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摘要：人工智能技術作為計算機科學領域的一部分，致力于通過計算機代替人類智慧，涉及計算機科學、神經學以及哲學等眾多學科。在智能信息管理系統不斷發展的背景下，信息管理功能也是朝多樣化、智能化等方向發展。人工智能技術在信息管理系統的運用主要體現在網絡管理、信息系統集成以及人機交互等方面，其應用功能的正常開展主要以智能決策系統、智能數據挖掘系統等為技術載體。
關鍵詞：人工智能技術；信息管理系統；決策系統；挖掘系統
1引言
伴隨著我國社會經濟的快速發展，綜合國力不斷增強，在全球的影響力也越來越大，并在某些領域具有了良好的話語權，而取得這樣的成就，其根本原因是我國科學技術水平不斷創新發展。進入到二十一世紀以來，各種新型技術層出不窮，人工智能技術便是其中非常重要的新技術，推動我國逐步跨入到人工智能時代，在新時代背景下科學技術水平的競爭壓力逐步增大，我國要想在全面范圍內保持較高的主導地位，整體科學技術水平的發展必然要跟上時代的進步速度，甚至在某些領域實現超越發展。在現代信息化社會中，各種信息資源呈現井噴式狀態增長，如何對信息進行管理，挖掘出信息中的有價值資源至關重要，因此，構建完善的信息管理系統既是時展的需求，也是我國應對現代社會環境必須要采取的有效措施。本文重點探究了人工智能技術在信息管理系統中的應用，闡述了人工智能技術應用的主要載體，為保證信息管理系統高效、穩定運行奠定基礎。
2人工智能與信息管理系統概述
（1）人工智能內涵人工智能是計算機科學的一部分，其研究的最終目標是通過計算機來取代需要人類智慧才可以完成的工作，常見的用汽車無人駕駛技術、醫療領域中的疾病診斷以及治療等[1]。人工智能的實現需要多個學科的共同支持，屬于非常復雜、綜合性高的知識領域，涵蓋了計算機科學、神經學以及哲學等眾多學科[2]。傳統的計算機算法比較古板，無法實現靈活變通，只可以依照既定的程序完成相應的工作，而人工智能中的計算機算法有著本質上的區別，融合了啟發式算法，與人類大腦開展的推理、學習以及識別等工作模式大體相同，也會出現不正確的回答。人工智能的根本任務是創建一個智慧結合體，讓人們的生活更加的便捷與舒適，改善人民的生活質量，實現人類文明向更高層次發展，同時信息管理以及信息系統也是人工智能應用的重要方向。（2）智能信息管理系統概述伴隨著我國全面步入到智能化社會，傳統通過人工方式進行的信息管理方式逐步退出了歷史舞臺，取而代之的是通過計算機完成信息管理工作，信息管理系統所具備的功能也是越來越豐富，朝向了多樣化、智能化等方向發展。智能信息管理技術融合多項高技術手段，涉及了非常多的科學領域，不僅包含了人工智能、計算機技術，同時也涵蓋了系統科學、軟件科學以及管理科學等，作為全新的計算機管理系統，實現了多領域、多學科的緊密聯系與共同促進[3]。通過引入人工智能技術，計算機管理路徑以及設計方法都實現了較大的進步。智能化信息管理系統有別于一般的計算機信息管理方法，其最大的區別是融入了人工智能技術，構建了具有現代化智慧的新一代信息管理體系。加強人工智能技術與信息管理體系的結合非常重要，是未來人工智能技術應用與信息管理研究工作重點發展方向。（3）國內外發展綜述隨著人工智能技術研究價值以及應用前景的不斷擴大，世界上各個國家對人工智能的重視程度越來越高，成為許多科學研究領域工作的核心。人工智能技術的發展為社會許多行業領域帶來較大的機遇與挑戰，這樣的改變對企業、部門以及國家等都產生了重大影響。一些國家為了更好推進人工智能技術發展，制定了各種獎勵扶助與激勵政策，希望自身的人工智能發展水平可以跟上世界發展速度，享受人工智能技術帶來的經濟福利。我國政府也相當重視人工智能技術的研究與發展，并在2017年將“人工智能”規劃到政府工作報告中，隨著人工智能技術的不斷發展，將會應用到我國的醫療、教育事業、安全防護、線上交易、自動駕駛以及工業自動化等領域中，對社會發展產生重大影響[4]。基于人工智能技術構建的信息管理系統能夠有效降低勞動力的工作強度，避免不必要的資源投入，強化數據信息的利用效率，促進第三產業的進一步發展，顯著提升生產水平，減少管理的困難度，但是對技術方面的要求會越來越高。
3人工智能技術在信息管理系統中的運用
