計算機網絡發展中的人工智能技術應用探析

夏宇　都占江

關鍵詞：計算機網絡；人工智能技術；應用價值；具體應用

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）14-0090-03

人工智能理念最早起源于1956年的達特茅斯會議。在該會議上，“人工智能”這一理念被提出，并隨著技術的進步，人工智能理念逐漸發展為一項融合多種現代技術的智能化技術，在各行各業得到廣泛應用，凸顯其模擬人腦思維模式的較高應用價值。在近70年的發展歷程中，人工智能技術涉及的學科愈發豐富、技術水平逐步提高，以計算機學科為基礎，還包括邏輯學、物理學、數學等學科的知識與方法，是一項多學科集合式的高新技術。同時，人工智能技術以人為模擬對象，以人腦為研究對象，不斷提升人工智能技術的“擬人化”水平，替代人在某些高危行業的作業行為，對計算機網絡、人類社會的發展均具有重要的意義。分析和研究人工智能技術助推下的計算機網絡發展，具有較強的現實意義。

1 人工智能技術和計算機網絡技術概述

人工智能技術與計算機網絡技術二者之間具有較強的關聯性，均是現代技術的重要構成部分。計算機網絡技術，人工智能技術凸顯其人腦模擬和智能化的優勢，不僅在其他領域應用的過程中凸顯其技術助力價值，還對本行業計算機網絡技術的發展起到支撐和促進作用。

1.1 人工智能技術概述

人工智能技術，簡稱AI，主要指以人腦和肢體行為為研究對象，模擬人的思維模式和肢體動作，研究、開發可用于延伸人思維、動作的一項現代技術。現階段的人工智能技術已經具備語音識別、智能對話、智能控制、數據自動存儲、聯網管理、智能分析和數據處理等能力，且在各行業中的應用，凸顯行業特點，給予其針對性、智能化支持[1]。如，在數控機床制造環節，人工智能技術可以高精度地控制機床切割數據，并模擬技術人員的某些行為，控制和管理機床生產的全過程。

人工智能技術顧名思義，以“人工”和“智能”為核心要素。從邏輯學的角度而言，人工智能由若干類似單元細胞的方體組成。在開始階段，每個方體均為空白。伴隨著方體矩陣的運行，將句子拆分到每個方體內，與語言形式在方體內建立一個連接，實現信息的輸入和傳遞。在方體矩陣中輸入字典或相關信息，方體之間將圍繞這一內容，建立連接關系，構建神經網絡。后續的信息輸入的響應效率更高。

此外，從人工智能模擬人腦思維和意識的角度而言，人工智能則是一種模擬人的智慧系統。因擁有龐大的知識體系，人工智能的智慧系統在信息搜集、取用方面的能力更強。人工智能技術以計算機為載體，分析、研究和模擬人類的行為和人腦的思維模式，在計算機內編制數據陣列，在技術輸出環節，則按照一定的規律完成輸入工作。基于人工智能技術模擬人腦思維和人類行為的輸入機制、分析模式，人工智能技術除了以計算機技術、信息技術和網絡技術為載體，還涉及生理學、語言學、心理學等多個學科的知識。

1.2 計算機網絡技術概述

計算機網絡技術是以計算機為載體、以網絡為依托的一種現代技術，其技術運行的主要模式為“運用計算機和網絡，實現信息的存儲、傳輸、獲取和處理”。

計算機網絡技術在推動各行業發展方面起到重要的作用，逐漸成為經濟高質量增長的技術支持，成為各個領域新的經濟增長點。

隨著現代技術的進步，計算機網絡技術水平也得到相應提高，網絡的安全性和穩定性進一步提升。物聯網與人工智能技術相融合，并在計算機網絡發展中的應用，是計算機網絡技術進步和發展的未來方向。

2 人工智能技術在計算機網絡發展中的應用價值

計算機網絡在經濟發展、社會建設的各個環節得到廣泛應用，并凸顯其作為現代技術的優越性，對提高經濟發展水平和社會生活質量均具有重要的作用。在社會愈發關注和廣泛應用計算機網絡技術的背景下，計算機網絡也應得到不斷更新和改進，融入新知識、新技術，滿足各個領域日益增長的技術應用需求。將靈敏化、便捷化、智能化和自動化的人工智能技術應用于計算機網絡發展過程中，能凸顯人工智能技術在行為模仿、自動輸入方面的技術優勢，提高計算機網絡的反應速度和信息分析處理能力[2]。

一方面，將人工智能技術融入計算機網絡中，是計算機網絡未來發展的必然趨勢。二者均作為現代技術的關鍵技術，其技術融通性和對接性較強，有利于人工智能技術便捷化、可行性地應用于計算機網絡系統，逐步提高計算機網絡的智能化水平，具有較強的可行性[3]。另一方面，較為計算機主體系統，以模擬人腦思維模式為主的人工智能技術，其分析處理信息、資源整合、工作協作、學習推理、信息記憶的能力較強，能在短時間內完成信息收集、整理、分析、處理、存儲、轉化、應用工作。例如，人工智能技術能在最短的時間內收集和分析信息，從眾多信息中找到目標信息，并對關鍵信息進行追蹤處理，經過數據分析和處理之后，將相關信息傳送給用戶。再如，人工智能技術具有較高的資源整合能力和信息分析能力，在計算機網絡中的應用，能實現信息的共建共享和工作協作，多主體共同參與信息編輯，計算機網絡的信息處理效率得以提高。例如，在數控機床加工環節，技術人員輸入切割和加工參數，數控機床對材料進行自動化加工，切割和加工的精確地得到提高；且能有效降低因人為因素導致的參數錯誤、偏差等問題。再如，當數控機床切割環節，遭遇已經發生過一次的事故，如，材料缺失等，計算機人工智能系統則能根據技術人才上次處理同類問題的操作，自動化控制機床進料和切割速度，智能化、自動化解決機床生產問題。

