人工智能在計算機網絡技術中的應用探析

龐敏

[摘 要]近年來，人工智能作為信息化時代的典型代表，其應用領域越發廣泛，也備受社會各界人士關注，并開始應用在生理學、電子學、計算機科學以及生物學等領域。隨著互聯網技術和信息技術的不斷更新，對于計算機網絡技術來說，實現人性化、智能化的服務已經成為一個必然的發展趨勢。基于此，本文首先介紹了人工智能技術中的基本概念，然后結合人工智能的主要優勢，探討了其在計算機網絡技術當中的應用。

[關鍵詞]人工智能;計算機網絡技術;安全隱患

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2019.04.073

[中圖分類號]TP18;TP393.0[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0194（2019）04-0-02

人工智能技術能夠在各方面代替“人力”進行工作，并將存儲的信息資源轉變成“生產力”，受到人們的青睞與重視。在計算機網絡技術中，人工智能技術的應用，能夠按照生產工程的具體生產目標和管理任務，制訂相應的技術設計方案、操作流程，對有效資源進行優化配置，加上人工智能技術具有信息處理和編輯特征，能提升計算機網絡的可移植性，從而達到資源信息實時共享、提升工作效率的目的。

1 ? ? 人工智能的優勢

人工智能的概念在20世紀60年代被提出，經歷了多年的發展，開始應用在很多領域。人工智能技術體現了綜合性的特征，涵蓋了心理學、計算機科學以及語言學等多種理論體系，就現階段人工智能的發展趨勢來講，其功能也越發多樣，主要包括模式識別、自動設計程序以及語言理解等，隨著時間的推移，以及學者對于人工智能的研究不斷深入，必然會拓寬其應用范圍，同時其優勢也將越發顯著。人工智能的優勢主要體現在以下幾個層面。

1.1 ? 擁有巨大的潛力

人工智能沿襲了計算機網絡技術強大的運算功能，同時與計算機網絡技術相比，擁有巨大的潛力。但是，人工智能的運作過程中更加依賴內部運行結構的支撐，不會消耗過多的能量，同時也將減少外界環境的影響。因此，應用人工智能符合可持續發展的要求，也體現了高效與低耗運作的特征。

1.2 ? 擁有強大的運算功能

人工智能的運算功能較為強大，可解決模型不確定以及信息模糊等諸多問題。在大數據時代，人們提高了對于大數據技術的重視程度，而人工智能同樣有效應用了大數據的相關理念，能夠通過數據建模預測事物的發展方向，已成為網絡管理重點。值得一提的是，傳統的運算模式在處理海量信息時仍然存在諸多問題，但人工智能卻可以避免該問題，可對海量數據信息進行精準判斷，在處理模糊信息時更加高效，能夠有效提高網絡運行的效率。

1.3 ? 人工智能的學習能力相對較強

傳統的計算機網絡技術具有提前預設的功能，而人工智能則在此基礎上具有嚴謹而詳細的邏輯推理，擁有較強的學習能力，解決問題的方式更加直接、有效，與智能生物具有密切的聯系。此功能無疑彰顯了科學技術的突破，同時也給人類社會發展帶來了諸多恐慌。

2 ? ? 計算機網絡技術中的常見問題

自進入21世紀以來，計算機的應用范圍越發廣泛，其發展速度也在逐年加快，人們也已經認識到計算機技術的諸多優勢。隨著計算機技術在多個領域開始普及，越來越多的研究人員開始認識到計算機網絡技術應用過程中的問題。常見的問題主要體現在以下幾個方面。

2.1 ? 存在嚴重的安全隱患

計算機網絡技術的普及，為不法分子以及黑客等提供了可乘之機，增加了網絡安全隱患，同時也使用戶的重要信息面臨被盜取、侵襲的威脅。針對此問題，人工智能擁有高度智能化的優勢，能夠對計算機網絡系統進行全面監控，及時處理可疑數據，制止網絡犯罪行為，進而有利于營造良好的網絡運行環境。

2.2 ? 計算機網絡監控力度不足

計算機網絡的應用過程中將會產生海量的數據信息，那么對數據進行精準控制將具有一定的難度，特別是數據的不規則，進一步增加了數據管理的壓力，很難確保全部數據的有效性與真實性，也無法為用戶提供真實、有效的信息，體現出計算機網絡網絡建設具有精準度不高的缺陷。針對此問題，可有效借助人工智能技術，保證監管力度，并使目標信息控制更加精準，從而提高信息傳輸的可靠性與安全性。

