碎片化知识处理与网络化人工智能
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摘要：随着社会的不断发展，科学技术的快速进步，互联网逐渐走进了千家万户，为人民的生活带来了爆炸式的信息增长，加快了社会信息增长和传播的速度，而且数据信息的传播方式也变得更为多样化。同时人们的生活节奏也逐渐加快了，留给人们阅读的时间，学习知识的时间也越来越少了。在这种情况下，为了便于人们能够学到更多的知识，了解更多的学习内容，知识碎片化时代随着科学技术的发展和互联网的普及正在悄然到来。对于现在人们的生活学习，互联网中以碎片化为主的知识获得方式，是人们学习的有效途径，作为互联网兴起下出现的新产物，若能好好的利用起来，对人们来说是一个很好的学习方式。但是之前碎片化知识进行处理的方式较为落后，是采用专家系统的人工智能来实现的，并没有对数量巨大的数据信息进行较好的处理和利用。因此对于如何更好的处理大量的碎片化知识是现代科技的一个重要问题，同时要分析之前的采用专家系统的人工智能的相关信息，来找出更好的碎片化知识处理的方法，同时也能加强人工智能网络化的发展速度。
关键词：碎片化知识；知识处理；网络化；人工智能；计算机应用；大数据
中图分类号：TP3 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2019）11-0214-02
计算机技术的逐渐提升和网络的普及，促进了数据信息的传播速度，也加剧了我们对于互联网的依赖。互联网的出现不仅让我们生活的变得便捷，还让人们能够接收到来自四面八方的信息和相关数据，增加了人们对于世界的了解度，同时还让人们更快的进入到大数据时代、信息时代。人工智能是近几年科学技术发展的一个重要内容，也是研究的重点，其很大程度上让人们的生活变得更加便捷，属于新兴事物之一。虽然人们可以接收到的信息越来越多，但是空闲时间随着社会的发展却越来越少，知识的接收也变成了碎片化的处理方式，针对这一重要的问题，在进行人工智能的发展的时候也要注意。
1 碎片化知识处理与网络化人工智能
1.1 碎片化知识处理
自改革开放以来，我国快速发展，人们的生活节奏加快，计算机应用较为广泛，信息的收集与传输效率大幅度提高，让人们能够更加准确的接收信息，可以说，知识碎片化的出现是为了适应这个社会的发展而出现的。对于现代发展来说，人们的空闲时间越来越碎片化，同时对于学习方面的时间也越来越碎片化，碎片化知识更加适合现在的人们学习。因此，在对人工智能的研究方面上，如何处理碎片化知识是其研究要解决的问题。
碎片化知识的来源较为广泛，这一方面是得益于互联网的发展、计算机的应用、网络技术的不断学习而产生的，它让知识传播的方式更加的多样化，传播效率也提高了很多。在人们的生活中，有很多的与人们息息相关的信息里面都隐藏着一些碎片化的知识。并且这些信息来源较为广泛，像一些新媒体方面、社交网络方面等等，都是碎片化知识的携带者。由于碎片化知识来源较为广泛、载体较多、分布也十分广泛、内容多样、学习时间短、传输效率高，对于現代快节奏的社会传播的社会实用性较高，可以快速的实现信息的共享，对于人们的生活更加的有用。
碎片化知识具有较鲜明的特点，这些特点也在一定方面证明了碎片化知识处理格外重要。碎片化知识的优点主要有信息来源较为多样、载体较多、分布也十分广泛、内容多样、学习时间短、传输效率高等。而碎片化知识的缺点在于没有一定的顺序、不够完整、内容较杂、表达较为含蓄等等。碎片化知识的来源广泛，其内容传输的快慢顺序也不相同，也没有按照一定的顺序进行传输和接收，而且碎片化知识里面包涵各种各样的文字、图片、视频、音频等，还有一些其他形式所蕴含的信息，不具备一定的完整性。并且碎片化的信息有的还是隐藏在其他的形式里面的一些信息，对其接收难度较大，对于正常的发展也是桁架重要。
1.2 网络化人工智能
人工智能的提出是在六十多年之前，人工智能的核心是关于对知识的处理，所以在人工智能提出来以后对于知识的处理也相应出现。在大数据的时代、信息化的时代，人工智能可以对信息进行批处理，更快、更高效的提高信息的处理效率，及时的对大量的信息进行分类、梳理，同时还可以降低人工智能对数据信息的处理费用，让其更加的高效。人工智能随着社会的不断发展，科学技术逐渐提高，加强了对于网络信息数据进行智能化的处理，能够更好的处理相关的信息，减少因信息碎片化而造成人工智能提供的数据不够准确。
