基于大數據時代下人工智能在計算機網絡技術中的應用

臧瓊遙

摘? 要：進入大數據時代，人工智能與計算機網絡技術的融合成為當前開展技術革新的新趨勢。人工智能在計算機網絡技術中的應用能夠進一步提高信息處理水平，提升信息處理效率，為計算機技術發展起到促進作用。本文通過基于大數據時代下的人工智能技術發展情況，就如何與計算機網絡技術更好結合發揮作用展開分析，具有一定的現實意義。

關鍵詞：大數據時代;人工智能;計算機網絡技術

引言

經濟社會的快速發展，使得計算機網絡技術對人們生活的影響力越來越大。當前正是人工智能蓬勃發展的關鍵時期，將人工智能應用到計算機網絡技術中，能夠解決信息傳遞的復雜性、安全性以及可能出現的系統崩潰等問題。然而，基于當前大數據技術的發展現狀，人工智能在與計算機網絡技術融合的過程中仍然還存在一定缺陷，影響技術革新進度。因此，研究基于大數據時代下的人工智能在計算機網絡技術中的應用是學界的主攻方向。

1基于大數據時代下的人工智能簡述

1.1大數據時代

進入大數據時代以來，不同數據源形成大數據這一基本活動，標志著數據類型的多元性特點，且數據格式與數據來源也存在多樣性。大數據時代是一個信息爆炸的時代，數據規模呈指數倍增長，這就對當前電子信息行業的硬件數據處理能力提出了更高的要求。由于大數據技術已經深入到人們生活工作當中，因此提高信息處理能力能夠進一步滿足人們生活和工作的需求，推動社會的發展進步。大數據時代數據傳輸速度更快，傳輸效率更高，傳輸過程中的系統穩定性也得到大幅度提升，相較于傳統數據傳輸與處理發生了顛覆性的變化。

1.2人工智能

人工智能是通過計算機模仿人類的思想意識而誕生的新技術，是第四次科技革命的主要內容。人工智能技術包括語言學、哲學等多個學科，是一個具備極強交叉性的新技術。人工智能是伴隨著智能技術的不斷發展而衍生出來的，自誕生起就受到科技強國的廣泛關注，其能夠整合人們的思想和行為，并以數據的形式儲存到計算機當中，并通過聯想進行人們工作和生活的模擬過程。由于人工智能技術的載體是計算機網絡技術，因此后者能夠影響前者的發展。計算機能夠在仿生信息存儲和分析方面起到輔助作用，并與人工智能進行優勢互補，相互促進操作技術的進步。

2大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用意義

2.1對不可預見事物的預測

在計算機網絡系統運行過程中，網絡運行效率的提升需要伴隨著整個技術升級進程。因此，對模糊信息的處理是必須進行的工作內容。然而受制于模糊信息的諸多不確定因素，傳統信息處理方式會增加信息處理成本與難度。應用人工智能技術到計算機網絡技術中，可以為計算機引進模糊邏輯分析理論，進而增強處理信息的效率，對一些不可預見事物起到預測的作用，從而從何提升系統管理效率。

2.2提升層級化管理能力

計算機網絡技術的發展令網絡信息以及結構方面操作流程逐漸趨于復雜，讓網絡管理難度隨之上升。當前狀態下開展的信息管理，分層輪詢是主要方式，進一步理清了各層級之間的關系，從上到下開展監測，利用人工智能技術實現協作和分類管理，進一步提升了系統監督效果和層級化管理能力。

2.3人工智能強大的學習能力

在計算機網絡系統中，信息的層次普遍處于偏低水平，而人工智能的一大特點就是具有較強的學習能力。開展人工智能在計算機網絡技術中的應用，對數據的深度挖掘與學習能夠獲取更多有價值的信息。此外，人工智能較強的邏輯分析能力能夠起到對未知事件的推測作用。人工智能與計算機網絡技術的有機結合，能夠將工作范圍從已知拓展到未知，以達到最大程度提升安全管理質量的效果。

