基于人工智能的計算機技術應用展望

【摘" 要】 隨著5G、機器識別等相關技術的高速發展，我國人工智能技術愈發成熟，在多個行業得到了有效滲透。文章圍繞計算機技術中人工智能技術的應用展開研究，闡述人工智能的概念和基本特征，探討當前計算機技術中人工智能技術應用存在的問題，分析計算機技術中人工智能技術的應用價值，并嘗試探討未來基于人工智能的計算機技術應用。

【關鍵詞】 人工智能；計算機技術；應用展望

一、人工智能概念與特征

（一）人工智能概念

作為新技術的人工智能，是現代計算機科學技術發展的科學成果，它能夠通過機器學習、人工智能模擬等方式，進行理論開發和開展技術創新研究。人工智能技術作為現代科學技術體系，具有鮮明的延伸性和拓展性。在計算機網絡中應用人工智能技術，能夠有效地推進計算機性能的提升。人工智能技術可以模擬人類大腦思維，處理一系列常見問題，計算機能夠在人工智能技術的支持下有效開展智能化演算。人工智能技術憑借自身的獨特優勢，在眾多行業領域得到了廣泛深入的應用，在很多領域扮演著不可替代的角色。憑借機器學習等先進成果，人工智能技術的發展日趨成熟，還可以通過模擬人類初級思維，開展智能化模擬，得出比人腦思考更為精準的結果。

（二）人工智能的基本特征

第一，人工智能技術的運算速度快。在數值計算中，人工智能技術使得計算機運行的速度始終保持在較高水平，大幅提升計算機運行的效率。人工智能技術模擬人腦思維方法，能夠超越人腦在極短的時間里對數據進行高效地集中處理和精準計算，通過預先設置邏輯程序，人工智能技術大幅提升了計算的準確性，減少了計算失誤情況的發生。

第二，人工智能技術的安全性。現階段我國現代科學技術發展的水平日益提升，機器學習、專家系統、語音識別等成果已在使用中。知識學習模塊能夠依托專家庫開展高效的自主學習和自主分析，精準地預測后續計算機網絡運行安全事件的可能性，人工智能技術能夠自主處理一些較為常見的故障問題，具有保障和維護計算機網絡運行安全高效的基本特點。

第三，人工智能具有強大的學習能力。人工智能能夠模擬人腦的記憶方式和思維邏輯，針對計算機網絡中常見的非線性問題實施高效化的處理，更加精準地進行信息識別以及系統控制。同時人工智能在應用中，具備相對較高的發展潛力，如通過學習、模仿、記憶新的數據信息，提取其中有價值的數據內容，完成信息轉化。與此同時，在信息推理與解釋方面，人工智能有明顯的應用意識，可以讓不同層次信息得到有效處理，進而可構建新數據庫，形成比較完整的學習體系，讓其呈現出人腦相似的行為活動，不斷優化信息轉化效果。在發生網絡故障時，人工智能能夠憑借自身的學習推斷能力，根據可靠依據進行合理推斷，迅速發現問題病灶，并加以解決。

二、計算機技術中人工智能的應用價值分析

（一）有助于數據處理安全性的提升

計算機網絡技術在行業生產中發揮著主導作用，我國各行各業的生產工作均離不開計算機網絡技術的大力支持。計算機網絡技術在應用的過程中產生了較為豐富的數據信息，想要合理高效地應用這些數據信息，需要相關人員投入更多的精力和成本。管理人員在人工智能技術的支持下，開展了系統性的數據收集和數據分析工作，全面深入地挖掘和提取出了數據庫中有價值的信息資源，并結合行業發展的基本趨勢提出了更加科學的決策。對企業發展而言，人工智能技術憑借自身高效收集和處理數據的獨特優勢，很好地適應了企業數據更新速度快的特點，實現了數據源全面覆蓋，有效提升了大數據處理和應用的實際效果，給企業數據處理提供了更為有效的安全保障。

（二）有助于改善人工神經網絡功能

在計算機網絡技術的應用中，人工智能技術的人工神經網絡發揮了關鍵性的作用，人工神經網絡模仿人類大腦思維的方法，通過與計算機技術的深度融合，對計算機網絡的數據信息進行了更為高效、實時地操作，且人工神經網絡具有較強的容錯性，能夠廣泛地接收和分析多種不同類型的數據信息。近幾年人工神經網絡技術日益完善，也為維護計算機網絡技術應用的安全性做出了一定的貢獻。

