大數據時代下人工智能在計算機網絡技術中的運用探討

楊文學

摘要：在現代信息科技快發展的過程中，人工智能逐漸呈現出多元的發展趨勢，能夠有效地提高計算機網絡技術的穩定性和智能性，滿足社會大眾對海量數據的應用需求。而借助人工智能技術，處理和優化信息數據，可以充分地為我國計算機網絡技術的發展奠定堅實的理論基礎，提升計算機網絡技術的應用成效。對此，本文結合人工智能和大數據的理論內涵，探析計算機網絡技術中人工智能的應用優勢和必要性，提出相應的應用策略。

關鍵詞：大數據時代;人工智能;計算機網絡技術

中圖分類號：TP391? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）13-0188-03

Abstract： In the process of rapid development of modern information technology， artificial intelligence gradually presents a diversified development trend， which can effectively improve the stability and intelligence of computer network technology， and meet the application needs of the public for massive data. With the aid of artificial intelligence technology， processing and optimizing information data can fully lay a solid theoretical foundation for the development of computer network technology in China， and improve the application effect of computer network technology. In this regard， combined with the theoretical connotation of artificial intelligence and big data， this paper analyzes the application advantages and necessity of artificial intelligence in computer network technology， and puts forward corresponding application strategies.

Key words： big data era; artificial intelligence; computer network technology

將人工智能技術應用到計算機網絡中，能夠有效地對網絡中的復雜、大量、多元化的數據進行交換，確保數據信息的快速傳遞，使數據信息擁有動態化的發展特征，進而提升計算機網絡的穩定性和有效性。此外，人工智能也能更好地幫助計算機網絡收集、存儲及處理海量的信息數據，通過智能化的方式，解決較為復雜的問題。使計算機網絡技術真正地適應大數據時代的發展需求，滿足社會大眾對數據信息的應用訴求。因此將人工智能技術融入計算機網絡中擁有較為鮮明的現實意義。

1 人工智能和大數據的理論內涵

1.1 大數據

大數據通常指運用多樣化的方式所獲取的數據集合，是需要全新處理機制才能擁有較強優化能力、洞察能力及決策能力的多樣化、高增長率及海量化的信息資產。并擁有真實性、低密度價值、多樣化、高速性及海量性等特征。伴隨云時代的到來，大數據逐漸成為我國信息技術發展的新起點，能夠有效地推動現代科技的快速發展。并以此形成適應大數據發展需求的應用技術。如“云計算平臺”“分布式數據庫”“文件系統”“數據挖掘”“并行處理”等技術。在技術層面，云計算和大數據之間擁有著緊密的內在聯系，大數據由于規模龐大，難以利用傳統的計算機技術來處理，必須以分布式的架構和數據庫來抽離、整合、存儲及傳遞。其表現的內容又必須通過計算機中的云存儲、虛擬化技術來實現。因此可以說大數據時代的來臨，對我國計算機網絡技術的發展提出新的要求、新的挑戰及新的方向。

1.2 人工智能

人工智能是借助軟件程序來體現智能化特征的計算機技術，能夠通過模擬人類智能的方式，實現既定的生產、管理及運營目標。美國學者約翰將人工智能界定為“制造智能設備的工程和科學”，而德國學者卡普蘭卻將其界定為系統在獲取并闡釋外部數據的過程中進行學習，并將所學的知識靈活地應用在既定的任務中的科學。人工智能能夠幫助人類了解智能的本質，并形成一種全新的、可以匹敵人類智能的智能機器。其主要表現形式包括“專家系統”“自然語言”“圖像識別”“語言識別”“機器人”等。在計算機技術快速發展的過程中，人工智能應用領域得到了明顯的擴充，并通過對人類的思維、意識的模擬，形成全新的智能管理、智能制造、智能生產等理念，極大地推動了計算機科學的健康發展。

2 計算機網絡技術中人工智能的應用優勢和必要性

2.1 人工智能的優勢

在大數據時代下，將人工智能應用到計算機網絡中，可以切實增強計算機穩定性，提升系統運作的效率。首先是提升計算機網絡技術的穩定性。人工智能可以幫助計算機網絡技術快速、高效地處理復雜、多樣、海量的數據信息，能確保數據信息的傳遞速率和質量，提升數據信息的完整性和穩定性。使數據信息在挖掘、分析、存儲及傳輸的過程中，提升自身的整體水平和運作效率。其次，提高運作效率。將人工智能有效地嵌入到計算機網絡中，可以對海量的、多樣的數據信息進行推演、分析及預測，能夠通過智能模擬的方式，解決數據信息傳遞過程中所存在的非線性問題，以此提升數據的檢索、分析及整合效率，此外，人工智能還能夠通過應用模糊邏輯的形式，應對各類“未執行”的數據問題，建立良好的應用模式或機制，加強計算機網絡各層結構的內在聯系。使計算機網絡技術擁有智能性、自動性的特征。

