人工智能在計算機網絡技術中的應用研究

林洪陽

（漳州市第四醫院總務科,福建 漳州 363112）

在“互聯網＋”時代，人工智能已成為大國競爭的主戰場。2017年，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，該文件明確提出我國到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心的戰略目標。2022年，科技部等六部門印發《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》（國科發規〔2022〕199號），科技部印發《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》（國科發規〔2022〕228號），這一系列政策文件為人工智能產業的進一步發展提供了堅實的政策支持。計算機網絡技術作為我國群眾工作、娛樂的重要工具，將人工智能技術融入其中，可以提高其使用體驗。因此，對二者的協同融合進行分析與研究，具有一定的實用價值。

1 人工智能的定義

人工智能（Artificial Intelligence,AI）的發展歷史可追溯到1956年，由美國著名科學家約翰·麥卡錫（John McCarthy）與馬文·明斯基（Marvin Lee Minsky）在達特茅斯會議上提出。人工智能是計算機科學的一個分支，旨在開發能夠模擬人類智能的機器和軟件，執行各種任務，包括語音識別、圖像識別、自然語言處理、決策制定等，為人類的生產生活提供便利。

目前，人工智能大致可以分為弱人工智能（Weak AI）和強人工智能（Strong AI）兩種。弱人工智能也稱應用型人工智能（Applied AI），其利用計算機模型，貼近、模擬人類思維，包括但不限于：AlphaGo、Siri、FaceID等，此類人工智能僅能作為人類的輔助，不可完全替代人類。強人工智能又稱完全人工智能（Full AI），可探索人類智能的發展潛能，利用機械對其進行模擬，此類人工智能可以勝任人類所有工作。人工智能是人類文明發展的必然趨勢，該技術的發展會極大程度地推動人類社會的發展與進步。

2 人工智能在計算機網絡技術中的應用策略

2.1 人工智能在信息檢索中的應用

在“互聯網＋時代”，隨著信息技術的飛速發展與信息爆發式增加，以百度、谷歌為代表的傳統信息檢索方式已經難以滿足當前社會對信息檢索需求。如何在短時間內快速、準確地檢索并獲取信息，已經成為計算機網絡的重要發展方向。人工智能技術的快速發展與崛起，為信息檢索領域提供了廣闊的發展方向。

2.1.1 個性化的搜索與推薦

個性化搜索和推薦系統在運行過程中，可通過人工智能技術，根據用戶的行為習慣、搜索歷史、興趣，給予每個用戶針對性的搜索結構。通過這一方式，能夠有效提升搜索結果的相關性，從而幫助用戶在短時間內獲取其感興趣的訊息。同時，個性化推薦與搜索系統，還可以為用戶推送契合其興趣的廣告，不但可以有效滿足廣大用戶的消費需求，還可以提升運營商的廣告收益，實現用戶與運營商的“雙贏”。

2.1.2 語義理解與意圖識別

在過去，用戶在檢索內容時，常常出現搜索結果與用戶預期契合度較低的問題，使用戶的使用體驗不佳。將語義理解、意圖識別為代表的信息技術融入檢索系統后，可更加精準、快速地理解用戶的查詢用途。具體而言，語義理解具備自然語言處理、深度學習等多項技術，可以使計算機更加精準地識別查詢中的實體、短語、關鍵詞等，并分析其語義關系，從而給予用戶預期的查詢內容。需要予以重視的是，自然語言中存在部分有歧義的語言，例如用戶查詢某人死訊時，輸入“xx，是否走了。” “走”可以有兩種理解。一種是指“離開此處”，另一種是指“去世”。因此，系統可能為用戶推送“離開此處”的檢索結果。對于這種問題，人工智能目前尚未解決，需加強重視。