2.4降低數據處理成本

人工智能在計算機網絡技術中的應用，能夠讓數據整合的效果更加符合實際需要，并降低數據處理的成本。在數據整合方面，資源的利用效率得到了提升;人工智能對數據進行處理后，預算速度也得到了一定程度提升，并減小資源的損耗，以達到降低成本的目的。因此，基于大數據時代下的人工智能在計算機網絡技術中的應用能夠在降低成本的前提下，使數據處理的產出率得到提升。

3人工智能在計算機網絡技術中的應用形式與注意事項

3.1人工神經網絡

人工神經網絡是人工智能通過模仿人類大腦思維模式，讓計算機能夠做出更加符合人類的指令。對此，計算機主要通過噪聲識別這一主要方式，并融合各種類型的檢測體系，從而提高任務的完成實效。所以，基于大數據時代下的人工神經網絡對數據分析和監測工作具有十分重要的推進意義。計算機網絡技術自動化正是在人工智能技術發展的前提下得到提升的，噪聲識別已不再是唯一的判斷目標，以畸變輸入程序為代表的一系列新判斷方法正在得到應用。工作人員一般也通過二者結合的方式開展網絡安全管理。

3.2數據挖掘

在計算機網絡安全領域，入侵檢測技術始終是系統穩定運行方面的評判標準之一，通過提取數據處理報告和系統穩定狀態反饋機制等環節以達到用戶實時對計算機運行狀有決定計算機數據信息完整性、安全性、保密性的重要意義。數據挖掘技術是人工智能思維下，通過信息搜集、提取和處理數據態的控制。因此，數據挖掘技術能夠有效防止各種有害因素的入侵。除此之外，利用外接信號進行本地設備的信息交互并展開分析也是這一技術的一大特點，人工智能通過入侵狀態與非入侵狀態的對比，能夠準確判斷計算機運行狀態，并及時出臺對策，為計算機穩定運行創造條件。

3.3專家系統

專家系統顧名思義，通過整合專家意見并總結操作經驗，將以上內容回傳到專家系統中，從而豐富操作系統內容。同時，專家系統針對計算機評價與管理也能起到關鍵作用。專家系統主要是理論、直接與間接經驗三個方面，通過集合既往專家提出的操作修改意見，將其輸入到系統數據庫中，再通過編碼建立一套專家系統與計算機網絡管理的聯動機制，以增強技術支持的可靠性，并同步到計算機管理與評價體系中。隨著信息技術不斷在人們生活中發揮作用，信息安全性也需要專家系統的幫助而保持穩定運行狀態，通過創建專家數據庫等方式，對入侵行為進行及時防范。

3.4注意事項

第一，盡管人工智能技術快速發展，但人際交流仍然是當今人類開展社交活動的主要方式。人工智能對于人類的一些復雜情感無法理解，如果過于依賴人工智能，會降低人們的交際能力，對人類發展帶來危害。因此，人與人之間還應多進行廣泛的直接交流。第二，數據安全仍然是接下來一個階段技術發展的重點問題。大數據時代雖然加快了信息革新速度，但數據泄露的危險性仍然存在，稍有不慎就會對企業和個人帶來巨大影響。所以，在發展人工智能技術的同時，要注意信息安全技術與其同步發展，以保護用戶隱私。

結束語

大數據時代下，計算機網絡技術為人們生產生活發揮了關鍵作用，人工智能與計算機網絡技術的結合能夠進一步解決技術缺陷，進而為技術革新創造空間。當前計算機的數據處理技術還處在發展期，應與人工智能技術進行更加緊密的結合，利用人工智能強大的數據處理能力，能夠有效應對當前計算機操作中存在的問題，提高操作自主性。技術人員要繼續加大研發力度，讓人工智能技術更好服務人們生活。

參考文獻

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