人工智能在信息管理系统中的应用
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摘 要 人工智能技术是信息技术的第三次浪潮，随着人工智能技术的逐渐兴起，信息安全技术、网络管理技术、信息管理与信息系统等方面也逐渐发展起来。运用人工智能的信息管理系统在处理数据时会更加智能化与信息化。文章通过对人工智能技术的分析，研究人工智能在信息管理系统中的应用及发展趋势，讨论人工智能時代信息管理系统的应用问题。
关键词 人工智能；神经网络；信息管理系统
中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2019）229-0119-02
近年来随着中国经济和社会的高速发展，国际地位和国际影响力的不断提高，中国在全球范围内慢慢具有一定的领导力，主要是我国科技实力稳步上涨。随着科技的进一步发展，人工智能的时代已经来临，对于我们来说更要跟上时代甚至在某种程度上领先于时代。在当今这个信息爆炸的时代，能够在一套体系中管理好信息是一项机遇也是？挑战。
1 人工智能时代特征与机遇
1.1 人工智能概述
人工智能是计算机科学的一个分支，其主要目的是让计算机完成需要人类智慧才能解决的问题，如汽车自动驾驶、各种疾病的诊断与治疗，并涉及多个学科，如计算机科学、神经学、哲学等。与传统计算机算法不同的是，它采用的是启发式的方法，模仿人脑的推理、学习、分析等思维活动，允许做出错误的解答。人工智能是为了制造出一个智慧体，它可以用来便捷人类的工作、提高人民生活水平、推进人类文明进程，而信息管理与信息系统也是其一个非常重要的应用领域。
1.2 智能信息管理系统的特征
随着智能化的时代到来，管理信息系统经历了由手工管理向计算机管理的转变，管理信息系统的管理内容逐渐实现多元化、深度化、智能化。智能管理系统是集人工智能、系统工程、管理科学、计算机科学、软件工程、信息技术与知识工程为一体的新一代计算机管理系统，它具有多技术、多领域、多学科相互结合相互渗透的特点[ 1 ]。
人工智能技术的应用使得计算机的管理水平和设计方法有了很大程度的提升。人工智能的信息管理与信息系统就是在传统信息管理系统的基础上，应用人工智能技术，设计搭建智能化的新型智能管理系统。人工智能化的信息管理系统是人工智能应用和管理系统工程领域的一个重要的研究？方向。
1.3 国内外发展现状
人工智能已在全球范围内成为科学各界关注的热点问题，人工智能时代所带来的前所未有的机遇和挑战是每一个企业和机构乃至国家或地区都不容错过的。很多国家都出台了相应的政策，鼓励人工智能的发展，以求搭上这次技术潮流的顺风车。2017年3月5日“人工智能”正式写入2017政府工作报告，未来人工智能的相关技术将会广泛应用于教育、医疗健康、金融、电商零售、安防、交通自驾、工业以及个人助理等领域。
人工智能参与的信息管理系统将会大大节省人力物力，提高数据有效利用率，优化第三产业服务能力，提高生产力，降低管理难度，同时也在技术层面提高了要求。
2 人工智能在信息管理系统的应用
2.1 网络管理
随着信息技术的应用不断深入，网络规模的深度与复杂度不断题提升，将人工智能系统应用在网络管理中，可以将复杂的网络环境分散化，进行分散管理。利用人工智能系统智能化、独立思考的特性，可以对管理系统中的不同网络环境进行具体分析，特别适合应用在分布式系统中[2]。在分布式管理中，人工智能系统的分布广、灵活度高、容错性强的特点，是解决当前复杂网络环境最有效的手段。当前，利用人工智能技术管理网络系统环境还属于初级阶段，未来还有很多问题有待？研究。
2.3 信息系统集成
除了分布式信息管理，在当今社会，随着科学技术的发展和社会的进步，越来越多的零散的小系统构建成集合的复杂大系统，零散的小系统是构建成大型系统或者复杂度高的集成化系统的物质基础。人工智能系统在实现管理高集成度系统方面，有着显著的优势和应用前景[3]。在信息系统集成的过程中，人工智能可以在其集成化大系统中有较大的作为，当人工智能系统层次越多，深度越深，信息管理系统的可集成度也就越高，可构建的管理系统也就越庞大。未来，人工智能会在搭建集成化信息系统方面会有更多深入的？应用。
