不同的信號(hào)采取不同的處理方式，以此來(lái)確保信號(hào)搜集、處理和傳輸?shù)母咝浴Ｔ跀?shù)字信號(hào)處理技術(shù)發(fā)展的過(guò)程中，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字信號(hào)的有效分類，并使用不同的信號(hào)處理方式來(lái)增強(qiáng)技術(shù)的通用性、提高信號(hào)處理的速度。在處理信號(hào)的過(guò)程中，系統(tǒng)會(huì)先對(duì)信號(hào)進(jìn)行分類，這是實(shí)現(xiàn)信息高速處理的基礎(chǔ)。

4.2 實(shí)現(xiàn)信息的多核處理

多核信號(hào)處理已經(jīng)在通信領(lǐng)域當(dāng)中得到了有效應(yīng)用，雖然該技術(shù)已經(jīng)展現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢(shì)，但是它在對(duì)復(fù)雜數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理的過(guò)程中還存在很多不完善的地方。在未來(lái)，數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)將會(huì)在信息多核處理的過(guò)程當(dāng)中發(fā)揮更為明顯的優(yōu)勢(shì)。多核數(shù)字處理方案主要是以半導(dǎo)體制造工藝為基礎(chǔ)的，該工藝技術(shù)水平越高，對(duì)數(shù)字信號(hào)的處理效果也就越明顯。當(dāng)前使用的信號(hào)處理方式主要是單核處理，它需要通過(guò)提升主頻的方式才能實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)質(zhì)量的提高[6-7]。在這個(gè)過(guò)程中，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的高效處理和高速傳輸，系統(tǒng)就要做到與集成硬件網(wǎng)絡(luò)接口相對(duì)應(yīng)，通常需要外接芯片才能提高網(wǎng)絡(luò)通信的速度。而多核處理的過(guò)程中，芯片本身就是與多個(gè)網(wǎng)絡(luò)接口進(jìn)行連接的，在不同的場(chǎng)合下都能夠?qū)崿F(xiàn)信號(hào)傳輸?shù)姆?wù)。這其中各個(gè)芯片都可以與一個(gè)或者多個(gè)千兆網(wǎng)口進(jìn)行連接，在運(yùn)行的過(guò)程中各個(gè)網(wǎng)口的數(shù)據(jù)互不干擾，這可以有效提升系統(tǒng)當(dāng)中信號(hào)的傳輸速度。在發(fā)展的過(guò)程中，數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)還展現(xiàn)出了定點(diǎn)和浮點(diǎn)運(yùn)算相結(jié)合的特點(diǎn)，這兩種運(yùn)算方式都可以在提高數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)準(zhǔn)確性的同時(shí)降低信號(hào)處理的成本，從而促進(jìn)數(shù)字通訊向著更好的方向發(fā)展。

5 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，在人工智能背景下，信息處理技術(shù)在發(fā)展的過(guò)程中變得越來(lái)越成熟，能夠有效應(yīng)對(duì)外界環(huán)境的信號(hào)干擾，在不同的場(chǎng)合下實(shí)現(xiàn)信號(hào)的高速傳播。與此同時(shí)，該技術(shù)還可以促進(jìn)設(shè)備實(shí)現(xiàn)集成化與智能化，降低信號(hào)處理和傳輸?shù)某杀?、為人們帶?lái)更高的經(jīng)濟(jì)效益。在未來(lái)，數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)還將實(shí)現(xiàn)信息的高效處理和多核處理，在自然語(yǔ)言理解和技術(shù)方面取得新的發(fā)展。