人工智能在計算機網絡技術中的應用分析

艾 娟

長沙職業技術學院，湖南 長沙 410217

0 引言

在信息時代發展背景下，人工智能走上時代的舞臺。人工智能作為智能化信息技術，該技術利用系統程序模仿人類思維模式，根據提前設置的行為模式進行工作。在計算機網絡技術發展中，數據信息量加大，對應的技術運用需求增多，人工智能能夠代替人類處理各種問題，實現計算機網絡運行高效性，提升工作水平。如今，將計算機網絡和人工智能結合在一起，能夠促使計算機網絡技術運用范圍增大，對計算機網絡技術健康穩定的發展是相當有益的[1]。

1 相關概念分析

1.1 人工智能

人工智能就是利用計算機模仿人類思維模式和行為方式，構成全新的技術，有著一定的綜合性。該項技術涉及哲學與心理學等各方面的知識，可以幫助人類實時處理生活中遇到的各種問題，提高人們的生活質量。人工智能是智能技術的先驅，發展迅速，把人類行為和思考模式都變成數據信息，將這一數據信息整合于計算機系統，繼而模擬人的生活和自動化機器操作。計算機網絡和人工智能相輔相成，二者缺一不可，計算機網絡技術的發展決定了人工智能是否可以更好更快的發展，而人工智能能夠充分處理模糊的信息，在信息中提取有價值的數據信息，繼而加工處理，把處理后的信息傳遞給用戶[2]。

1.2 計算機網絡技術

計算機網絡技術就是運用計算機與網絡儲存、傳輸、處理信息的技術。現階段，計算機網絡技術是一種推動各行業發展的重要支撐技術，其技術水平持續提高。與此同時，網絡技術得到進一步開發，把物聯網和人工智能等多種技術均結合起來。計算機網絡結構設計與網絡運用系統對信息儲存和傳遞有直接影響，網絡的安全性與穩定性非常重要。

2 人工智能運用的可行性

對于人工智能進行運用，這是計算機網絡技術發展的一個重要方向。通過對二者的分析可以明確，將人工智能運用于計算機網絡技術中，具有一定的可行性。第一，在分析與處理模糊信息方面，人工智能的精準度更高，其可以在短期內掌握信息資源，同時進行及時追蹤，隨后通過分析傳遞給用戶。第二，人工智能可以全面整合各種類別的資源，從而實現信息傳輸與共享，所以其協作性很高，在計算機網絡技術中運用人工智能，可以提高計算機網絡信息處理速度。第三，人工智能的學習能力與推理能力強，所以把其運用在計算機網絡技術中，可以大大提升運行的靈敏性，不但有利于提高網絡管理效率，還可以合理優化網絡管理質量。第四，人工智能具有優秀的記憶能力，可以加強信息庫建設速度，在保證計算機網絡管理水平的同時，持續提升計算機網絡管理質量[3]。另外，人工智能在非線性問題處理與資源消耗計算過程中，發揮著很大的優勢，因此，在計算機網絡技術中運用人工智能是可行的。

3 計算機網絡技術中人工智能的實際運用

人工智能運用于計算機網絡技術之中，其運用模式通常是指專家模式、機器學習、識別模式3種。專家模式就是使用專業知識處理過去依靠專家的問題，對故障的解決關鍵是經過專家模擬實現；機器學習就是人工智能思考與處理問題的思維方法和人類相似；識別模式就是經過感官模擬，如指紋與面部識別等。鑒于以上幾種運用模式，在計算機網絡技術中運用人工智能主要包括人工智能在計算機網絡安全管理、網絡系統管理與評價中的運用，具體如下。

3.1 人工智能運用于安全管理

3.1.1 規則產生專家系統

這一應用在具體使用的時候，通常需要以專家經驗作為基礎建立數據庫，該數據庫是計算機推理運行的關鍵，接著以數據庫為背景使用編碼技術建立完整的入侵檢測系統數據庫，人工智能的規則產生專家系統運行邏輯主要是通過最后建立的數據庫作為基礎實現的。當出現外界因素入侵的時候，計算機運行系統會將數據庫作為判斷的主要依據，判斷結果表明，在危險入侵的情況下，會按照系統設定，實現對入侵因素的阻隔，繼而維護計算機網絡安全。所以，把人工智能結合到規則產生專家系統可以提高系統安全性[4]。此外，安全性能的體現是將建立的數據庫作為重要依據的，也就是對于未涵蓋在數據庫中的入侵因素不能實現其安全性能，所以運用人工智能可以建立規則產生專家系統，但要注意數據庫的完整性與補充性，從而減少不可預見性因素的危害。

3.1.2 數據挖掘

根據人工智能挖掘信息的整個過程，可以發現數據挖掘的運用相當廣泛。數據挖掘表現為人工智能的學習能力，關鍵是使用技術手段經過主機會話與網絡銜接等達到規則性學習的目的，從而辨別危險性因素。經過學習能夠把未知數據入侵方式加以記錄，結合數據庫體系，可以準確識別類別統一的入侵數據因素，確保計算機網絡處在安全的環境下。

3.1.3 人工神經網絡

人工神經網絡是計算機網絡技術中的核心技術。人工神經網絡通常是以計算機網絡作為重要支撐，通過模擬人類思維模式處理問題。這種技術因為擁有容錯屬性，可以讓最后的模擬結果擁有人性化的特點。和過去的網絡技術有差別的是，人工神經網絡對人性化更加關注，所以其運用領域更加廣泛。例如，使用人工神經網絡對噪聲輸入和畸變等進行識別，其識別結果通常有很高的精準性；再加上人工神經網絡能和檢測系統彼此結合，讓檢測變得越來越高效。