2 具有专家系统的人工智能
对于传统的具有专家系统的人工智能，主要是由数据可和推理机组成的，是根据相关的推理和判断，并模拟相关的专家进行决策，来帮助人们解决问题的计算机应用程序领域。传统的具有专家系统的人工智能虽然能够实现对知识的获取、并能够较为准确进行分析，但是对于较为复杂的相关知识，在进行分析的时候是比较困难的，知识的分析和表达也比较单一，不适合现代大数据时代的信息数据快速增长、传播性高的状态。所以要更好的进行碎片化知识的处理，提高具有专家系统的人工智能相关性能就显得尤为重要。
3 碎片化知识处理与网络化人工智能相互作用
由于以前传统的具有专家系统的人工智能存在的问题，对于现代网络化人工智能对碎片化知识的处理要加强改进。碎片化的知识，大多是位于UGC中的，网络化的人工智能是在充分利用UGC中的碎片化知识来帮助以前传统的具有专家系统的人工智能建立收集到的大量数据信息转换为碎片化知识，最后转换为人类的智慧这个模式。
3.1 知识图谱结构表征
网络化的人工智能能够更好的实现对于大量数据信息进行知识图谱结构的表征输出。碎片化的知识是具有一定的节点的，虽然有些碎片化知识节点较少，但是也有一定的提示，然后多个节点是可以组成知识簇的，知识族相互连接时可以想成网络化的人工智能对于知识进行碎片化的处理。
3.2 自我智能的基础
对于人工智能来说，从不断地进行学习到能够自主推理地过程，是人们在研究人工智能方面不断进行研究地重要核心。在网络化的人工智能中利用建立起来的相关的模型进行不断地推理，然后通过模型化地学习和推理进行更加高效的运用，是当前技术创新的必然发展势头。它能够对冗余的信息进行删除，来寻求更加简单的模式，来从模型中学到新的知识。 3.3 公式的发现
在大数据时代的背景之下，人工智能要对碎片化知识进行更好的分类，基于观测数据推理出来的公式对于人工智能进行应用，发现新的推理方法。同时由于网络化人工智能的特点，对于所应用的公式有一定的要求。例如：多个变量、增强表征能力、较高的计算效率等。因此，相关公式的发现对于人工智能进行碎片化知识的处理更加便捷、快速、准确。
4 网络化人工智能对碎片化知识的应用
4.1 网上学习
基于互联网的不断发展，要充分地发挥起应有的作用。网络化人工智能是利用卷积神经网络来进行碎片化知识处理的手段，它的优势在于能够在一定程度上对于图像和奇特的事情进行分类，等待下次的碎片化管理的应用。人们对于学习方面需求往往是比较多方面的，所以计算机在网上学习的应用可以更好的进行知识的学习，并且消耗时间较少，学习效率高。有一些智能化人工智能对于学习的方面还可以进行监督，人们对于碎片化知识的学习更加的方便。
4.2 在医疗上的应用
网络化人工智能对于碎片化知识的应用可以体现在医疗方面。作为高尖端行业，减少医疗领域更需要借助知识处理的新技术来减少查资料的时间，增加医生医治时间。对于病痛来说，要保证对症下药。网络化人工智能通过一些化验结果、临床经验、医生的碎片化知识的整合，将有用的医疗知识提供给人们，帮助医生寻求更好的救助方案，可以为人们治疗节省时间，同时还能够精准的进行治療，这表明了人工智能在碎片化知识得处理方面对于医疗的作用也是巨大的。
5 结语
综上所述，现代社会的发展，已经难以离开计算机的应用，像经济、政治、文化等等有关人类生活的领域都与知识处理息息相关，也都充满人工智能的身影。而对于知识学习模式的改变，也得益于人工智能得发展，这是因为对于现在人们的生活学习时间较为碎片化，若能好好的利用联网中的碎片化知识起来，将会更好得提高学识渊博得程度。对于碎片化知识的处理和网络化人工智能的简述，并分析以前具有专家系统的人工智能存在的问题，更好的去理解碎片化知识处理和网络化人工智能的相互作用，通过对于这些信息的把握，来更好的发挥人工智能的作用，同时也可以促进人工智能的进一步改进。
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【通联编辑：张薇】
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