人工智能在計算機網絡技術中的應用探究

關鍵詞：人工智能;計算機網絡技術;大數據時代

中圖分類號：TP18;TP393.0 ? ? 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）06-0152-03

Keywords：artificial intelligence;computer network technology;big data era

0 ?引 ?言

隨著科學技術的發展，人們對計算機網絡技術的要求越來越高，在大數據時代，需要將人工智能做好，將人工智能應用到計算機網絡技術中，可以幫助我們提高工作和學習的效率，施行人工智能給我們的生活、工作、娛樂及休閑帶來了巨大的影響，同時為我國社會發展與進步帶來極大的促進作用。人們對人工智能投入了很大的關注，從目前的計算機發展來看，傳統的數據運算和問題已經不能適應當代大數據背景，于是人們開始不斷嘗試將人工智能應用到計算機網絡技術中，通過人工智能不斷發展我國的計算機網絡技術，為我國的計算機網絡發展提供一定的技術支撐。

1 ?人工智能概述

人工智能，在現實生活中也被稱作機器智能，主要就是通過對機械輸入類似于人思考、行動方面的意識語言，從而可以使機械變得智能化，使機械代替人類完成一些較復雜的或危險度較高的工作。人工智能在信息的處理方面具有高效性、寫作能力強以及推理能力強等特點。

隨著計算機技術的不斷發展，人工智能的發展日趨成熟化，人們將人工智能應用到計算機網絡技術中。其實，這種將人工智能與計算機網絡技術相結合應用到大數據中具有一定的可行性，其可行性主要體現在以下幾個方面：

第一，人工智能可以很靈活地處理計算機技術中的不確定信息，可以實現隨時進行信息的掌握以及跟蹤，并能夠對信息進行處理后反饋給用戶;

第二，出色的協作能力是人工智能的第二大特色，我們可以將大數據中相關聯的信息進行一定程度的整合，將整合好的資源作為基礎，可以使用戶更好地實現資源的共享;

第三，人工智能的推理能力和學習能力很強，此種特點有助于計算機的網絡管理及管理效率的有效提升;

第四，人工智能系統的記憶力很強，對計算機信息庫的構件具有積極作用，同時，在一定程度上也有益于計算機的網絡管理。

此外，人工智能能夠實現計算機系統中非線性結構問題的構建，解決傳統技術在計算機系統不能搭建非線性系統的問題。綜上所述，在大數據時代，將人工智能應用到計算機網絡系統中具有一定的理論可行性。

2 ?人工智能在計算機網絡技術中的優勢

計算機革命經過多次的改革與創新，其本身也形成了很多的優勢，具有明顯的動態性、高速度以及多邊性，而人工智能把以上的特點結合起來，將這些特點淋漓盡致地發揮出來，對網絡管理的應用提出了新的要求。日常生活中，想要將這些特點結合起來，并使其在計算機網絡系統中高效穩定運行，就必須要提升現在計算機中的管理技術。人工智能在計算機網絡技術中的應用主要有以下幾個優勢：

第一，人工智能在計算機網絡技術中能夠處理模糊信息，人工智能能夠應對并且處理未來的預知問題。一般來講，人工智能的科技運營部是通過科技部利用模糊邏輯技術進行推理計算的，而在計算機網絡系統中包含有大量的模糊數字信息，運用人工智能能夠不斷提升計算機運行過程中的網絡管理能力，彌補傳統技術中存在的不足，人工智能系統實行實時的監控就可以保證計算機系統良好地協調工作。

第二，人工智能系統在計算機的應用技術中具有很強的學習能力和非線性問題處理能力，即使計算機系統中存在很大的電子數字信息量，其中還包含了很多的低層次數據信息處理。在進行計算機系統開發過程中如何對計算機系統中的信息進行高層次和高深度的研究，并將系統中的信息進行推廣，為廣大群眾所認識和使用。同時利用人工智能能夠實現計算機系統中非線性問題的處理，利用非線性思維來對人的思維進行模仿，從而解決很多的現實問題。