（三）可影響計算機網絡安全管理質量提高

在人工智能支持下進行計算機信息安全相關活動，具有較好的保障效果。如將人工智能技術深度融合到計算機網絡管理中，可發揮良好的安全性能，在計算機網絡系統防火墻、入侵監測系統建設的全過程中，打造更加全面、完善的防護體系，對接入終端的郵件內容進行更加全面的掃描和檢查，有效杜絕了各類垃圾郵件的進入，及時發現和查殺以郵件為載體傳播的網絡病毒。二者的深度融合應用，推進了計算機網絡數據分析管理工作效率的提升，通過模擬人腦思維，人工智能及時定期對計算機系統進行全方位的檢查和分析，按照特定的邏輯程序，高效、精確地判斷文件中是否存在病毒，并在第一時間處理查殺病毒。

三、現階段計算機技術人工智能應用存在的問題

第一，信息量龐大，數據處理過程相對較長。計算機技術能夠容納較為龐大的數據信息，人工智能技術也為相關人員提供了有效支持，人們能夠依托計算機和人工智能技術更加高效率地控制和操作一系列計算機信息數據，日常生產的效率和質量均得到了保障。但是從人工智能技術和計算機二者關聯的情況來看，在日常生活生產中二者的關聯操作逐漸增多，現階段已經有技術人員在深入討論和研究人工智能技術和計算機融合的相關內容，并且已經形成了一定的技術支撐，但仍有發展空間，以及很多亟待解決的現實問題。伴隨著計算機信息處理總量的增加，當數據信息存儲達到一定的界限時，很難確定人工智能系統能否為計算機持續提供強有力的數據支持。

第二，可能引發網絡安全問題。目前網絡開放性顯著提升，用戶在使用網絡的過程中可能會受到來自內部、外部的各種攻擊，存在較為嚴重的安全隱患，個人信息可能被惡意盜取、盜用，企業、單位、個人的網絡安全均受到影響。

四、計算機技術中人工智能技術的具體應用

（一）數據分析方面

人工智能技術在數據分析方面應用得較為廣泛的技術成果有BP神經網絡、支持向量機等等。1986年，首次提出了BP神經網絡的概念，隨著多年的研究和發展，BP神經網絡已經在很多行業領域中得到了廣泛的認可。該技術成果從某種程度上模仿和體現了人腦的基本功能，能夠依托現代信息技術，對生物系統進行抽象、簡化處理，在誤差反向傳播算法的支持下，打造出一個多層前饋神經網絡。BP神經網絡從結構角度來看和大腦十分相似，在應用中，BP神經網絡突破了傳統程序設置的局限，根據環境變化的實際情況，進行恰當地規律總結，以此開展后續的各種特殊操作。支持向量機也是在數據分析領域廣泛應用的一項成果，比如利用人工智能技術能夠合理地對核函數相關進行選擇與應用，促進量機最優函數目標實現。

（二）網絡系統評價方面

計算機網絡技術具有瞬時性、動態性，因此傳統的信息監控管理辦法并不能很好地適應計算機網絡及其相關技術的現實需要，這就增加了網絡系統全面監管的難度。雖然以往計算機技術應用中有評價功能，能夠量化網絡質量并進行測評。但是計算機網絡系統自帶的評價功能的實現，必須要用戶給予一定的幫助，因此評價的主觀傾向性較為明顯，網絡評價的結果與實際情況存在明顯偏差。人工智能技術應用于網絡系統評價，能夠模擬用戶操作整個過程，人工智能技術能夠保證評價結果的客觀性和公平性。人工智能技術中的智能求解，綜合運用了邏輯推理、結構化知識求解等技術，結合針對網絡系統用戶的實際需求，在海量數據中精確篩選出最優項和最有價值的信息，計算機的檢測效率得到了明顯提升。專家知識資源庫能夠對各類案例的情況進行分析，以最快的速度進行精準地判斷和優化處理，最終整理出最科學、最優化的計算機網絡系統評價方案，人工智能技術和計算機網絡技術的緊密結合，很好地彌補了計算機系統自身在信息識別和處理方面存在的局限，全面改革了專家知識資源庫，對網絡系統評價工作進行了優化升級。

