覃勤

摘要：在当今的社会发展过程中，社会互联网技术得到了充分的发展，由此也使得移动网络在发展过程中所代表的网络技术得到了快速的发展，目前人类社会在发展过程中，由于整体科学技术以及互联网的发展，而向着更具智能化的特征进行综合性的优化，使得人工智能技术在发展过程中得到了进一步的创新，而人工智能技术在应用过程中，在当前移动互联网的发展过程中，有着极其重要的现实意义，社会各行各业以及各个领域的发展过程中，均向着移动智能的方向进行综合性发展。而人工智能在发展过程中，在我国移动互联网的发展中属于较为重大的突破，同时也是企业技术在发展过程中所具有的高度创新，而当前人工智能在发展过程中不仅局限于实验室中所具有的固定设备正在向社会诸多领域进行综合性的发展。基于上述角度，文章对人工智能技术在整体移动互联网发展中所存在的现实应用进行详细的分析，希望能够使我国的移动互联网技术以及人工智能技术的发展中所存在的创新性得以有效的提升，是当前科技在发展中所有的创新性得到不断的增强。

关键词：人工智能;移动互联网;技术发展

引言

移动互联网的可持续发展，需要对各个用户所有的真正需求进行综合性的了解，并且人工智能技术在发展过程中，需要充分应用其自身所具有的交互技能，充分的对各个用户所存在的实际应用需求进行详细的探究。由此，对当前所具有的应用市场进行综合性的占用，当前移动互联网在发展过程中，已经能够充分在人们生活中进行综合性的应用，而人工智能技术在发展过程中，在移动互联网中有着较为广泛的应用，能够对电商等诸多领域所存在的现实问题进行综合性的解决，而基于当前所有的5G等诸多创新性研究。由此也使得整体技術在社会中所存在的应用创新性得到有不断的出现，使社会在发展中所存的稳定性得以进一步增强。

一、对人工智能进行概述

人工智能在构建过程当中，可以将其称为机械智能，主要是指由人工造出来的机器所表现出的具有高度智能化的特征。通常而言，人工智能在工业过程当中，由普通的计算机程序对人类智能技术进行有效的呈现，人工智能在构建过程当中，主要是指通过相应的智能系统进行综合性的工程实现，同时也使得整体技术在计算机领域得到更加广泛的重视与应用，而人工智能技术就其实际而言，主要是指相应的机械对人脑脑某些功能进行模仿，并且通过智能化的应用进行综合性的设计，而该技术在应用过程当中对于整体科技的发展以及系统的控制等诸多角度均存在一定程度现实应用，由此也使得整体社会的发展过程中，人类社会的发展得以进一步的加速。

二、对人工智能的关键技术进行详细的分析

（一）对数据挖掘与学习技术进行详细分析

在当前的社会发展中，往往会面临较为多元化的数据，并且需要进行深层次的数据挖掘工作，需要对数据之间所存在联系进行有效的明晰，需要通常情况下研究有这种智能的方式进行综合性的学习，而人工智能在构建过程当中，需要对机械机器学习模式进行应用。机械设计的发展过程中，主要是研究如何对计算机模拟，或实现人类活动的综合模式，依照学习干预的方式，可将其分为有监督学习与无监督学习的学习方法，可将其分为决策树学习、政策学习、知识学习、情况学习等模式儿，决策树学习算法是较为经典的分类学习模式，在应用过程当中，其数据能够在决策数中进行有效的构建，并且由此使人工智能完成相应的数据学习。

（二）对知识和数据的智能处理进行详细的分析

专业领域所拥有的知识处理问题，是当前人工智能在发展过程中所需要进一步探究的现实问题。就其一般而言，其自身所拥有的主要研究内容在于将相应的研究问题的思维方法转换为应用到专门问题求解的实际过程当中，实现人工智能从理论研究向实际研究进行综合性的突破，专家系统在构建过程当中，一般而言，由相应数据库以及推理机制进行综合性的构建。通过知识的获取、知识标识以及相应的储存完成整体知识库的综合构建，再利用相应的推理机制进行综合性的整理，以及模糊推理等诸多操作，由此获得更加完善的推理结果。专家系统在构建过程当中，能够将多领域的专家的支持内容以及相应的经验予以引入，由此使得专业知识所具有的规则能够获得进一步的凸显，使当前的规则在构建过程中能够形成相应的规则库。在问题处理的过程当中，由规则库能够充分的代替人类专家以人工智能的方式，对各类问题进行综合性的解决。

