数据库技术实现与人工智能融合的方法

张培颖

摘要：在现实生活中，数据库技术和人工智能有着紧密的联系，在人们思想地位中，人工技能只是具备单一的理论性，数据库则是大量的应用在实际操作中。人工智能在发展初期的时候，就和数据库有着紧密联系，任何一个数据系统都是应用计算机进行操作，人工智能将使得计算机在实际使用中发挥出最大功效，以展现出人工智能和数据库的融合作用。下面就基于作者实际工作经验，简要的分析数据库技术实现人工智能融合的方向，希望对相关从业人员有所帮助。

关键词：数据库发展；人工智能；融合方法

1数据库的现阶段发展现状分析

1.1数据库飞速的发展

数据库的先进技术主要是计算机的重要分支点，充分展现出高科技技术重要性，数据库有着突破性的进展，在数据库的形成最初过程中，以网状数据库和关系数据库为主，而这两种数据库的使用还存在着诸多和不足之处，经过发明和研究，人们创造出技术先进、使用性方便的数据库管理系统，可以有效的弥补数据库中存在的不足之处。

在人们的生活、工作过程中，数据库起到重要的作用，在当前社会正处在高科技的发展阶段，应用先进的系统能够对工作负担进行降低，以有效的提升工作的效率，数据库对数值的保存和计算有着绝对的优势，数据库不仅能够长久性的保存相关数值，还能够对近期数值进行准确计算。如果说某单位计算员工的工资，以往的人工计算方式需要计算出勤、迟到、薪酬、奖金，每一项数据都应手动计算，降低工作效率的同时存在数值偏差现象，而数据库的使用不但准确率较高，且计算时间较短，在短时间内计算出准确数值，是数据库存在的优点之一。

1.2数据库安全使用性能

数据库的使用范围较为广泛，现如今的工作学习中都离不开数据库的应用，为人们提供方便快捷的有利条件。以往的模式中主要以文件管理为主，只是单一的保管文件，并且文件存放比较分散，工作中需要寻找资料时，往往需要大量时间，而数据库避免了这一现象的发生，数据库保存数据较为集中，相关的数据只保存在一个表格当中，工作中可对相应数值一目了然，避免查找的繁琐过程，提高工作效率。数据库还具备一致性与可维护性，保证了数据库的安全性与可靠性，数据库的具有防止数据丢失与越权使用两种性能，由于数据库的存放时间较长，对保存时间没有规定，使用数值不存在限制，提升数据数值的使用性。数据库数值具有一致性的使用特点，任何数值都具有唯一性，减少数值差的存在，为工作提供便利条件，提高工作效率。数据库的最大的优点便是故障修护系统，数据库具有相应的数据库管理系统，可发现数据库的使用故障，并对数据库进行及时修复，防止整体数据库的破坏为工作带来不必要麻烦，数据库的修复系统可在较短时间内进行数据恢复，体现出数据库使用的方便性。

1.3数据库的种类模式

数据库的种类与数值有着紧密联系，数值是指由组织形成的数据组成，数据分为逻辑结构与物理结构，两者密切配合提升数据库的使用效率。数据的逻辑结构主要以逻辑思维的角度观察数据，对数据进行透彻性分析，发现数值存在的问题，及时进行数据修改，避免工作中产生数据误差现象。

2人工智能概况

在1956年，麦卡锡等人第一次使用人工智能这一术语，标志着人工智能正式诞生。人工智能是控制论、信息论、系统论、计算机科学、神经生理学、心理学、数学、哲学等学科相互交叉渗透的产物，它与空间技术、能源技术一起被称为世界三大尖端技术。各领域的专家学者将人工智能与本专业技术相结合，取得了一个又一个令人注目的成果。虽然人工智能的发展经历了风风雨雨，但它已取得的成就不得不令人惊叹。人工智能的不断发展，已产生许多分支，模糊逻辑、专家系统、神经网络、遗传算法是其中最为活跃的四大分支。

