人工智能(AI)程序设计研究

雷巧娟

【摘 要】大数据及云计算技术为深度机器学习提供可能,促进了人工智能的发展,家居机器人、人脸识别等人工智能产品在生产生活中应用广泛.而人工智能产品应用的基础在于程序,本文将人工智能程序设计为研究对象,为人工智能产品研发提供理论帮助.

【期刊名称】《数字技术与应用》 【年(卷),期】2019(037)007 【总页数】2页(P156-157) 【关键词】人工智能;程序设计;Lisp 【作 者】雷巧娟

【作者单位】西安文理学院,陕西西安 710065 【正文语种】中 文 【中图分类】TP18 0 引言

程序设计是实现人工智能的关键,研发人员可通过算法+数据的结构设计,实现机器学习与算法、大数据与数据结构的映射,利用程序控制人工智能开展机器学习,完成相关的操作,发挥人工智能替代人力的功能。 1 人工智能(AI)程序设计语言

在开展人工智能程序设计前,需明确人工智能程序的要求与特点,本文总结人工智能的“智能之处”,如表1所示。

基于上述要求,程序与算法是实现人工智能的关键。目前人工智能程序设计常用Python、C++、Java、Lisp、Prolog五种语言[1],如表2所示。本节总结其优缺点,为开发人员选用开发语言提供参考。 2 人工智能(AI)程序设计原理

本文以C++语言为例,阐述人工智能程序设计原理,C++语言的程序设计原理为决策树算法,其结构如图1所示。

C++语言程序设计的决策树算法设计信息熵、信息增益率及基尼指数三种数据,其特点如表3所示。

表1 人工智能的“智能”特点人工智能的“智能”功能 特点问题求解 人工智能可利用程序将复杂问题分解为简单问题，逐步解决子问题，消解复杂问题计算智能 人工智能支持免疫计算、自然计算及神经计算，该功能由程序中的算法实现专家系统 可全面整合某一领域的专业知识与实践经验，利用人类专家的知识解决相关问题机器学习 应用相关算法，引导计算机学习人类经验与推理过程，还可模拟人脑学习语言理解人工智能可整合文本材料，构建相关数据库，会根据语言的特征，搜索数据库中类似的内容，进行识别与转换，实现语言理解与处理 图1 决策树算法示意图

表3 决策树算法数据特征表数据内容 特点 计算公式信息熵 表示样本集合纯度H(X=)∑ ∈-xX(pxlog)2()px H(=∑U)-k=lnpklogpk 2信息增益率可用于选取可取值数目较多的数据IG R（U,A）=IG（U,a）IV（A）IV(A)=-=∑il n|U i|U|l og2|U i|U|基尼指数 用于判断收入公平的指标 0/1

表2 人工智能程序设计语言统计表开发语言 简介 优点 缺点Python 多范式编程语言，支持面向对象的编程，具有过程与功能等多种编程风格数据库与工具多样；支

持算法测试；开发速度快不支持移动计算应用解释器辅助，降低A I执行速度C++ 既可基于过程开展程序设计，可也面向对象设计速度最快；支持重用代码；适用于机器学习与神经网络难以处理多任务；仅适用于以算法及特定系统为核心的程序Java 多范式语言，支持多平台，使用多种算法与网络 A I编程语言，无需重新编译 缺少闭包及一次函数Li sp 表处理语言 灵活性强，在特定问题处理方面高效可靠 需特定软件与硬件Prol og 基于规则与声明性的语言 涵盖大量人工智能编码语言，支持基本机制 执行效率低，成本高 图2 决策树说明文档示例图

在程序设计中,上述三种方法均通过划分属性的思路,逐步构建决策树,引导机器完成学习。具体思路如下：首先构建决策树说明文档(见图2),再构建Tree Node结构体与Attr结构体,前者用于存储决策树的节点信息,后者用于存储属性信息,通过信息处理完成程序设计[2]。 3 结语

综上所述,人工智能程序设计应用语言较多,设计人员需结合产品需求,选择最佳开发语言。通过本文的分析可知,开发人员在明确开发语言后,需根据该语言的应用原理,规范使用开发语言,为人工智能程序的有效运行提供条件。 参考文献

【相关文献】

[1] 潘欣,王鑫.基于人工智能和OBE的Java语言程序设计课程改革[J].高教学刊,2018(18)：81-83. [2] 王卓.C++程序设计在人工智能领域的应用研究[J].电脑迷,2018(05)：131-132.