第三，將人工智能運用于計算機網絡系統會大大減少計算機網絡技術的使用成本，經調查研究發現，人工智能是計算機技術中成本最小的，人工智能主要是通過編程程序對運算方式進行控制，該種運算方式不僅運算的速度非常快而且計算的效率也相當高，在計算機系統中導入人工智能，將會大大減少計算機使用中的資源的浪費，同時可以使網絡技術得到不斷的推廣。

3 ?人工智能在計算機網絡技術中的具體運用

3.1 ?在網絡信息安全中的運用

在當前計算機中安全管理的主要內容包含防火墻、反垃圾郵件系統以及入侵檢測系統。其中反入侵檢測系統是防火墻和反垃圾郵件系統的基礎，其作用最為明顯，并對防火墻以及反垃圾系統的應用具有十分重要的影響。而且入侵檢測系統的種類繁多，在使用過程中主要有以下幾個方面的內容：

第一，具有規則產生式的專家系統，此種類型的人工智能在計算機系統中應用最為廣泛，其主要是靠專家的經驗以及推理的公式建立起來的數據庫。其主要的工作原理是對已知的經驗數據進行編碼，使之成為一個固定不變的規則，然后將這些規則作為數據庫中一種構成成分，借助以往的經驗為計算機電腦系統中的檢測提供一定的判斷依據，極大地提高入侵檢測系統的準確率。

第二，神經網絡，這種人工智能的建立主要是利用人腦的學習機能不斷地開展實際生活中的應用操作。此外，該種神經網絡具有很好的兼容性以及很好的學習能力，對不同的輸入方式進行準確的識別，該種輸入模式中包含有噪聲和畸變，在計算機系統中通過二者共同起作用，為計算機系統中的入侵檢測正確穩定運行提供一定的基礎。

第三，數據挖掘技術，該技術的特征是在原來的審計程序的基礎上對原來的網絡連接以及主機會話特征進行了連接，通過人工智能中的數據挖掘技術能夠捕捉到入侵模式的相關規則以及計算機系統正常運行的正常輪廓模式。因此，一旦數據挖掘出現信息報警或者異常檢測情況，就可以有效地檢測和識別出有害入侵。數據挖掘技術使得人工智能技術在學習功能和記憶功能方面得到了最大限度的體現。

第四，人工免疫技術，該技術的基礎是人體的免疫系統，基因庫、克隆技術以及否定選擇三種有效機制。這三種有效機制可以對未知的病毒進行有效地補充，不斷提升計算機系統對病毒的識別能力。但是由于現代科學技術的局限，人工免疫技術的發展還存在很多的不完善之處，一旦科學技術將其短板補齊，那么其涵蓋面將更廣闊。

第五，自治AGENT技術，該技術主要是在面像對象技術發展過來的，該種人工智能技術在底層數據的處理分析以及底層數據的收集方面應用廣泛且應用得十分成熟，此種人工智能技術具有很強的人工智能兼容性，對檢測數據具有很強的靈活性，可以提高檢測系統的有效性以及提高入侵檢測范圍的有效性。

第六，數據的融合技術，該技術以前面的自身數據處理能力與實踐的數據相結合為基礎，通過數據的不斷融合獲得更多的有用信息。通過在計算機系統中對傳感器的安全使用，實現資源有效共享，為入侵檢測系統提供更為有效的保證，能夠提高整個計算機的網絡安全性。

3.2 ?在數據收集與分析中的運用

在計算機技術中，將人工智能應用到計算機網絡與人的接口方面，這將會推動人工智能中人機的有效結合，使人工智能技術得到廣泛使用。入侵檢測技術可以對計算機中的網絡數據進行有效的檢測和分析，再將分析的結果提供給客戶，以方便客戶能夠更加直觀地了解到直接的可用性。人工智能中的Agent技術是一種系統自帶的軟件工具，能夠根據各個數據庫進行數據間的通信，從而完成相關的代理任務。此外，Agent技術還被廣泛應用于日常生活中，可以通過計算機網絡進行郵件的發送，以及會議安排、日程安排等其他生活服務，更好地為人們提供網絡系統服務。