2.1.3 自然語言處理

自然語言處理（natural language processing,NLP）是人工智能的重要發展方向之一，通過該方式可以使計算機能夠處理、分析、解釋和推理人類語言的技術和工具的研究和應用，從而減少上文中語言歧義的問題。該技術的蓬勃發展，意味著搜索引擎可以更加全面、深入地分析文本內容，從而給予用戶更加智能、準確的檢索結果。其作用原理為：在用戶使用自然語言進行查詢時，搜索引擎利用自然語言處理系統，對查詢內容進行識別，從而將自然語言翻譯為計算機可以分析、理解的形式，消除自然語言的歧義性，提供更加優質的搜索結果。目前，該項技術雖然不甚成熟，但在未來，其必然會成為用戶查詢資料、進行娛樂的一大助力。

2.1.4 圖像與多媒體信息檢索

除文本信息檢索外，人工智能技術亦可應用于多媒體與信息圖像的檢索。用戶在使用搜索引擎的過程中，可在搜索欄里粘貼其想要搜索的圖片，經過文件識別技術，可提供圖形的各項參數及其來源。與此同時，用戶也可以利用智能AI技術，根據自身需求，對該圖片進行智能化處理（如去水印等）。

2.1.5 跨語言檢索

部分職業（如科研工作者、歷史研究者）需查詢多種資料，但受語言限制，無法理解外語內容，嚴重影響工作效率。而在人工智能的時代，搜索引擎具有跨語言搜索的功能，可以在短時間內，自動翻譯外語，并抽取跨語言信息，為上述行業的從業者提供便利，起到事半功倍的工作效果。

需要予以重視的是，上述一系列檢索方式，雖然能夠提高檢索效果，但存在信息可信度不高的問題，極易受到不準確數據、謠言、虛假信息的干擾，該情況對法律、金融、醫療等敏感領域的影響較大。因此，事實檢查、內容篩選、信息來源的驗證等技術應是有關單位、部門的重要發展渠道。

2.2 人工智能在網絡安全中的應用

在“互聯網＋時代”，信息化技術手段在帶給群眾方便、快捷的同時，也易引發安全問題。例如，部分黑客會為了謀取經濟利益，依靠技術手段，竊取個人或企業的重要信息。因此，網絡安全問題一直是學界的重要研究方向，將人工智能技術應用于網絡安全，可抵御病毒、木馬的侵襲，從而捍衛數據安全。

2.2.1 基于機器學習的入侵檢測系統

基于機器學習的入侵檢測系統可通過人工智能對網絡中入侵行為、惡意行為進行識別，并及時予以防治，規避損失，捍衛自身收益。具體而言，該系統對網絡流量數據進行訓練、分析，進而識別異常流量與正常流量間的模式差異，如發現異常流量，則在短時間內，對其進行阻斷并響應。通過這一方式，可防治惡意軟件傳播和服務攻擊。但需要重視的是，該系統對新型網絡攻擊的防治能力不佳[1]。

2.2.2 異常檢測和行為分析

異常檢測是通過監測網絡流量、系統日志和其他數據源來發現不尋常的活動。AI算法可以通過學習正常的行為模式來識別異常情況，并向安全團隊發出警報。這種方法可以幫助防止各種類型的攻擊，包括DDoS攻擊、惡意軟件感染和內部威脅。行為分析是另一種人工智能應用于網絡安全防御的方法，涉及對用戶和設備的行為進行分析，以確定是否存在潛在的威脅。例如，如果一個用戶的登錄行為突然發生變化（如從不同的位置或設備登錄），那么這可能是黑客試圖訪問賬戶的跡象。人工智能系統可以自動監測這些變化，并根據需要采取行動[2]。

2.3 人工智能在網絡性能優化中的應用

2.3.1 網絡故障檢測和故障恢復

因硬件、電腦網絡設置、網卡驅動等問題，網絡會出現故障。如不及時檢測并防治，必然會對使用者造成經濟損失。通過人工智能技術，能在第一時間識別網絡故障，并及時進行恢復，確保用戶的利益不受影響。在該方面，人工智能主要運用基于深度學習的故障檢測方法。基于深度學習的故障檢測法是通過深度神經網絡對網絡流量數據進行分析與建模，該模型能夠學習、掌握網絡流量的規律與模式，并對數據流與網絡狀態進行分析與監督，從而及時發現網絡中的異常情況與故障，并嘗試為用戶提供解決措施[3]。