3 ? ? 人工智能應用于計算機網絡技術中的可行性

進入21世紀以來，很多學者提高了對于人工智能的重視程度，其優勢顯著，同時推廣范圍也越來越大，社會各界都探討了人工智能技術的利弊，并提出了相應的見解。特別是2017年我國針對性地出臺了新戰略，其主要目標為3年內使人工智能技術的發展水平處于世界前列，并趕超美國。針對此戰略方針，科技部給予高度重視，落實了13個轉型技術項目，并預期增加資金投入，預計2021年實現項目交接，交接的重點為人工智能神經網絡芯片的開發與運行，有專家對此發展趨勢進行分析，然后得出截至2030年我國人工智能技術的應用范圍將更加廣泛，其中包括醫療、金融、零售以及汽車等，發展前景相對廣闊。

4 ? ? 人工智能在計算機網絡中的應用

4.1 ? 在安全管理中的應用

4.1.1 ? 人工神經網絡

人工神經網絡的應用真正達到了人工智能的目的，同時也使人工智能技術的優勢更加顯著，它模仿人腦的機能以及運行狀態，在學習能力上體現了諸多優勢，人工智能體系可在噪聲環境中準確辨識數據，有效提高了檢測結果的準確性，從而使計算機網絡體系的運行更加安全、可靠。例如，在輸入圖像后，人工智能將會快速運轉，神經元也將協同工作，每層神經元都會深入理解并分析圖片信息，強化物質探索，從而形成完整的知識體系。

4.1.2 ? 人工免疫技術

人工免疫技術與人體免疫原理具有密切的關系，兩者間存在克隆選擇、基因庫以及否定選擇等諸多聯系，以上三點也成為人工免疫技術研究的重點問題，如果存在侵襲行為，那么人工智能將會發揮人工免疫技術的作用，對病毒進行完整識別，針對識別不完整的問題，還可進一步優化與補充。

4.1.3 ? 數據挖掘技術

數據挖掘主要是運用網絡連接的特征實現完整而系統化的表達，能夠使入侵模式更加準確、規則，有利于了解計算機網絡活動的規則，及時檢測內部異常情況，做好入侵源頭定位。以上功能均體現了人工智能記憶上的優勢，也有效彰顯了檢測入侵性能的優勢。

4.2 ? 在系統評價中的應用

4.2.1 ? 專家知識庫技術

專業知識庫可謂是專家體系中極其重要的內容，它所發揮的作用較為顯著，能夠有效利用系統內累積的專業知識，做好網絡評價以及管理的各項工作，其中涉及建庫操作以及編碼等多項程序，而后對網絡進行優化，使運作更加協調，以供技術管理人員進行研究與分析，能夠作為有效的理論支撐。此外，專家知識庫也可對評價問題、同類型問題以及接近管理相關問題進行歸納、整合，梳理網絡體系中的知識點，并將繁雜的知識簡單化、清晰化。

4.2.2 ? 人工智能問題求解技術

人工智能問題求解技術需要在特定的環境下才能解決相關問題，在有限的程序中得出最終的結論算法，其中主要涉及以結構化知識表示為基礎的求解決技術、以謂詞邏輯為基礎的推理技術以及以狀態圖為基礎的搜索技術等。其中，搜索技術指導為博弈搜索、狀態空間搜索以及問題空間搜索同時開展，一般情況下同一問題需要借助多項搜索技術，能夠提高搜索過程的精準度，并保證搜索效率。此外，評價標準可分為最優解與搜索空間兩類，若想達到最佳的搜索狀態，需要借助公式完成評估，從而高效、快速地解決問題，提高處理效率。

4.3 ? 應用前景

檔案館為了保證檔案信息不被盜取，避免安全隱患，通常會引用人工智能技術，將其與計算機網絡系統有效結合，其中的防火墻可謂典型代表。智能防火墻可基于決策以及統計等智能算法，做好準確的數據識別，有效控制檔案館的網絡訪問行為，再發揮過濾技術的優勢，解決傳統防火墻安全程度不足的問題。

5 ? ? 結 語

本文主要針對人工智能在計算機網絡技術中的應用進行分析，首先闡述了人工智能的應用優勢，進而探討了計算機網絡中的常見問題，最后提出了人工智能在計算機網絡技術中的應用可行性與實際應用方式，希望本文的相關分析能夠為業內研究人士提供借鑒，進而為人工智能的推廣與應用注入動力。

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