（1）網絡管理伴隨著現代信息技術的逐步創新與發展，互聯網的規模越來越大，同時輔助程度也越來越高，采用傳統計算機管理方式顯然難以取得較好的效果，將人工智能技術融入網絡管理工作中，能夠將較為煩瑣的網絡環境分解化，實現各個部分的分散管控。人工智能技術擁有較好的分析能力以及智能化水平，可以依照網絡環境的不同進行網絡管理工作的規劃，尤其是在分布式系統中具有非常好的應用價值。基于分布式的管理體系中，由于人工智能技術具有適用性廣、靈活性高以及兼容性強等優勢，能夠很好解決現階段紛繁復雜網絡環境面臨的困境[5]。從當下人工智能技術在網絡管理中的應用現狀來看，實現的功能與效果還處于低級層次，兩者之間的融合研究工作還處于不斷完善中，在將來還有更多的問題需要解決。（2）信息系統集成伴隨著現代社會科學技術水平的快速發展，在已有的分布式信息管理的基礎之上，出現了許許多多由微型、獨立的系統構建成的復雜總系統，各個微型的獨立系統是確保大型、復雜性系統架構得以實現的載體。高度集成的信息系統給管理工作帶來了非常大的挑戰，而人工智能技術的應用能夠很好處理好復雜系統的管理工作，有著非常好的應用價值，在進行集成系統的信息管理工作時，人工智能技術可以在龐大的集成系統中發揮自身的優勢，隨著人工智能技術發展的逐步深入，可以實現的深度不斷加深，信息管理系統就可以實現更高層次的集成，最終實現的管理系統也會越來越大。在將來，隨著人工智能技術的不斷發展，對集成化管理系統構建產生更加重要的影響，也必然會在信息管理系統發展中提供有力支持。（3）人機交互伴隨著現代科學技術水平的不斷突破，人機交互技術成為專家學者們共同研究的重點內容。人工智能系統要想實現諸多功能，比如說自我學習功能、邏輯推理功能等，都需要建立在人機交互基礎上，此外人工智能系統所表現出的自主性以及社會性也要依托于人機交互技術，甚至進行信息管理系統的構建、強化系統的自學能力以及自適應性等也需要人機交互技術的支持[6]。伴隨著信息管理系統中人工智能技術的深層次應用，計算機系統能夠全面掌握人們的信息資源以及操作習性等，從而為使用者帶來更好的操作體驗。由此可見，在自主學習使用者操作特征方面，人工智能技術具有非常大的發展前景，與一般領域相比具有較大的優勢，是未來信息管理系統發展的重要方向。
4人工智能技術運用的技術載體
（1）智能決策系統智能決策系統是信息管理系統中非常重要的一部分，該系統的主要功能是利用對現有信息資源的分析，獲取全面的數據信息，之后基于人機交互以及自我學習功能，對系統中各個部分的執行決策提供科學的引導。和普通的決策系統相比較，結合人工智能的決策系統具有更高的應用價值，可以依托于數據定量分析技術以及系統決策定性分析技術，實現數據定量分析與定性分析的相互融合，從而保證決策的正確性與科學性，也可以顯著提升決策適用范疇。（2）智能數據挖掘系統在信息化時代背景下，各種數據信息呈現井噴式發展，越來越多的人開始重視龐大數據信息潛在的經濟價值。而數據挖掘技術要實現的功能就是如此，通過專業的技術手段，可以對龐大數據信息進行深入的學習，尋找出數據系統中各個數據之間的相關關系，并基于現有的相關數據信息以及技術，對系統將來的狀況進行預估。數據挖掘技術的關鍵點在于預測以及描繪，預測功能是指在現階段掌握的數據信息基礎上對系統將來的方向進行推斷，而描繪表示為分析隱藏數據的打開路徑[7]。將人工智能技術應用到其中，能夠很好解決其中的問題與難點，使得各個功能實現更為簡單。基于神經網絡技術的深度學習能夠實現多個數據庫信息的深入掃描，對各個數據庫數據背后的打開路徑進行分析和整合，同時依照數據庫發展特征進行未來預測。所以，以人工智能技術為載體的數據挖掘技術已經成為現代大數據研究中非常重要的一個趨勢，開發一個融合人工智能技術的數據挖掘系統非常有必要，能夠顯著加強大數據系統中的智能數據挖掘能力，從智能管理系統方面來看，依托于人工智能技術的數據挖掘技術將會被視為數據庫頂層應用的關鍵性內容。
5結語
隨著人工智能技術的不斷發展，對社會各個領域的影響越來越大，人工智能技術的應用能夠促使信息管理系統具有較好的網絡管理、實現信息系統集成，同時保證人機交互的順利進行，但是人工智能技術還處于不斷發展階段，需要投入更多的精力與資源，推動信息管理系統進一步發展。
參考文獻：
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作者：王秋實 單位：河南水利與環境職業學院