2.3.2 流量管理和服務質量

流量管理是指確保網絡中的數據包能夠順利地從一個設備傳輸到另一個設備的過程。人工智能可以用于預測和優化網絡流量，從而減少延遲和丟包率。例如，AI算法可以通過學習用戶的行為模式來預測未來的網絡需求，并自動調整網絡資源的分配。此外，人工智能還可以用于識別和解決網絡擁塞問題，以避免對用戶體驗造成負面影響。

服務質量（QoS）是指網絡服務提供商提供的服務質量水平。這包括網絡的性能、可用性和可靠性等方面。人工智能以用于實時監測網絡的QoS指標，并根據需要進行調整。例如，如果檢測到網絡擁塞或延遲增加，則人工智能系統可以自動調整網絡資源的分配，以提高網絡性能和用戶體驗。

2.3.3 網絡拓撲優化和資源管理

網絡拓撲結構是指用傳輸介質互連各種設備的物理布局，其直接影響網絡的運行方式。如使用合理的網絡拓撲，能夠保證網絡以最高效率和質量運行，并提升數據傳輸速率，而通過人工智能技術，能夠有效優化網絡拓撲。

（1）基于人工智能的網絡拓撲優化算法。基于人工智能的網絡拓撲優化算法是指通過機器學習，對網絡的拓撲結構予以充分改善，從而提高網絡效率與性能。通過該算法，以帶寬延遲、帶寬需求、網絡流量為依據，對網絡拓撲進行自動調整，對數據傳輸的資源分配與路徑進行優化，從而提高數據傳輸的可靠性與效率。

（2）資源管理和動態配置。資源管理是指對網絡中的各種資源（如計算、存儲和帶寬等）進行管理和優化的過程。人工智能可以用于預測未來的資源需求，并自動調整資源的分配，使資源分配高效化、合理化，滿足用戶的實際需求。例如，人工智能算法可以通過學習用戶的行為模式來預測未來的網絡需求，并根據需要自動調整資源的分配。此外，人工智能還可以用于識別和解決資源瓶頸問題，以避免影響用戶體驗。動態配置是指在網絡中實時地調整資源分配，以滿足不斷變化的需求。與此同時，人工智能可以用于實時監測網絡的負載情況，并根據需要進行動態配置。例如，如果監測到網絡擁塞或延遲增加，則人工智能系統可以在第一時間內，以實際情況為依據，自動調整網絡資源的分配，以提高網絡性能和用戶體驗[4]。

3 人工智能在計算機網絡技術中的未來發展趨勢

3.1 網絡體系結構更加智能化

AI已經是我國信息技術發展的大方向，會很大程度地改善群眾的生產、生活。例如，推動網絡體系結構向智能化發展，為用戶提供更加快捷、更加優質的互聯網連接，為用戶提供更加優異的工作、娛樂等體驗。該體系結構需用人工智能技術構建而成，在硬件與底層設備集成更加豐富、多樣的智能技術，促進從設備到應用場景多維度的智能化升級。僅就設備層面來講，目前國內已經發明了路由器、智能交換機等諸多智能設備。由此可見，在不久后的未來，智能設備會更加成熟、普及，成為生產、生活中不可或缺的重要組成部分，除此之外，有關部門會在設計上對功耗與性能進行進一步優化，從根本上實現更加簡單、快捷、高效的對外交互與內部通信，提高工作效率與質量。就軟件層面來講，隨著智能系統的蓬勃發展，其會逐步替代傳統的應用模式與協議棧，進而完成從數據分析到系統優化的全流程智能化、自動化，提高用戶的使用體驗。

3.2 推進網絡智能化

除智能化的網絡體系結構外，網絡智能化亦是未來計算機網絡發展的重要渠道。具體而言，目前人工智能的運作，仍依賴人類智能的舊有經驗，而網絡智能化可通過人工智能技術，使網絡進行自主學習與決策，提升工作效率，減少技術人員的勞動量。例如，在網絡安全領域，弱人工智能技術難以應對新型網絡攻擊（如DDoS攻擊等）。而在應用智能化技術后，可將弱人工智能轉為強人工智能，使其能夠深入分析、學習網絡環境中的攻擊模式與威脅行為，進而構建完善、系統的網絡防御體系，維護用戶的數據信息安全，捍衛用戶基本權益不受影響[5]。