3.1.4 自治AGENT技術

自治AGENT技術的運用關鍵在于收集與分析基礎數據，其每個主機均可以當作IDS系統。在運用過程中，自治AGENT技術不但可以及時學習記錄入侵信息，而且擁有一定的適應能力，具有很強的兼容屬性，可以在不依賴外部環境的情況下減少外來入侵帶來的負面影響。這種技術的靈活性讓其在各種環境中均可以對數據進行自動化處理。例如，這種技術經過人們平時的網絡購物和郵件回復等日常數據來自動查詢需要的信息，在為生活帶來方便的同時又可提高生活智能化水平[5]。

3.2 人工智能運用于網絡系統管理與評價

3.2.1 運用于問題求解

人工智能在問題求解中通過以給出的條件作為前提進行問題解決路徑分析，該分析更多是在對問題的搜索、推理、求解過程中進行的。對于功能評價，關鍵在于最優解的尋找上，其能夠通過公式f*(n)=g*(n)+h*(n)加以評估。人工智能技術運用于問題求解中，提高了網絡運行效率。

3.2.2 專家知識庫

專家知識庫是計算機網絡專家系統的構成部分，其運用甚廣，處于持續發展階段。在具體實踐中，專家知識庫的運用是以直接或間接積累的知識為基礎，在網絡管理人員編碼操作運行下，讓計算機有關管理決策得到專家的支持，繼而嚴格控制管理過程與評價實踐。專家知識庫的運用對網絡管理評價影響較大。

4 計算機網絡技術中運用人工智能存在的弊端

4.1 運用領域有短板

計算機網絡技術中運用人工智能，其運用領域有短板，目前的運用實踐僅僅是小范圍的，未能構成廣泛的運用。而且，人工智能多使用在計算機網絡安全數據管理方面，尚未涉及各大生產領域。人工智能主要技術仍需突破，部分新的運用領域研發程度有待加強。

4.2 技術開發成本高

就目前情況而言，人工智能開發應用成本較高。在資本浪潮下，人工智能變成了熱門的投資領域，一些存在需求的單位在投入運用人工智能時需投入較高的技術開發成本。這些成本通常包括：第一，數據成本，如果缺乏數據就會像無源之水，人工智能就不能學習。第二，軟、硬件成本，前者包括算法與應用開發創新等費用，后者包括NPU、GPU與CPU等成本。第三，落地成本，即處理方案的推廣和后續服務等方面的成本。第四，設計成本與部署、維護成本等。

4.3 仿真思考能力弱

計算機網絡技術中運用人工智能，對應的仿真思考能力并不強。人工智能的核心就是像人類那樣思考，能夠在計算機信息精準處理的同時，解決模糊的信息，此為仿真思考能力。不過，人工智能要實現仿真思考必須要提高仿真技術，導入思維數據，經過學習構成精準的思維模型，以此做出準確的判斷。

5 計算機網絡技術中運用人工智能的發展對策

5.1 健全技術服務，突破應用領域

在計算機網絡技術中運用人工智能的發展趨勢顯著上升，所以在研究人工智能的過程中，需要不斷健全服務，開拓技術運用范圍，促使人工智能得到健康穩定的發展。計算機網絡已經成為現代社會發展不可缺少的一部分，互聯網中各種數據訪問給服務器造成了極大的壓力，人工智能需要在已有運用領域外，強化對計算機網絡運用領域的突破，涵蓋對計算機網絡流量監督控制、數據信息真假判斷、數據篩選分析等。除此之外，需要優化升級人工智能前沿技術，實現萬物互聯。綜合傳統行業發展，其已然使用了互聯網技術，將來人工智能的運用必將成為常態[6]。

5.2 增強技術研發，減少運用成本

在將來的發展過程中，人工智能的運用需要努力研發技術，從而減少運用成本，促使越來越多的企業能夠享受到人工智能帶來的便利。人工智能的研發需要大量的資本與人才作為支撐，為推動人工智能迅速研發與運用，需要不斷細化人工智能的運用方向，形成政府與企業、學校與科研機構的強強聯合，使優質資源全面集中起來，促使人工智能得到全面開發。綜合區域經濟發展需求，各地優勢企業對人工智能運用需求也有所不同，所以集中優勢資源全面研發人工智能可以采用重點攻克的模式，有針對性地展開技術研發與推廣。

5.3 做好仿真設計，增強運用效果

人工智能思維仿真效果對人工智能運用于計算機網絡的效果影響較大。目前的人工智能并不復雜，思維能力還無法達到較高層次的認知智能，所以仍需持續優化仿真設計，提升人工智能學習能力和思維能力，促使人工智能具備同步學習能力，從而持續整合與發展思維邏輯，根據要求精準順利地開展工作，防止發生遺漏與錯誤，充分發揮人工智能的高效性。

5.4 健全技術產業鏈，增加經濟收益

產業鏈全面發展能夠將分散的各種高質量資源集中起來，從而促使區域經濟快速發展。在計算機網絡技術中運用人工智能，需要持續健全技術產業鏈。而在產業鏈中運用人工智能，可以提升其經濟收益。在各行業的發展中，產業鏈發展是重要發展趨勢。與此同時，只有不斷發展產業鏈，才可以真正推動行業可持續發展。行業發展運用計算機網絡技術和人工智能，能夠讓高階認知智能代替人工工作，減輕人工工作壓力和負擔，增加經濟收益。

6 結語

隨著計算機網絡技術持續運用，人工智能也在持續發展和進步。人工智能在一些方面取代了人力，提升了經濟效益與社會生產力。由于人工智能研發時間較長、成本較高，人工智能尚未應用到全領域，在將來的發展過程中，在研發人工智能時，需要增加資金投入與政府扶持，提升仿真設計與運用效果，使其得到廣泛運用。