人工智能在計算機網絡技術中的應用研究

摘要：人工智能技術作為當前最為先進的技術手段之一，對于計算機網絡技術的發展具有重要意義。人工智能可以應用在計算機網絡技術的多個方面，比如數據挖掘分析、網絡安全管理、網絡系統管理與評價、平臺智能化管理方面。當前，人工智能技術應用還存在一定的不足，因此，有必要進一步提升人工智能技術，實現計算機網絡技術應用領域的突破。

關鍵詞：人工智能 ?計算機 ?網絡技術 ?應用

中圖分類號：TP39文獻標識碼：A???文章編號：1672-3791（2022）05（b）-0000-00

作者簡介：徐和兵（1996—），男，本科，助理講師，主要從事信息技術教育研究。

Application of Artificial Intelligence in Cmputer Network Technology

XU Hebing

（Hengyang Preschool?Education College，?Hengyang， Hunan?Province， 421002?China）

Abstract：As one of the most advanced technical means， artificial intelligence technology is of great significance to the development of computer network technology. Artificial intelligence can be applied in many aspects of computer network technology， such as data mining analysis， network security management， network system management and evaluation， platform intelligent management. At present， there are still some deficiencies in the application of artificial intelligence technology. Therefore， it is necessary to further improve artificial intelligence technology and achieve a breakthrough in the application field of computer network technology.

Key Words：Artificial intelligence; computer; network technology; application

在信息化時代背景下，人工智能技術正在走上時代的舞臺中央。人工智能是智能化的信息技術，其利用系統程序來仿照人類的思維模式、按照預先設定的行為方式來開展工作。在計算機網絡技術發展過程中，數據信息量逐漸增大，相應的技術應用需求更多，人工智能可以代替人解決很多問題，提高計算機網絡運行效率，提高工作水平。當前，人工智能技術與計算機網絡技術積極融合，也促使了計算機網絡技術在各行各業中的深入應用。

1 人工智能在計算機網絡技術中的應用概述

1.1 人工智能技術

人工智能技術英文縮寫為AI技術，其是利用計算機仿真系統來建立的能夠模擬人類思考模式、做出預判決策的綜合性技術，其綜合應用了諸多學科的核心力量^[1]。人工智能也是智慧社會建設的基礎，在人工神經網絡技術的支持下，人工智能可以自主學習、深度學習，不斷完善和補充信息庫，可以通過學習來修正指令的輸出，通過算法來得出更精確的結論。像Alpha Go這一圍棋人工智能程序就戰勝了世界第一棋手，因為其每一步所運行的運算已經超出人可運算的范圍，因而能夠大大提高勝率。在當下和未來，人工智能技術都是熱門的研究方向。

1.2 計算機網絡技術

計算機網絡技術是指一切應用計算機及網絡進行信息存儲、傳輸和處理的技術。當下，計算機網絡技術作為一種促進各行各業發展的支撐技術，正在不斷提升技術水平，并實現網絡技術的深度開發，將大數據、云計算、物聯網、人工智能等技術都融合在一起^[2]。計算機網絡結構的設計及網絡應用系統都直接影響到信息的存儲與傳輸，網絡的安全性和穩定性十分重要。

1.3 人工智能在計算機網絡技術中的應用優勢

人工智能應用于計算機網絡技術中能夠達到“1+1>2”的效果，兩種技術的融合可以促使計算機網絡技術更加智能化^[3]。原本由人來操作的計算機，在人工智能技術的應用下，實現了智能化的信息處理，人工智能系統可以按照管理員的思維方式和指令要求來進行分析判斷，快速對收到的信息做出應對和處理，這也促使計算機網絡技術實現“數值計算”到“邏輯計算”的變革。

2 人工智能在計算機網絡技術中的具體應用方面

2.1 數據挖掘與預見性分析

在大數據時代，人工智能在計算機網絡技術中的應用表現在數據挖掘和預見性分析方面。計算機網絡運行過程中產生的大量數據信息量十分大，如果單靠人來進行數據挖掘和分析工作的話，需要耗費大量的人力^[4]。以往所應用的數據挖掘和分析技術是程序技術，人工智能技術應用之后，其可以實時匯總和分析計算機網絡數據，并實時得出相應的處理結果，進而按照數據挖掘和處理的需求進行智能化的操作。而且，人工智能還可以結合網絡數據進行預見性的分析，并做出合理判斷，分析結果可以提交到管理員處。11FF891D-0339-4D4E-A0E0-E5D1B55F7275