3.3 推動云智能時代的到來

我國云計算市場處于快速發展期，從整體來看，我國云計算市場保持高速增長。2022年我國云計算市場規模達4 550億元，較2021年增長40.91%。其中，公有云市場規模增長49.3%至3 256億元，私有云市場增長23.5%至1 294億元[6]。隨著人工智能的不斷發展，其與云計算的深入結合正在不斷推動云智能時代的到來。具體而言，通過將AI技術應用于云計算，可以更有效地管理和優化網絡資源分配，并提供更加智能化的服務。隨著AI和云計算技術的發展，越來越多的企業和組織開始采用云智能解決方案來實現自動化和智能化。這不僅有助于提高效率和降低成本，還可以提供更好的用戶體驗和服務[7]。

4 人工智能在計算機網絡技術應用時的注意事項

4.1 隱私安全與數據保護

在人工智能運行的過程中，用戶的大量數據均處于網絡環境中，極易導致個人隱私泄露。在隱私信息泄露后，易被不法分子利用。例如，部分不法分子會根據用戶信息，對其進行詐騙（如用戶存在身體問題，推銷不符合國家標準的保健品等）或竊取其微信、支付寶的支付密碼，如不及時防治，會嚴重影響用戶的利益，導致人工智能受到廣泛的社會爭議，為其進一步發展造成困難與阻礙。因此，有關企業部門在將人工智能技術應用在計算機網絡技術的過程中，各信息技術部門，必須嚴格加密處理相關數據，并為不同級別的數據設置不同的查詢權限，同時與有關部門合作，增設防火墻，通過這一系列的方式，可以有效確保數據的安全性，使用戶的基本隱私權益不受侵害。

4.2 算法透明和可解釋性

不確定性與復雜性是人工智能技術的特點，這會對算法的可解釋性與透明性造成一定的挑戰。例如，部分企業在利用人工智能進行戰略決策后，人類難以解釋和理解背后的原因，因此，不愿將該戰略融入項目中，對人工智能技術的進一步發展造成阻礙。因此，在將人工智能技術與計算機信息技術融合的過程中，應逐步理清算法的原理與運作過程，進而提升算法的可解釋性與透明性，促進人工智能產業的進一步發展。

4.3 系統穩定性和魯棒性

在運行人工智能的過程中，為實現其預算、決策功能，需進行大量的數據運行，在此過程中，極易出現網絡延遲、數據損壞、算法錯誤的問題，因此，有關部門應提升系統的穩定性與魯棒性，保證系統在異常的狀態下依舊可以高效運行。

4.4 人才培養

為進一步促進人工智能技術與網絡信息技術的協同融合，需要有一批具有扎實理論知識與豐富實踐經驗的專業人員。因此，有關部門應加強相關領域的教育與培訓，并給予該行業一定的政策傾斜，通過這一方式，吸引更多高學歷、高素質人才進入該領域，為其提供堅實的人才基礎。

4.5 倫理與法律問題

在人工智能技術與計算機信息技術融合的過程中，必然會觸及倫理與法律問題。例如，在收集、使用用戶個人信息的過程中，必須嚴格遵循《民法典》《個人信息保護法》《網絡空間未成年人保護條例》中的相關規定，不可將用戶個人信息隨意買賣[8]。

5 結語

總而言之，人工智能技術能夠提高網絡搜索、網絡安全水平，優化網絡性能，促進云智能時代的到來，并使網絡與網絡體系結構智能化。但在發展過程中，需要對倫理與法律、人才培養、系統穩定性和魯棒性、算法透明和可解釋性、隱私安全與數據保護予以重視，使其能夠成為一種完善、高效的工作用具，減輕人類的工作強度，推動人類文明的進一步發展。