人工智慧技術在移動網際網路發展中的應用

        1 引言

隨著移動網際網路的發展進入新的方向，移動網際網路中的智慧化已經成為新的發展趨勢和主要需求。智慧化需求目前主要體現在兩個方面：

●一方面是促生新的智慧化應用，如自動駕駛汽車、虛擬現實和擴增實境應用等，拓寬移動應用領域為使用者提供更多應用選擇。

●另一方面是基於目前已有的大量應用資料進行智慧化分析，在現有移動應用的基礎上分析使用者需求、明晰使用者目標、提供使用者感受，讓使用者在固有移動應用領域體驗提升。

在智慧化引領發展的階段中，人工智慧技術正在越來越廣泛地應用在移動網際網路領域，越來越多的人工智慧技術更多地參與到移動網際網路發展中來。人工智慧技術由於其特有的普適性、自主性以及迭代優化等特效能夠在資料處理環節應對更加複雜的資料結構和資料環境，得出更加嚴謹和穩固的模型和推演結果。人工智慧技術正在不斷推動移動網際網路形態完成新變化，完成更自主的資訊捕捉，更智慧的分析判斷，更自主的服務提供，更智慧的雲到端結合。本文將從人工智慧技術為出發點，進一步研究移動網際網路領域的人工智慧解決方案和應用現狀。

2 人工智慧技術分析

人工智慧技術研究範疇非常廣泛，包括專家系統、神經網路、啟發式演算法、模糊邏輯、遺傳演算法等。而目前廣泛使用的還以神經網路、模糊邏輯以及遺傳演算法的各種擴充套件演算法為主，例如神經網路擴充套件的深度學習演算法即為百度智慧搜尋的核心演算法。以應用場景分類時人工智慧核心技術可以分為以下幾個方面：

（1）資料探勘與學習

當面對大量的資料需要進行深度資料探勘、明晰資料之間的聯絡時，通常採用的方法是人工智慧的一個重要分支——機器學習。機器學習是研究如何使用計算機模擬或實現人類的學習活動。它是繼專家系統之後人工智慧的又一重要應用領域，是使計算機具有智慧的根本途徑，也是人工智慧研究的核心課題之一，它的應用遍及至人工智慧的各個領域。學習是人類智慧的重要特徵，也是獲得知識的基本手段，而機器學習也是使計算機具有智慧的根本途徑。基於人工神經網路的深度學習目前已經廣泛應用，神經網路是對人腦或自然神經網路一些基本特性的抽象，通過模擬大腦的某些機理與機制從而實現功能。正是由於神經網路具有多神經元、分散式計算效能、多層深度反饋調整等優勢，才能夠針對海量資料進行計算和分析，通過資料訓練形成模型，其自主學習的特性，非常適用於處理複雜多維的非線性問題和基於智慧關聯的海量搜尋。

（2）知識和資料智慧處理

知識處理時使用最多的技術是專家系統。專家系統是人工智慧研究領域中的一個重要分支，它將探討一般的思維方法轉入到運用專門知識求解專門問題，實現了人工智慧從理論研究向實際應用的重大突破。專家系統可看作一類具有專門知識的計算機智慧程式系統，它能運用特定領域中專家提供的專門知識和經驗，並採用人工智慧中的推理技術來求解和模擬通常由專家才能解決的各種複雜問題。發展專家系統的關鍵在於表達和運用專家知識，一個基本的專家系統通常由知識庫、資料庫、推理機、解釋機制、知識獲取和使用者介面6部分組成。作為開展最早的人工智慧領域，隨著人工智慧的進一步發展專家系統也促生了一些新的手段，不斷更新已有的研究領域，完成和其他人工智慧技術的相互促進。

（3）人機互動

人與機器人的自然互動與合作就是要賦予機器人類似人類的觀察、理解和生成各種情感特徵的能力，使機器人能夠完成像人一樣進行互動，並可以針對人類需求進行功能輔助合作完成既定工作任務。人機互動中主要應用到的技術包括機器人學習和模式識別技術。機器人是模擬人行為的機械，是當前智慧化領域發展較為先進的技術。而人工智慧所研究的模式識別是指用計算機代替人類或幫助人類感知模式，其主要的研究物件是計算機模式識別系統，也就是讓計算機系統能夠模擬人類通過感覺器官對外界產生的各種感知能力。

3 人工智慧技術應用分析

（1）移動應用效能分析

目前，移動應用軟體的爆發式增長帶來了種類繁多數量也劇增的眾多移動應用，使用者在選擇移動應用過程中並沒有可以參考的標準。在此情況下，移動應用的友好性分析和應用軟體排行對於使用者選擇移動應用具有一定的指導作用，同時也可以促進移動應用的良性發展，提升移動應用的整體質量。目前，對於移動應用效能分析主要集中在移動應用端到端QoE分析、使用者黏性分析、業務協同友好性分析等方面。而這些方面分析的共同點就是都要基於大資料分析，將大量的使用者和應用相關資訊進行收集和計算得出結論。那麼，在這個大資料分析計算的過程中通常使用人工智慧演算法進行解決。不同的機器學習演算法是進行大資料分析的利器，目前廣泛採用的有加強學習演算法以及基於神經網路的深度學習演算法等。這些學習演算法運作模式是將不同應用在不同應用場景下的能耗、時延、流量、速率按指標要求進行收集和儲存，作為神經網路體系的輸入端。然後，按照不同的應用種類區分社交應用、即時通訊應用、音視訊應用、雲應用、瀏覽器應用和遊戲應用，將不同領域內的應用對於能耗、時延、流量、速率等指標的需求度進行分析，並生成對應指標的加權值作為神經網路的權值。最後，通過大量資料的訓練和反饋計算形成神經網路模型。經過學習的模型可以完成應用整體友好性結論輸出，也可以完成基於當前資料的應用排行，同時還能通過現有資料進行預測應用效能。目前，各運營商積極建立移動網際網路使用者行為分析系統，在資料共享的基礎上實現對移動使用者訪問網際網路的行為進行分析，最終掌握使用者的上網習慣以及偏好，從而準確定位使用者對於移動網際網路的需求，為移動企業經營分析決策提供資料支撐。