2.2 網絡安全管理

人工智能在計算機網絡技術中的應用包含提供網絡安全保障工作。開放的網絡最容易受到黑客的攻擊，網絡中所傳輸的文件還可能被植入木馬病毒，破壞網絡安全一方面可能造成網絡癱瘓，另一方面可能導致數據丟失或被盜。很多數據信息關系重大，一旦出現問題可能造成嚴重后果^[5]。傳統的網絡防火墻以及殺毒技術并非智能化的，其可能無法及時檢測到入侵，或者無法及時采取有效措施來處理入侵。但是應用人工智能技術之后，其可以更為靈活有效地處理所有信息，實時開展入侵檢測，并不斷進行學習，補充信息識別庫，及時偵測和處理安全隱患;還可以代替人來智能化處理垃圾信息、垃圾郵件，從而解放人的時間，提高工作效率。

2.3 網絡系統管理與評價

人工智能還可以應用于網絡系統管理與評價中，其中主要包含了人工智能問題求解以及專家知識庫建設方面。一方面，互聯網人工智能服務已經成為一種新的趨勢，利用人工智能技術可以解答用戶的諸多疑問，還可以實現與用戶之間的交流對話。人工智能不僅可以識別文字、還可以識別語音^[6]。而且人工智能可以用來進行信息數據的搜索工作，這比單純由人來進行信息搜索要高效的多，其可以按照搜索要求來獲取數據，并對搜索的結果作出評價，在海量網絡數據信息中幫助人及時獲取信息。另一方面，人工智能還可以建立專家知識庫，采用編碼、壓縮存儲技術，將大量直接有效的信息進行數據庫存儲，并進行數據庫的智能化管理，完善計算機專家系統，讓專家知識庫的經驗、數據、理論能夠直接發揮作用。

2.4 平臺智能化管理

政府、企事業單位、社會組織等所建設應用的計算機系統平臺也可以使用人工智能技術，特別是在物聯網時代，人工智能可以及時收集各種數據，其中包含操作數據、傳感器數據等，從而進行智能化的數據分析和管理，實現整個平臺的智能化管理。像當前有的物流企業已經應用了全智能化分揀系統，可以由智能機器人來按照區域分揀快遞;有的企業采用智能化控制平臺，同時應用機器人生產，大大解放了勞動力。

3 人工智能在計算機網絡技術中的應用不足

3.1 應用領域仍存在短板

人工智能在計算機網絡技術中的應用領域還存在短板，其當前的應用實踐只是小范圍的，并沒有形成廣泛而普遍的應用。當前，人工智能主要應用于計算機網絡的數據管理、安全管理方面，還有很多生產方面的領域沒有涉及。人工智能的核心技術還有待突破，一些新的應用領域的研發力度還不夠，無法實現各行各業的有效滲透。

3.2 技術應用產業鏈不夠完善

在“中國制造2025”的時代背景下，人工智能應基于計算機網絡技術的應用更為廣泛地服務于產業鏈的發展中。人工智能作為一種高端技術，其已經上升至國家戰略層面，掌握和發展人工智能技術可以為國家生產建設服務。現如今，人工智能技術的應用和發展呈現出“點”狀，而不是鏈條式，可見，人工智能在計算機互聯網中國的應用產業鏈不夠完善，其往往是產業鏈中的一環，沒有形成較長的、閉環式的產業鏈。

3.3 人工智能技術開發應用成本較高

就當前來看，人工智能技術的開發和應用成本較高，在資本的浪潮下，人工智能成為新的投資領域，但是由于人工智能技術的開發成本較高，有需求的單位在投入應用人工智能技術時所需的成本也比較高。因此，很多情況下，人工智能在計算機互聯網技術中的應用主要體現在政府層面、大型企業和科技創新型企業，大多中小型企業對人工智能技術的應用存在存在不足。

