探析人工智能在計算機網絡技術中的應用

蔣賢明

摘 要：人工智能是一種涉及多個學科和領域的技術，具有很高的復雜性。近年來，我國科技水平高速發展，人工智能領域也有了新的突破，計算效率和智能推理邏輯都有所提高，在計算機網絡技術中得到了更加廣泛的應用。本文對人工智能的發展、優點和在計算機網絡技術中的應用做出了探究和討論。

關鍵詞：人工智能;計算機網絡技術;數據庫技術

引 言

人工智能技術的發展與應用，給人們的生活帶來了便利，提高工作的效率和準確性。當前。人工智能技術的研究和應用已經成為了一個重要的趨勢，將會為社會帶來巨大的變革。其中，人工智能和計算機網絡技術中有著非常良好的適用性，在計算機網絡技術中有著廣泛的應用空間。

一、人工智能技術概述

人工智能的概念在1956年被提出來，是研究并模擬人類的理論、技術的一門新興學科，除了工程學科之外，還涉及心理學和語言學。人工智能技術就是從人工智能的研究中衍生出來的，涉及到信息傳輸技術、信息處理技術、識別技術、計算機模擬技術等，是當今世界上最先進的技術之一。人工智能技術是以信息識別技術，識別、收集數據與信息，并通過計算機模擬技術對人類的活動、選擇、操作進行模擬，以此來滿足人類各種需求的技術。人工智能技術能夠模擬人類的思維，與外界進行溝通和交流，對數據和信息進行高速的處理和分析，擁有著廣泛的應用前景。

二、人工智能在計算機網絡技術中的應用優勢

近年來，隨著各個領域科學技術的突破，人工智能的功能也變得越發多樣，蘊含了計算機科學、邏輯學、語言學等多門學科的理論體系。其中計算機技術是人工智能技術的基礎之一，人工智能技術和計算機技術天然就有很強的適應性，在計算機網絡技術上也有著巨大的應用優勢。人工智能技術和計算機網絡技術都有著極為強大的計算能力，但是計算機網絡技術需要更多的人為操作，更多熱數據輸入，比較依賴外部的控制，但是人工智能技術卻可以內部運行，對數據和信息的處理更加有自主性，對外界因素的依賴性較少，降低了操作成本和人力成本，擁有者巨大的潛力。與傳統計算機技術相比，人工智能的運算能力要更加強大，并能通過數據分析建立模型預測事物的發展趨勢，可以處理模型不確定和信息模糊等諸多問題，能夠有效提高網絡運行效率。人工智能的學習能力相對較強，在傳統計算機網絡技術提前預設的功能上，人工智能可以進行更加嚴謹的推理，學習能力很強，解決問題的方法更加高效、直接。因此，人工智能在計算機網絡技術上有著廣闊的應用前景。

三、人工智能在計算機網絡技術中的應用

（一）人工智能在計算機網絡管理系統中的應用。隨著人工智能技術的不斷突破，人工智能在計算機網絡的管理系統中起到的良好的效果。在企業管理中，使用計算機網絡技術不僅僅是為了提高數據收集能力和運行效率，更多是用計算機網絡技術滿足管理需求，計算機網絡技術應用了人工智能技術后，管理系統的輔助能力有了巨大的提升，已經成為了企業管理中的重要環節，提高了管理的效率，降低了溝通成本。當前，很多現代企業的前臺都已經實現了智能化服務，使用計算機網絡技術在應用了人工智能后，可以對電子化數據進行快速、高效的處理，為后續數據庫的建立工作等打下了良好的基礎。在搭建智能應用平臺過程中，人工智能技術為企業管理者提供了重要的依據。另外，計算機網絡管理系統的維護工作上，人工智能技術也有很好的效果，傳統計算機網絡管理系統出現問題的時候，只能由于工作人員一一排查，非常消耗時間，而且準確率無法保證。而人工智能技術這可以自我進行分析，并準確找出問題所在，從而提高計算機網絡管理系統的運行效率。

（二）人工智能在網絡安全管理上的應用。網絡在方便人們生活，帶來海量信息的同時，也帶來了數據泄露、密碼病毒等危險，國家和人民對網絡安全的問題越來越重視。經過最近幾年的不斷探索，以人工智能為核心的網絡安全防范系統也變得更加全面和嚴密，在智能防火墻、智能入侵檢測等方面都取得了很好的成果。防火墻作為內部網與外部網間的訪問控制設備，是一種極為重要的安全管理系統，入侵者必須穿越防火墻的防御，才能接觸目標計算機。其中防火墻的運行原理如圖1，主要是利用統計、記憶、概率決策等方法實現對數據的自動識別，并通過代理技術和過濾技術來控制訪問者的訪問，從而保護計算機安全。但是這種防火墻技術準確性較差，而且報警頻繁，有時會影響計算機系統正常運轉。人工智能的應用極大的優化了防火墻系統，智能防火墻系統能夠更加精準的識別入侵者和攜帶病毒的軟件，減少報警的次數，同時還降低了數據運算量，拓寬了監控范圍[1]。人工智能還提高防火墻系統中的智能檢測技術，基于專家系統、模糊識別技術等，能夠對實現對海量數據的處理和分析，將過濾可疑的文件和數據，避免系統遭受外部攻擊。另外，智能防火墻還能以報告的形式，將網絡系統運行的情況呈現出來，更加便于用戶分析。

圖1防火墻運行流程圖

（三）人工智能在數據庫技術上的應用。當今已經是一個信息時代，數據信息的重要性不斷提高，大數據技術的應用越發廣泛，同樣的，對數據庫技術的要求也越來越高。數據庫包括移動數據庫、多媒體數據庫等，主要由信息檢索系統、信息識別系統、專家系統構成，數據庫技術的運行原理如圖2所示。將人工智能與數據庫技術相融合后，能夠極大的提高數據庫的運行效率和準確性，對于數據的分類也更加細致，并且能實現高度的共享，更有利于多領域問題的解決。可以基于人工智能的邏輯能力，將智能算法融入到數據庫系統中，為一些應用提供啟發式的搜素服務[2]。人工智能可以對應用中的查詢搜索任務進行最優分解，能隔絕大量的無效信息，降低搜索空間，提高搜索的效率。人工智能中的知識獲取技術可以抽取數據庫中的隱性邏輯關系，構建語義網絡，從而提高數據庫邏輯的準確性和合理性。

圖2數據庫運行原理圖

結 論

近年來，我國科技水平不斷發展，人工智能在各個領域上都有所突破，已經能夠應用在各個行業和領域之中，尤其是計算機網絡技術領域，在系統管理、防火墻系統、信息檢索技術、數據庫技術上，都有者良好的應用前景和應用空間，相關部門應該繼續深入研究，讓人工智能技術更好的服務于社會。

參考文獻

[1] 吳天宇.人工智能在計算機網絡技術中的運用分析[J].通訊世界，2020，27（06）：199+201.

[2] 熊歡，吳煌.人工智能在計算機網絡技術中的應用分析[J].電腦編程技巧與維護，2020（06）：131-132+149.