（2）移動應用身份認證

身份認證是應用人工智慧演算法的另一個重要應用方向。一直以來，使用最多的身份認證方法是使用者名稱和密碼的口令模式以及外設的U盾等裝置。但是由於密碼存在被破譯風險和被遺忘的可能性，而U盾等外設又存在不便於儲存的問題，所以目前多因子身份認證方式和生物識別身份認證方式正在廣泛的發展。多因子身份認證方式是採用兩種或兩種以上的身份認證方式結合起來進行身份認證，綜合多種方式的優點，彌補不同身份認證方式的短板。目前，存在一種多因子認證是採用密碼結合使用者大資料圖譜分析進行認證分析，增強原有密碼登入方式的安全性。使用者大資料圖譜是通過使用者在網際網路中的種種行為模式記錄資料，進行基於機器學習演算法的分析，完成使用者基本行為模型，可預測使用者行為並拒絕不符使用者行為模型的登入或付款請求，是對普通密碼認證模式的良好輔助。而生物識別認證方式是採用使用者的生物樣本如指紋、人臉、虹膜、指靜脈等具有唯一性的特徵進行比對識別的認證方式。生物識別認證方式安全性高，且隨著硬體的不斷髮展在移動終端上搭載的生物識別模組也越來越小，越來越方便使用。由於生物資訊採集時數量巨大，且經過特徵提取後形成的比對資料庫更是龐大，所以生物識別認證的演算法基礎都要依賴於人工智慧演算法進行模式識別和比對認證，最後將分析識別結果輸出。

（3）新應用發展

人工智慧技術還促生了移動網際網路新應用和新產業。虛擬現實/擴增實境技術就是基於人工智慧技術的應用新擴充。虛擬現實/擴增實境是需要通過收集使用者周圍的感知資料快速上傳伺服器，並通過伺服器計算將結果下發到使用者的眼鏡裝置上。為了使用者的體驗考慮，從資料收集到結果呈現，谷歌給出的時延閾值是20ms。也就是說，要完成快速的資料交換和計算不可缺少的除了傳輸頻寬還有就是資料計算演算法。人工智慧演算法實現了大資料量的瞬時計算，解決了虛擬現實/擴增實境的發展基礎。此外，依託於人工智慧技術的（如自動駕駛汽車、智慧家居、智慧語音搜尋等）一大批應用正快速發展。百度依託深度置信網、卷積神經網路、遞迴神經網路等人工智慧演算法解決了自然語音處理、智慧語音識別與搜尋、影像搜尋等應用。人工智慧技術對於移動網際網路幾乎每一個領域都可以產生巨大的影響。

4 基於人工智慧技術的資料處理架構

基於以上對於人工智慧技術的研究，可以總結出一個通用的基於人工智慧技術的資料處理架構，具體參見圖1。基於人工智慧技術的資料處理平臺一般包括資料採集模組、資料訓練模組和資料使用模組。

圖1 基於人工智慧技術的資料處理架構

　　（1）資料採集模組要將涉及計算的相關資料全部進行採集和儲存，其中採集資料包括歷史資料和實時資料。資料採集模組是整個資料處理平臺的資料輸入端。

（2）資料訓練模組是採用人工智慧技術將平臺儲存資料進行反饋和迭代計算，完成資料訓練的工作，進而形成資料處理模型。整個資料訓練部分是基於人工智慧技術的資料處理架構的核心模組。訓練模型的形成與前面資料採集的廣度和精度息息相關，同時採用何種人工智慧演算法進行訓練也在其中起到非常重要的作用。訓練模型的形成極大程度地影響了整個人工智慧資料處理的結果。

（3）最後的資料使用模組是基於訓練模型的成果輸出。一般在採用訓練好的模型時，可以得到基於歷史資料的預測以及實時資料的計算結果，是整個人工智慧資料處理平臺的結果輸出部分。

隨著目前使用人工智慧技術進行計算的範圍和數量不斷擴大，基於人工智慧演算法資料處理模型的計算量也在不斷增加。通常在進行人工智慧相關運算時，會進行大量的反饋和迭代計算，這會對伺服器產生較大的負荷。而當需要處理的資料量進一步增加時，資料量的負荷會拖慢伺服器的效能，也會影響結果輸出的時效性。因此，目前廣泛採用分散式計算來配合人工智慧資料處理。分散式計算模型如圖2所示，可以將計算任務分派給多個分散式伺服器進行下發，計算完成後再將結果通過不同的分散式伺服器進行彙總，通過中央控制器合成展現。分散式計算架構與人工智慧計算相輔相成，共同完成大資料處理和計算任務。

圖2 分散式計算結構

　　5 結束語

本文研究了人工智慧技術在移動網際網路發展中的應用，分析了人工智慧核心技術和應用場景，並著重研究人工智慧技術在移動網際網路領域對於移動應用效能分析、使用者身份認證以及促生移動網際網路新應用方面起到的重要作用。本文在人工智慧技術持續突破、產品創新不斷湧現的背景下探討了人工智慧技術在移動網際網路領域的實現和發展，展現了人工智慧技術在各個領域的滲透力和人工智慧技術在產業界的推動力。

作者簡介

賀倩：中國資訊通訊研究院技術與標準研究所工程師。