⑴ 計算機技術與人工智慧技術結合的主要方面是什麼
計算機技術與人工智慧技術結合的主要方面是強大的信息處理能力、良好的協作能力、優化計算機復雜環境。
研究價值：
繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更准確，因此當代人已不再把這種計算看作是「需要人類智能才能完成的復雜任務」，可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的，人工智慧這門科學的具體目笑沖標也自然隨著時代的變化而發展。
它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。通常，「機器學習」的數學基礎是「統計學」、「資訊理論」和「控制論」。還包括其他非數學學科。這類「機器學習」對「經驗」的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經驗知識解決問題並積累新的經驗，就像普通人一樣。
一句話，基於網路資源共享來實現大數據時代的智能生活方式。
⑶ 人工智慧在通信領域的應用
人工智慧的出現使得各個行業都有了新的發展方向。通過和人工智慧結合，使得自己的行業打破傳統的方式，以一種新的姿態進入人們的視線中。現在我們都離不開通信技術，很多人對於人工智慧給通信領域帶來什麼的改變，在這篇文章中我們會詳細的介紹這一問題。
大家都知道，通信網路是我們每天都使用得到的東西，通信網路一般有兩大任務，一個是網路的控制，一個是網路的管理和維護。網路控制就是怎麼樣在一個通信網路中進行有效地資源調度，從而提高網路的使用效率，更好地服務於用戶。網路管理和維護就是准確理解網路需求，進行最優化的網路設計及部署；並能夠實時感知網路狀況，及時排除故障。而人工智慧會使得未來的通信網路越來越不需要人，整個網路的控制基本是全自動的，只需要很少的專家參與就可以把整個通信網路的事情全部搞定。幾年前出來的一些人工智慧公司，技術發展已經相對成熟，比如科大訊飛，當年剛出來做的產品並不是那麼流暢，但現在做得已經不錯了。所以，技術差別不大的情況下，想要從技術上突破還是比較困難的，那就需要找到一個能夠激發用戶極致體驗的點，看用戶的體驗是不是超過了用戶對產品的期待。
當然，人工智慧中最火的還是無人車，但會涉及到監管問題。政府是否允許無人車在公路上跑，出了事故是算機器的責任還是人的責任，人們會有一些常識性的擔心。人類出於本能，對同類的信心要遠遠超出那些我們不了解其原理的事物。只要技術成熟以後，我們就能夠使用人工智慧改變我們的生活。就像汽車確實比馬車更先進，而未來無人車可能要經歷一樣的道路。現在無人車的發展已經非常了不起了，這可能還只是一個小開始，但它發展到中期可能已經超過了移動互聯網的小高峰。雖然人工智慧大潮可能不會像移動互聯網這么密集地爆發，但會比移動互聯網持續時間更長，一波接一波，發展到最後，這個領域會有巨大的成長和收獲。
通過這篇文章中我們給大家介紹了人工智慧給通信領域帶來的幫助，可見人工智慧的應用真的非常廣泛強大，相信在未來人工智慧還會給我們地球帶來更多的變化和提升。同時也希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。