人工智能技术在移动互联网发展中的应用

人工智能技术在移动互联网发展中的应用

摘要：随着科学技术的进步，人工智能技术日渐成熟，并在移动互联网发展当

中得到了广泛的应用，这对人们的生产、生活带来了很大的改变，鉴于此，文章

就人工智能技术在移动互联网发展中的应用进行讨论，对人工智能技术的相关内

容加以了解，探讨其在移动互联网发展过程中的具体应用。

关键词：人工智能；移动互联网；技术应用

1 人工智能与人工智能技术

人工智能是一种具有巨大社会和经济效益的革新性技术。与此同时，人工智

能是一门正在迅速发展的新兴综合性很强的学科。人工智能的英文原名是Artifical Intelligence，简记为 AI。国内也有人主张将 AI 译为智能模拟。在国外还有人主张

用 Machine Intlligence（MI,机器智能）一词来称呼人工智能这一研究领域（例如

在英国），但在国际上主要还是用人工智能这一术语。科技的每次基础突破，都

会激起创新的热潮。有人将人工智能比作第四次工业革命，来显示人工智能度各

行各业带来的深远影响。

人工智能简单来说就是在各种环境中模拟人的机器。人工智能如同许多新兴

的学科一样，至今也没有一个统一的定义。下一个一般性的定义几乎是不可能的，因为智能似乎是一个包含着许多的信息处理和信息表达技能的混合体。主要是因

为不同的学科从各自的角度看，下的定义也不一样。另外，最根本的一点就是人

工智能的（如听觉、视觉、知识的表达等等）本质或是机制是什么，人们目前还

不是清楚。人工智能词典里面是这样定义的使计算机系统模拟人类的智能活动，

完成人用智能才能完成的任务，称为人工智能。准确地说这不能用来作为人工智

能的定义，到目前为止还没有合适的方式对机器的职能参数进行测试（Turingtest）。而一些学者正专注于研究人工智能的开发，并且在这方面也有一

定的成果，并推广运用到很多领域。例如，人工智能技术在医学、生物学、地质、地球物理、航空、化学和电子学等等领域都获得了应用。人工智能的应用对这些

领域发生了重大影响。对人工智能的探究涉及很多方面，其中包括机器学习、证

明自动定理、专家系统、智能控制、理解自然语言、神经元模型、知识工程、机

器人学、智能数据库、计算机辅助设计、自动编程以及模式识别等。

2 智能是互联网演进的趋势与方向

2.1 人口红利消失使智能互联网成为必然

互联网过去的价值一直基于用户规模的扩张，人口增长的同时互联网对经济

发展的贡献也在增长，这称之为互联网人口红利。人口红利是服务网络价值的基础。但是，互联网人口红利正在消失。一方面，随着经济的发展，人们的生育观

发生改变，过去10年中，世界人口增长速率明显放缓，且已呈下降趋势，不少

国家甚至常年处于人口负增长；另一方面，经过近半个世纪的发展，互联网的普

及率经过了一段飞速发展时期，全球互联网普及率超过50%，不少国家互联网普

及率超过80%，网民数量己经进入平稳增长期。以中国为例。曾经的人口大国如

今一胎生育率0.56%，为全球最低，预计2020年中国人口会正式出现负增长，而网民成长速度也在变缓，百度公司的李彦宏在乌镇互联网大会的演讲中称，10年前中国互联网网民成长速度在50%以上，这一数字今年在6%左右。过去4年中

国互联网网民成长速度慢于中国GDP成长速度，这意味着互联网的人口红利己经

消失。人口红利消失己经成为必然，那基于用户数量的互联网发展模式肯定需要

有所改变，既然网络和人的横向连接价值削减，那么互联网的下一步发展就应该

寻求与人的纵向连接，互联网的成长动力应该从网民人数增长、上网时间增加和

网络信息量膨胀逐步转变为对人的价值挖掘和服务价值的升级。

2.2 技术与政策支持是智能互联网发展的动力

如果说过去连接让互联网走向移动，迁移让互联网走向跨界融合，移动互联

网和融合互联网都成为互联网发展的两次飞跃，那人工智能与互联网的结合则会

成为下一次飞跃，互联网从连接网络、服务网络开始迈入智能网络时代。人工智

能的核心是算法，互联网的优势是海量数据，二者的结合是水到渠成的事情。

2006年，加拿大多伦多大学教授Geoffrey Hinton提出“深度学习”算法，升级

了从前的人工神经网络理论，它最大的革新是可以有效的处理庞大的数据。这一

特点幸运的与互联网结合，由此引发了2010年以来新的一股人工智能热潮。2011年，Google建立了以深度学习为基础的谷歌大脑。人工智能从此进入一个新的时代——互联网人工智能时代，智能系统基于互联网海量的“大数据”每时每刻

都能与现实世界进行信息交互，到2014年，相继出现了百度大脑，讯飞大脑等

互联网人工智能系统，不断创造出新的领域和记录。

人工智能算法的革新为智能互联网提供了技术动力，而各国对这一技术的重

视与政策支持提供了后盾保障。一直处于人工智能基础研究领域最前沿的美国，

联邦研究基金和政府实验室均对人工智能投入了大量人力物力支持，国家战略计

算倡议同样也间接促进了人工智能的研究发展；作为过去30年世界上机器人设备、服务生产商最多的国家，日本政府2014年提出了要推动“机器人驱动的新工

业革命”，并编制了《日本机器人战略：愿景、战略、行动计划》；2017年中国

政府发布了《新一代人工智能发展规划》，计划到2030年使中国人工智能发展

总体达到世界领先水平。国家政策的支持和人工智能技术的发展使智能互联网前

景一片明朗。

3 移动互联网发展中的人工智能技术应用

3.1 移动应用性能分析

当前阶段，移动应用性能方面的分析大部分都集中在业务协同有效性分析、

用户黏性分析以及端到端 QOE 分析等，而这些分析之间的共同点就是以大数据为基础的分析，通过大量用户以及相关用户信息的收集和计算获得相关结论，在对

大数据进行分析和计算时就会应用人工智能算法加以解决，而各种机械学习算法

就是实现大数据分析的基础保障，目前较为常用的方法包括以神经网络为基础的

深度学习算法以及加强学习算法等等，而这些学习算法的运作主要是将各场景中

的流量、时延、速率以及能耗等要素根据指标要求加以收集和储存，然后根据应

用种类将其分为云应用、音视频应用、即时通信应用、社交应用、游戏应用以及

浏览器应用等，分析这些领域应用所需的速率、流量、时延以及能耗的指标需求，生成对应指标加权值并将其当做神经网络权值，通过反馈计算及数据训练构建神

经网络模型，运用学习模型能够对应用整体友好型结论进行输出，也可以以当前

数据为基础进行应用排行，此外，还能利用现有数据预测应用性能。

3.2 移动应用身份认证

在人工智能算法方面，身份认证是其应用的另一个方向，目前，有一种多因

子认证主要的通过密码与用户大数据图谱相结合的认证剖析，使原有密码登录能

够更加安全，而用户大数据图谱主要利用用户在互联网当中的各项行为记录数据，通过机械学习算法进行剖析，实现用户行为模型的构建，可以对用户行为进行猜