（三）进行有效的人机交互

人机交互是当前人工智能在发展过程中极为重要的技术热点，其主要的功能在于使机械与人类能够在交互过程中提高其顺畅性。人机交互在构建过程当中，就一般而言，主要应用到机器人学一级模糊识别技术。而机器人学在构建过程当中，主要是指机器模拟人类所具有的行为，而相应的人工智能领域所存在的知识识别，在构建过程当中主要是指计算机代替人类，并且帮助人类进行综合性知识感知，由此使计算机的模拟系统通过人类，获取对外界所具有的感知知力，而与人类进行综合性的交流。

三、对人工智能技术在移动互联网发展中所存在的现实应用进行详细的分析

（一）对移动应用性能进行综合性的分析

目前，对于整体移动性能的综合分析而言，主要集中于移动应用端QoE分析以及业务协同友好分析与用户粘性分析等诸多方面，而相应的分析在构建过程当中，其主要的特点在于以大数据分析作为其发展的依托，将大量用户以及相应的信息进行综合性的收集，并进行有效的计算而得出结论。由此，在大数据分析计算的过程当中，就通常而言，使用相应的人工智能方法并能够对各类问题进行综合性的解决，不同机器学习方法在构建过程当中，是对大数据进行有效分析的技术支撑。目前，应用的强化学习方法，以及基于神经网络所具有的深度设计方法等构成该种优化模式，而各类学习方法在运算过程当中，将不同应用场景之下所存的能耗延时，以及流量速率等诸多指标进行有效的收集及储存，并且作为神经网络体系的输入端，依照不同的应用种类进行有效的社区应用，并且进行及时通信应用，以及视频应用云应用以及相应的浏览器应用的诸多模式，将不同领域内所存在的应用，对于能耗以及流量时延等诸多现实指主要的需求进行综合性的分析，由此形成相应的指标加权值，作为整体神经网络的综合全职，而后通过大量的数据训练以及综合性的计算机反馈形成神经网络模型，通过相应的学习模型，进而使友好性结论得到有效的输出，由此完成基于当前数据应用的各类功能。

（二）进行有效的移动应用身份认证

身份认证是应用人工智能算法所具有的重要发展方向。目前，在应用过程中，存在一种多因认证的综合模式，对使用密码结合相应的用户数据图谱分析，进行综合性的认证剖析，而由此也使得原有密码登录方式的安全性得以大幅度提升，用户大数据图谱在构建过程当中，是通过用户在互联网中的各类行为进行有效的记录，数据工作根据机器学习算法进行综合剖析，完成用户基本行为模型，可猜测用户的行为并且回绝不与当前用户行为不符合的综合模型登录或者付款请求，该模式在构建过程当中，是唯一码认证所拥有的辅助模式。而生物辨认方式在应用过程当中会选用生物样本，如指纹、虹膜、人脸等诸多唯一的特征进行综合性的辨认，以及识别生物辨认方法的应用过程中，拥有较高的安全性，伴随着硬件的不断发展。而在移动终端上所构建的生物模块的大小也得到进一步的缩小。

四、结语

在当前的社会发展过程中，需要充分地对人工智能的核心技术进行综合性研究，并且需要对人工智能技术在移动互联网领域所存的应用特性进行详细的分析，对用户认证以及移动互联网应用发展所存在的各类优化模式进行详细的探究，希望以此使我国的人工智能技术在移动互联网发展过程中所存在的创新性得以不断增加，使当前我国移动互联网技术在人工智能技术的发展过程当中获得不断的优化，并且在世界范围内拥有更加创新型的技术发展。

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