3.4 “仿真”思考能力有待提升

人工智能應用于計算機網絡中，相應的“仿真”思考能力還有待提升。人工智能的關鍵是代替人類來進行思考，其可以在計算機信息精準處理能力的基礎上，處理一些模糊化的信息，這是一種“仿真”思考能力。但是人工智能想要達成高效的“仿真”思考需要技術上的不斷提升，以及大量思維數據的導入，人工智能必須通過學習來形成更為準確的思維模型，從而避免做出錯誤的判斷。

4 人工智能在計算機網絡技術中的應用發展策略

4.1 完善技術服務，實現領域突破

人工智能在計算機網絡技術中的應用發展趨勢明顯，因此，在開展人工智能技術的研究中，應進一步完善服務，拓展技術應用領域，實現更為廣泛的人工智能技術應用。計算機互聯網已經成為人工生活、工作的日常場域，網絡中龐大的數據訪問量已經給服務器帶來較大的壓力，人工智能技術應在現有的應用范圍之外，加強對計算機網絡領域的全面突破，包括對計算機網絡的流量監控、計算機數據信息的真偽判斷、數據的篩選分析、有針對性的信息管理和處理等。另外，還有必要對人工智能的前沿技術進行升級，為萬物互聯而服務。結合傳統行業的發展來看，其已經應用了互聯網技術，未來人工智能技術的應用也將成為常態。

4.2 完善技術產業鏈，提高經濟效益

在新時代背景下，產業鏈化的發展模式可以集中優勢資源，推進區域經濟的發展。在未來發展人工智能在計算機網絡技術中的應用時，也有必要進一步完善技術產業鏈，讓人工智能技術應用于產業鏈中的更多環節，從而提高人工智能技術應用的經濟效益。在各行各業的發展過程中，產業鏈化的發展是一種必然趨勢，而且只有日益成熟的產業鏈，才能夠真正有效推動行業的發展。在行業發展中應用計算機互聯網技術時，同步應用較為成熟的人工智能技術，將人工智能技術作為智慧化分析和處理指令、收集處理數據信息的重要工具，可以促使高階認知智能真正有效代替人來開展工作，技術人員則可以從事更多的管理層次、技術監控工作。

4.3 加強技術研發，降低應用成本

未來，人工智能應用于計算機網絡技術中還有必要進一步加強技術研發，以逐漸降低應用成本，讓更多的企業可以享受到人工智能技術所帶來的紅利。人工智能技術的研發同樣也需要資本和人才的支持，為了促使人工智能技術的快速研發和應用，可以細化人工智能的應用方向，形成政府、企業、高校、科研機構的強強聯合，促使資源能夠集中在一起，實現人工智能技術的有效研發。結合區域經濟的發展需求來看，各地優勢企業對于人工智能技術的應用需求也存在差異，因此，集中優勢資源來研發人工智能技術也可以采用重點攻克的方式，有方向、有思路、有規劃地進行技術研發和推廣應用。11FF891D-0339-4D4E-A0E0-E5D1B55F7275

4.4 優化“仿真”設計，提高應用效能

人工智能的“思維仿真化”的效果直接關系到人工智能在計算機網絡技術中的應用效能，當前，有的人工智能技術還比較簡單，思維能力還達不到高層次的認知智能，因此，未來還需要不斷優化“仿真”設計，提高人工智能的學習和“思維”能力，讓人工智能從開始工作的一刻起就同步開展“學習”，以不斷整合和發展思維邏輯，更為準確地按照管理人員的要求來開展工作，避免出現遺漏和錯誤，發揮出人工智能的高效能。

5 結語

綜上所述，隨著計算機網絡技術的普遍應用以及人工智能技術的研發突破，人工智能已經在很多方面有效替代了人力，提高了生產力和經濟效益。由于人工智能的研發周期長、成本高，人工智能技術還沒有形成全面領域的突破，未來，在進行人工智能技術研發過程中，應加大資金投入、政府扶持，促使人工智能技術的廣泛應用，提高“仿真”設計和應用效能。

參考文獻[1] 譚潤.智能化時代的深度學習問題探討[J].創新創業理論研究與實踐，2020，3（23）：168-169，175.