3人工智能的实现

为了将人工智能的理论研究成果应用于实际，人们发明了多种方法。目前大部分的人工智能应用系统是在冯・诺依曼结构的通用数字计算机或通用算机上运行求得结果。这种用软件实现的方法灵活性强但速度较慢。从原理上讲，几乎所有的编程语言均可用于解决人工智能算法，但从编程的便捷性和运行效率考虑，最好选用“人工智能语言”。常用的人工智能语言有传统的函数型语言Lisp、逻辑型语言Prolog及面向对象语言Smalltalk、VC++及VB等。

为了缩短人工智能应用程序的开发周期，人们还研制出了多种专用开发工具，如MathWorks公司推出的高性能数值计算可视化软件Matlab中包含有神经网络工具箱，提供了许多Matlab函数。另外，还有多种专家系统工具用于开发特定领域的专家系统，如INSIGHT、GURU、CLIPS、ART等。这些实用工具为开发人工智能应用程序提供了便利条件。在硬件方面，随着微电子技术的发展，出现了非冯诺依曼结构微处理器，给人工智能信息处理带来了新的生机和活力。DSP是其中的典型产品，它放弃了冯诺依曼结构而采用了哈佛结构，即将程序指令与数据的存储空间分开，各有自己的数据与地址总线，使得处理数据和指令可以同时进行，大大提高了运行速度。在那些因受传统微处理器速度和结构限制而难以实现复杂算法及难以达到要求速度的场合，可考虑选用DSP。高速DSP芯片已被认为是模拟神经特性的理想工具，并可直接用在将来的神经网络计算机中。同时，各大芯片生产厂商已研制出各种专用模糊芯片和神经网络芯片，用专用芯片比用软件方法实现速度快得多，当系统较复杂或速度要求较高时，可选用这些专用芯片，但专用芯片的价格较昂贵。

4实现数据技术与人工智能结合的重要性

4.1人工智能系统的应用

人工智能系统是相对人类智能而言，主要是指在机械或电子产品中加入智能设备，使其使用功能有所提升。人工智能主要利用先进的电子技术进行仿生学研究，从整体结构模拟人脑活动。电子计算机是人工智能技术的重要表现，其具有高效、快速的特点，在计算机的使用过程中必须受到人脑的控制，在接收相应的指令后方可进行工作。人工智能是由人造机器产生的，随着人们不断传入新知识，计算机使用范围将更广。

4.2人工智能与数据库的研究

从目前数据库的发展现状来看，数据库与人工智能有着紧密的结合。人工智能的核心问题主要分为提出问题、解答问题、学习问题三种形式，在提出问题方面主要表现为人工智能理解知识的范围，由于人工智能存在一定的局限性，对知识的掌握不具备充实性，对理解知识的范围存在误区，则需要找出问题的根源，即解答问题，在人工智能的发展阶段，对发现的问题进行及时解答。在人工智能不断学习的过程中，应利用掌握的知识来学习新的知识，把更多的知识运用在数据库的使用中，完善数据库的使用作用。

4.3人工智能过程系统

人工智能的关键在于专家系统，专家系统主要是将专家研究的经验存入到计算机中，将计算机的使用技能得以升华。在人工智能的应用中，智能管理系统起着重要作用，数据库的使用过程中往往会出现违规操作，这需要制定出相应的管理系统，即智能管理系统。智能管理系统需将管理相关条例输入到计算机中，在使用数据库的过程中，出现的违规操作，智能管理系统能及时准确的进行修改，改善数据库存在问题现象的发生。

结束语

总而言之，随着人工智能的不断发展，在各领域都有着突飞猛进的进步。数据库的研制充分证明了人工智能与数据相结合的重要表现，充分发挥出数据库为人们带来的方便性。人工智能已将纯理论性逐步进入实用的发展阶段，使人工智能表现出更深的渗透性，人们不断的学习，将学习的知识与结论充分的注入在人工智能当中，促使人工智能的使用范围更广，把其他领域中的新技术引入到人工智能的研制中，能大力推动人工智能的发展。

参考文献：

[1]李昭阳.数据库技术的新发展[M].北京：清华大学出版社，2012，09（12）：156-597.

[2]李木子.人工智能[M].北京：科技技术文献出版社，2013，05（23）：269-690.