2.2 人工智能的必要性

首先，大數據時代對計算機網絡的健康發展提出了諸多的挑戰和要求，使網絡安全問題成為社會治理的關鍵內容。而網絡管理控制和網絡監控雖然是我國計算機網絡中的重要功能，然而在大數據時代下，龐大的、海量的數據信息，卻提升了網絡控制和網絡監控的難度。傳統的計算機網絡技術很難從不規則或不連貫的數據中獲取真實的信息，但將人工智能有機地應用到計算機網絡中，可以切實地提升計算機分析、處理及判斷不規則或不聯系信息的效率。提高網絡控制和網絡管理的質量。其次在計算機技術得到普及和發展的過程中，社會大眾對信息安全的關注度越來越高，而如何確保網絡用戶的數據安全，則成為現代信息技術的發展重點。尤其在網絡犯罪事件不斷出現的背景下，計算機系統應具備較為快速的應變能力和較強的觀察能力。唯有如此，才能切實地降低網絡犯罪對公民信息的侵害或盜取。而將人工智能技術融入計算機網絡中，可以智能化、自動化地截取、挖掘相應的數據，并智能地評價信息的安全性和真實性，及時遏制網絡犯罪的發生，提升計算機網絡的安全性和穩定性。最后，將人工智能應用到計算機網絡中，可以從根本上推動計算機技術的健康發展，使計算機在完善數據處理體系的過程中，獲得更好的發展，譬如人工智能的應用，迫使計算機技術不得不形成與之相適應的技術體系，讓計算機網絡更好地滿足用戶的基本需求。

3 大數據背景下計算機網絡中人工智能的應用策略

3.1 安全管理

首先，優化檢測系統，提升入侵監測的安全性。在計算機網絡技術的應用過程中，會因頻繁性的信息傳輸，導致數據信息在轉換和傳輸中，受到外界數據的影響，而這種影響通常以“病毒入侵”的方式出現，不僅危害計算機系統的穩定性和安全性，更侵害了用戶的基本權益。因此在應用人工智能技術時，需要加強對數據信息的安全管理，將防范功能有機嵌入到人工智能的應用過程中，構建出相對完善的風險防范體系，優化數據傳輸流程，以此提升數據信息和計算機系統的安全性。而通過融入防范功能的人工智能技術，可以切實有效地預防計算機病毒的入侵，提升數據信息的準確性與真實性，使大數據技術的數據挖掘、存儲及傳輸效率得到提升。其次，加強防火墻建設，將人工智能融入防火墻系統中，可以為計算機系統營造良好的管理環境和使用環境，提高計算機數據的傳輸質量。譬如利用智能防火墻記錄信息傳輸過程，統計決策信息，并根據歷史風險，智能地做出反應。此外，在人工智能的支持下，防火墻能夠更好地控制數據傳輸的訪問權限，自動攔截異常訪問。提高系統的安全性。

3.2 數據識別

人工智能的主要形式有專家系統、自然語言、圖像識別、機器人等，能夠通過模擬人類智能、思維及意識的方式，學習相應的“知識”或“技能”，從而降低危害、異常、錯誤信息對網絡用戶的影響。譬如在反垃圾廣告的管理上，人工智能可通過了解商業廣告、騷擾廣告的特征，或其文字、圖像的呈現方式，自動地對垃圾郵件進行標識、處理。如果難以明確郵件的性質，人工智能會將相關數據，置入特定的數據庫中，引導用戶對其進行“評價”。而在大數據應用層面，人工智能可通過企業管理、業務及生產特征，明確數據信息的價值屬性，并在數據挖掘中，識別數據的價值屬性，以此為企業的戰略決策提供數據支持。此外，在知識歸納和積累的過程中，人工智能可及時檢測出計算機系統或網站開源所存在的異常信息，并通過現有的互聯網技術，解決計算機系統或網站所存在的問題。而在數據檢索層面，人工智能技術能夠結合檢索詞的含義，深入挖掘所有網站的文本內容和圖片內容，使數據檢索更有針對性和實效性。

3.3 專家系統

人工智能中的專家系統能夠在數據信息管理層面上，發揮難以替代的功能和作用，能夠智能攫取專家經驗，并對所習得的知識進行歸納和積累，使其更好地應對各類的計算機非線性問題。在理論研究層面，專家系統涵蓋了間接經驗、直接經驗和基本理論等內容，能夠將專家處理問題的經驗和方法切實地應用到實際的問題解決中，使不同的管理決策都有相應的數據支持。而在作用機理上，專家系統是通過模擬專家決策思維、行為及方式的形式，解決較為復雜的非線性問題。能夠廣泛地應用到不同的領域中，提升該領域的決策質量和效率。在組織結構上，專家系統擁有知識獲取、數據庫、解釋器、知識庫、人機界面等部分，可以通過面向對象、邏輯模式、狀態空間、框架、語義網、生產規則等方式，表示知識，應用知識，在實際的應用過程中，網絡用戶只需要將相關領域的問題輸入到人機界面中，便會獲得與之相匹配的結論。并且在這個過程中，專家系統能夠回答“用戶為何會提出該問題”，“系統是如何得出該結論的”等內容。此外，專家系統的無監督模型能夠通過標記數據的方式監測并預測未知的結果，通過強化學習的方式，制定目標的獎勵形式，從而靜態數據庫能夠更好地服務于知識庫，提升專家系統的應用效率。

4 結語

在大數據時代下，將人工智能應用到計算機網絡技術中，能夠切實提升計算機系統的穩定性、安全性及實效性，推動計算機網絡技術的健康發展。而在實際地應用中，人工智能能夠廣泛應用在“安全管理”“數據識別”等領域，提升計算機系統處理海量數據的能力，滿足網絡用戶對數據傳輸、處理及應用的基本需求。

參考文獻：

[1] 孫曉霞.人工智能在計算機網絡技術中的應用探究[J].網絡安全技術與應用，2016（3）：99，101.

[2] 趙飛.人工智能及其在計算機網絡技術中的運用分析[J].電腦知識與技術，2017，13（3）：195-196.

[3] 李穎輝.人工智能在計算機視覺及網絡領域中的應用[J].電子技術與軟件工程，2019（11）：247-248.

[4] 宋勇建，高占江.大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用價值[J].計算機產品與流通，2020（3）：7.

【通聯編輯：唐一東】