2.4 人机交互
在当前时代，随着计算机科学技术的发展，人机交互技术一直是一个重要的研究方向，人工智能系统所具有的自主性、社会性以及其具有的自我学习能力和逻辑推理能力，以及帮助组织和集成信息管理系统的信息资源，提高系统的自学习和自适应能力需要人机交互系统来进行辅助？提升[4]。
随着人工智能系统的深入应用，信息管理系统会更加了解用户信息及用户使用习惯，极大程度上提升了用户体验度，因而，人工智能信息管理系统在学习用户行为方面较传统领域有着自身的优势，在今后的发展中有着广泛的前景。
3 人工智能技术应用的技术基础
3.1 智能决策系统
在信息管理系统中，决策支持系统是其主要的支持技术之一。智能决策系统便是利用综合可得到的各方面的数据和信息，通过人机交互和机器自我学习，辅助系统各级完成科学的决策。人工智能决策系统在传统决策方法的基础上，利用人工智能技术，通过数据定量分析和机器决策定性分析，定性和定量分析问题的有机结合，可以大大提升决策水平与决策应用范围。
3.2 智能数据挖掘系统
随着信息化时代的到来，人们越来越关注信息与数据背后隐藏的知识。数据挖掘便是这样的技术，它利用一些技术，对系统内的大量数据进行深入分析学习，发现系统内部数据之间的联系，且根据已有的知识与数据预判系统未来的发展趋势。数据挖掘的难点主要在于预测和描述，预测是指根据数据库已有的数据信息进行未来的趋势分析，描述可理解为探究数据背后的打开方式即理解？方法[5]。 人工智能技术的参与使得这个困难的过程变得简单许多，具体说来，神经网络的深度学习能力可以对不同数据的数据库进行深入挖掘，总结归納不同数据背后的理解方法，并根据其数据发展趋势进行预测。因而，智能数据挖掘系统的研发已经成为当今大数据领域炙手可热的方向，因而设计一个基于人工智能技术的智能数据挖掘系统，对于提升数据挖掘的智能化水平将会有很大的帮助，对于整个智能信息管理系统而言，智能数据挖掘系统将会成为数据库的高端应用的核心？内容。
3.3 综合智能管理系统
传统管理系统主要是应用人力统计的方法，较少使用到智能化的技术，随着人工智能、管理学、计算机等学科的发展，智能管理新技术逐渐进入人们的视野。综合智能管理信息系统是在传统管理系统的基础上，应用人工智能、深度学习和专家系统等方法和技术，研发和实现新型的管理信息系统，它既是一种创新的企业管理理论，还是一套新型的计算机信息管理系统。
综合智能管理系统通过数据库技术、人工智能和信息系统的综合管理成果，将其应用到企业、公司、信息库等平台的管理当中，实现了对各项事务的信息化动态管理，有效地提升了企业和社会的经济效益。
4 结论与展望
人工智能在信息管理系统中已经取得了骄人的进展，但是真正成熟的应用还是较少，其主要原因在于人工智能硬件水平以及现代智能化管理技术与理论研究还是存在较大的差距。在当今信息化告诉发展的时代，信息数据呈指数爆炸式的上涨，亟待开发出较为高端的智能信息？系统。
目前，Stanford、MIT和CMU等高校对于人工智能信息化管理的研究也逐步深入，人工智能未来在信息管理系统中的应用是一个必然的趋势，可以相信，智能化的信息管理系统的应用会不断扩大，管理学领域将会出现智能化程度越来越高的信息管理系统造福社会。
参考文献
[1]黄逸民.基于多Agent的智能管理信息系统理论与应用研究[D].杭州：浙江大学，2002.
[2]阳学军.基于网络和人工智能的图书馆信息管理系统研究[J].岳阳职业技术学院学报，2005，20（3）：59-61.
[3]孙春生，钟津立.决策支持系统与人工智能[C]//全国管理信息系统学术会议.1990.
[4]程少川，程向前，张朋柱.基于本体系统的知识管理人工智能研究[J].管理科学学报，2003，6（2）：17-22.
[5]陈远，王家雄.小议人工智能技术在信息检索系统中应用[J].情报探索，2002（4）：38-40.
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