电子信息技术在人工智能领域中的运用

冯 祥

（讯飞智元信息科技有限公司 安徽合肥 230088）

现代大数据背景之下，人工智能已经逐渐成为现代科技战争的主阵地，各个国家也纷纷抢占人工智能的制高点，出台相关的人工智能发展战略、计划，应对现代竞争与人工智能发展浪潮。我国从改革开放以来就高度关注科学技术的深度推进，人工智能领域内的电子信息技术推广已经成为可能。

一、人工智能电子信息技术的发展和应用

（一）信息处理

人工智能技术本质上是一种具有很高综合性的新型技术，利用人类思维对传感装置的信号进行精确地处理，确定后续需要执行的动作和判断要求，这是人类思维的一种智能化延伸。例如，人工神经算法从出现后发展至今，已经被证明具有强大的搜索能力和信息处理能力，提升信息稳定性和生产效率，在和网络进行连接的过程当中，云端处理器也完成了信息交互的过程。除此之外，现代人工智能方面的产品需要有良好的信息处理能力，可以进一步地深入挖掘信息的价值所在。传统的数据处理技术很难具备良好的处理能力，但电子信息技术应用之后，可以有效地实现对于数据的分类和识别，了解数据的使用价值以开展资源共享。具体来看，电子信息技术手段通过网络接口从云服务器当中搜索获取有价值的数据，针对用户的需求提供不同类型的服务，将P2P共享方式作为交流沟通的主要渠道，识别出有价值的信息并做好综合调节。

（二）信息安全

在信息化时代，信息安全电子信息技术在信息安全方面同样扮演着重要的角色，现代产品的生产过程本身也关注信息安全。人工智能的稳步发展与信息技术之间具有密切关联，能够给产品的稳定性提升打好基础，合理应对网络攻击并作出良好的处理方案。具体而言，利用电子信息技术为基础的入侵监测模块能够将不同的信息做好分类判定，然后形成网络数据监测报告，在报告内容当中如有不明数据或不安全信息的存在，则基于专家系统将区域内的风险进行消除，有效地展开智能化运营避免安全风险[1]。在人工智能领域当中，电子信息技术还可以对各种网络信息安全当中存在的威胁进行准确的分析和鉴别，然后在此基础之上，以不同的安全威胁类型为依据通过相应的防范机制予以防范，这样不仅极大地提高了信息安全水平，而且还能够有效地降低信息安全维护成本。

（三）信息升级

现代人工智能的产品变得越来越多样化，且产品当中集成了大量的电子元件、芯片内容，并且可以根据用户的需求对软件、硬件设施展开信息升级，不断提升产品性能。例如从硬件层面分析，控制技术已经实现了纳米级别的处理，在通信领域、产品加工领域发挥了非常重要的作用，而且还在解决数据冗余和数据异常堆积等方面发挥了平台的优势所在；而在软件方向，高效率的编程软件实现了对于程序的综合调节，无论是企业、高校还是医院都引入了智能化软件系统来满足用户群体的信息需求，集成了语音、图像等多个方面的信息，在基础层升级计算能力，在技术层突破传统核心技术缺陷，在应用层促进传统产业的智能化转型。

二、人工智能电子信息技术的发展趋势

（一）计算机视觉

在当前的人工智能技术领域当中计算机视觉处于核心地位，在未来的很长一段时间内该技术同样可以成为主流技术趋势。计算机视觉在人工智能技术当中可以获得周围的环境信息，并且通过计算机模拟人类的大脑皮层，教会机器如何准确快速的收集各种信息，然后用摄像设备代替人眼，以获得不同场景的三维信息内容，CPU也代替了人脑承担着分析和运算的职责。视觉系统内部，信息的识别要经历三个过程，分别是目标检测、目标识别和行为判断，且计算机视觉与相关的电子信息技术在未来的医学辅助诊断、工业机器人设计方面的价值非常突出，实现自主分析之后，帮助各个行业创造更大的价值所在。

（二）语音分析

在电子信息技术当中，语音分析即从语音识别的角度改善信息交互方式。人们与计算机之间的信息传递最初是通过键盘和鼠标等途径来实现，但近年来语音识别技术的快速发展让其成为了未来社会的主流技术之一，即将语音信号快速地转化为对应的文本信息，其广泛地应用到了很多电子产品当中。我们熟知的Siri、讯飞输入法等都包含了这一方面的内容。在初期训练阶段，给计算机设置标准模式之后，其能够根据语音分析完成特征参数的评估，并且准确地识别语音当中的结果信息。在未来的技术应用环节当中，对于噪声处理工作将进一步优化，特别是对于语料库的收集和标准化运作将成为工作重点。

（三）语言处理

语言处理环节通俗来说就是让机器能够“理解”，将人类语言转化为计算机程序能够处理的形式，并且生成“人”的语言。相关的语言数据会在训练阶段自动获取语言统计信息，建立语言统计模型之后由机器开展深度学习，对大量的信息数据资源展开处理，建设机器翻译系统、社会媒体挖掘系统、情感分析系统等，引导人们从实体的角度分析问题，克服机器层面的语言障碍[2]。

三、结束语

人工智能已经上升为国家战略层面的事业，与电子信息相关的关键技术应用也将成为社会各个领域的发展核心。今后的实践环节，会通过人机协同方式实现认知智能化、应用智能化，重点提升对于数据信息的处理能力，借助思维判断模式促进人与设备的交互行为，保障人工智能系统的稳定性，提升社会生产能力和工作效率，大幅降低社会各个层面的成本支出。