3.3 ?在硬件優化中的運用

將人工智能技術應用到計算機的硬件系統中，計算機網絡技術的發展，最主要的是依靠計算機中的硬件配套設施，將優化后的硬件與軟件相結合可以得到高級的計算機技術。大數據時代，隨著計算機技術的發展，其硬件設施也需要進行相應的升級優化，在此基礎上才能在實際的應用中最大程度地發揮計算機網絡技術的優勢。人工智能不僅可以在計算機硬件優化過程中發揮作用，還可以在實際的工作中降低工作人員的工作難度。

3.4 ?網絡信息資源中的運用

隨著人工智能技術的不斷發展，伴隨而來的是海量的信息，這些信息既包括文字信息，還包括一系列圖片、視頻和音頻等格式的信息。如何整合這些網絡信息資源使其更好地為人們服務成為了人工智能領域的一大挑戰。整合優勢資源，將各種信息分門別類既是對網絡信息資源管理本身發展的要求，也是對“互聯網+”提出的時代要求。人工智能技術在整合信息資源的過程中主要是通過辨識、智能學習以及普通話處理等多種技術相結合來將信息資源統一整合，分門別類地進行管理。通過運用人工智能技術能高效地管理各種信息，用戶在查找這些信息時只需要輸入關鍵詞便可以快速地、準確地獲得所需要的信息，大大提高了工作效率。此外，對于視頻、圖片和音頻等信息的整合，人工智能技術主要使用智能圖片識別技術、智能視頻識別技術和語言智能識別技術等相結合來進行上述信息的分類。將普通話處理技術、模式辨別技術與人工智能技術相結合可實現智能檢索功能。將神經網絡運用到檢索技術中，開發新型的搜索引擎，能批量查找同類型的信息，并按照重要程度依次列在窗口上，供讀者查閱和引用。同時，智能搜索引擎還具有學習的功能，能自動學習新的概念并存儲。這樣既可以方便用戶快速而準確地檢索信息，大大縮短了檢索時間，還能不斷更新數據庫，拓展知識體系，提高信息資源的利用率。

3.5 ?在網絡信息服務優化中的運用

網絡信息服務優化的主要作用是保障信息的合理分配、網絡的合理配置，進而提高用戶體驗。因此，在傳統的網絡信息服務工作中，運營商通常要安排大量的人力、物力和財力，這不僅耗費大量勞動力和資金，還使得生產效率也較低，處理事故的周期還較長、優化工作過于片面。此外，在網絡日益復雜和業務日益多樣化的趨勢下，傳統網絡信息服務優化很難順應時代的要求，工作顯得較為被動。與傳統網絡信息服務優化相比，采用人工智能技術能有效地對數據進行訓練，并將專家意見總結成模型，模擬專家思維，主動做出決策，對網絡信息進行優化和調整。

4 ?結 ?論

綜上分析可以得到，人工智能在實際的應用過程中有很多的優勢，對計算機技術的發展起著十分重要的作用。其優勢主要體現在能夠對模糊數據信息進行處理，能夠對非線性結構的數據進行分析，能夠降低計算機技術在使用過程中的成本，與此同時人工智能還能夠使用在數據收集、計算機硬件優化以及網絡資源信息優化和網絡信息服務優化的應用中。由此可以推測，隨著社會的不斷發展，人工智能將會應用到計算機技術的各個領域，人工智能的使用將會越來越廣泛，計算機技術的發展前景十分可觀。

參考文獻：

[1] 常宴寧.人工智能及其在計算機網絡技術中的運用研究 [J].現代信息科技，2019，3（1）：102-104.

[2] 關博.人工智能技術在計算機網絡教育中的應用 [J].電子技術與軟件工程，2019（3）：240.

[3] 孫乃瀅.人工智能在計算機網絡技術中的應用 [J].科技風，2019（5）：110.

[4] 孫沐東.人工智能技術在計算機網絡技術中的應用研究 [J].通訊世界，2019，26（2）：5.

[5] 劉延琨.計算機網絡技術中人工智能的應用淺析 [J].計算機產品與流通，2019（1）：5.

作者簡介：陳圣（1980.07-），男，漢族，安徽蕪湖人，本科，網絡工程師，研究方向：網絡安全。