（三）網絡安全防護方面

目前我國網絡環境的復雜性明顯提升，人工智能技術在現有的網絡安全管理工作系統中得到了普及。人工智能技術引入計算機網絡安全管理工作，能夠快速精準地識別各類垃圾郵件和病毒，提升安全系統設置的靈活性。如，用戶在使用電子郵件系統時可能會遇到大量的垃圾郵件，廣告郵件數量較多，一些重要的電子郵件信息可能被覆蓋，影響用戶查閱。用戶在刪除時，需要注意辨別，有時還可能錯誤地將重要的郵件內容刪除。而智能防垃圾郵箱系統能夠自動地攔截垃圾郵件，實現系統自動防護，還能夠降低垃圾郵件傳播的速度。這樣一來，用戶的工作負荷有所降低，為用戶電子郵件閱讀和儲存提供了更有效的保障。人工智能技術能夠運用機器學習等相關成果，快速地識別病毒源文件及其組成結構，在下載文件之前，先交由系統進行細致全面的檢測，發現問題及時上報給用戶，通過預警降低病毒軟件下載的數量。將人工智能技術引入到計算機網絡，可以構建起運行高效的入侵智能檢測系統。同時，合理利用人工智能技術的模糊信息識別，借助人工神經網絡等相關技術成果，定期查殺網絡環境中的各類元素，通過分析發現病毒變化并更新病毒庫，以此來推動計算機網絡安全水平的持續提升。現階段很多辦公軟件都要依托計算機運行和處理，當計算機發生安全問題時，一些較為關鍵的文件資料、數據內容可能會泄露或丟失，人工智能技術能夠實時監測計算機應用，及時地修補計算機漏洞，在發生不可干預病毒的情況下，人工智能技術能夠及時地保存重要數據信息，進而促使計算機網絡管理的安全性得到提升。同時，計算機用戶能夠借助人工智能技術，針對計算機的運行狀態進行實時監測，獲取準確反饋，如果發現有危險因素出現，可以自動彈出安全提示，以此來保證計算機系統的穩定運行。

五、未來人工智能的計算機技術應用展望

在計算機網絡中，運用AR技術中的模糊處理技術，可有效地突破傳統模式對程序的約束和限制，實現與現實相似的行為。人工智能技術對不確定的數據進行了高效的分析和管理，實現了網絡快速發展的現實需要。依托人工智能技術開展網絡分層管理，達成對下級制約的要求，上下級之間發揮了良好的協同作用，上級對下級的監督作用也明顯提升，最終打造出一個協同高效的網絡結構。人工智能技術具有較強的靈活性，可憑借自身的學習功能，自動化地處理各類數據信息，從更高級的層面對數據進行解析，并最終決定命令和對系統進行全方位的監視管理。誠然，人工智能技術在計算機網絡中的應用需要消耗較多的資金，維護成本較高。在未來，人工智能和計算機網絡的進一步融合，仍然需要通過模仿人類思維和行為，發展出計算機程序知識學習的能力。用戶能夠在系統應用的支持下，系統自動完成相關操作步驟，比如用戶在輸入信息數據后交由系統自動開展分析處理，并在較短的時間內呈現出處理后的數據結果，從而為各個行業的生產及經營發展提供支持數據。在未來社會發展進程中，人工智能技術下的機器學習、專家系統等成果的功能將會更加完善，大數據處理的效率將會進一步提高，各行業開展生產和經營活動時，能夠享受到全新的技術成果，促進自身產品生產效率和經營質量的顯著提升。為推進人工智能技術和計算機網絡的深度融合，政府、企業等相關單位需要展開通力合作，政府可以出臺一系列扶持政策，提供更為優質的政策支持和充足的財政支持，企業要加強合作，引進先進技術成果，做好技術優化創新。

六、結束語

計算機網絡技術是我國各行業發展的基礎條件，當前人們已經充分認識到了人工智能技術的獨特優勢，并更加積極主動地將其應用到計算機網絡中。依托數字時代，人工智能技術在各類成果的支持下變得更趨成熟，在安全管理、網絡系統評價、數據分析等多個環節得到了深度應用。在未來，對于人工智能技術的應用，還將持續探索，并積極拓展其與計算機網絡技術的融合方式，各行業將更為廣泛地應用機器學習等功能模塊，從而促進各行業發展建設的實效性的提升。

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