簡而言之，在人工智能技術廣泛應用的背景下，其在信息分析、處理、行為和意識模擬方面的優勢尤為突出，能助推計算機網絡高質量、高效率發展，在計算機領域具有較高的應用價值。

3 計算機網絡發展中人工智能技術的具體應用

在計算機網絡發展中應用人工智能技術，具有較強的可行性和較高的應用價值，是現階段以及未來階段計算機網絡的主要技術支持和發展方向。在計算機網絡發展中應用人工智能技術，需要技術研發人員明確人工智能技術的優勢和應用弊端，在規避弊端的同時，發揮和放大人工智能技術的優勢和價值。技術人員要重點關注人工智能技術所具有的三種模式，即：專家模式、機器學習和識別模式，從技術改進、安全防護兩個方面入手，在計算機網絡中有效應用人工智能技術。

3.1 明確技術弊端，健全服務體系

人工智能技術在計算機網絡和各個領域中的應用，雖然具有較高的應用價值，也存在一定的弊端，如：應用范圍小、技術開發成本高、仿真思考能力弱[4]。

首先，人工智能技術在計算機網絡中的應用，大多停留在數據分析和數據安全管理層面，對網絡技術的實際涉獵程度較淺，尚未形成結構完善的應用模式。鑒于這一情況，技術研發人員，要在強化數據安全技術應用的同時，向計算機網絡的其他領域進行外延，有意識地向計算機網絡的其他領域和功能性進行外延擴展，如，向流量監測控制、數據真假性判斷、數據篩選分析等領域。同時，與大數據分析技術相聯合，共同擴展計算機網絡的功能性，推動計算機網絡技術高質量發展，解決大量數據給服務器造成的運行壓力大、運行效率低等問題，提升計算機網絡的功能性。人工智能技術在計算機網絡中凸顯其在數據收集、分析歸納和處理方面的優勢作用，對收集的大量信息和數據進行自動化分析，對數據進行分類保存，緩解大量信息涌入計算機系統卻未被及時處理給計算機服務系統帶來的巨大壓力。人工智能技術應用過程中，其前沿技術也在不斷改進升級，在計算機網絡中的應用，能實現萬物互聯。

其次，人工智能技術的研發需要投入大量的人力、物力和財力，資金消耗量大。但是，人工智能技術在各個領域中的應用優勢得以凸顯，將人工智能技術應用于各個領域是未來經濟發展的必然趨勢。在這一背景下，政府、科研所和企業要加強技術研發聯合，結合生理學、心理學、邏輯學諸多領域的專業知識，加大技術研發力度，盡可能降低技術研發成本，讓人工智能技術應用下的計算機網絡惠及更多領域[5]。一方面，技術研發需要大量的人才，具備專業知識和能力的人才，能降低研發試錯率，從而有效降低在試錯環節的支出成本，能達到節約科研經費的目標。各地政府、高校、企業以及科研所要強強聯合，從高校育人環節入手，根據人工智能領域和計算機網絡領域的技術水平、科研水平和對人才的具體需求，將需求反饋于高校專業建設和學科教學環節，促使高校以社會需求為方向，改進教學模式和育人模式。企業、科研所則要與高校建立校企合作聯合育人模式，為人工智能和計算機網絡專業的學生提供實訓和實習的機會，檢驗和鞏固學生對計算機網絡理論知識的掌握程度，并強化學生技術操作能力和科技研發能力。政府要從資本入手，設置支持計算機網絡智能化改造和發展的專項財政資金，具備技術研發能力和需求的學生、企業均可按照流程，向政府申請財政撥款，由政府審核通過后，財政部為其提供專項財政資金支持。另一方面，由于各地的產業結構不同，各地的綜合經濟發展需求不同，各地政府要基于當地的產業結構和經濟發展需求，加大對特定產業的技術研發支持力度，有針對性地研發和推廣人工智能技術，降低支出成本。

最后，人工智能技術目前仍處于探索發展的階段，對人腦思維和意識的模擬程度停留在淺層，無法得到最高層面的認知智能模擬水平。而仿真技術的應用，可以持續增強人工智能的學習能力和思維能力，結合人工智能技術對人腦思維模式的模擬技術，推動人工智能技術按照輸入的指令和模擬的思維模式，不斷學習新知識，并基于思維模式，吸收和思考知識。例如，在人工智能技術已經被輸入思維模式的基礎上，技術人員向系統內輸入信息，人工智能則可以根據上一次下發的指令，模擬思維模式，對信息進行自動化處理，并對設備下發運作指令。

3.2 基于智能技術，加大研發力度

由專家模式、機器學習和識別模式構成的人工智能技術，具有其所特定的技術價值[6]。專家模式可以讓系統依據專業知識自動化處理和解決問題，系統內那些只有依靠專家才能解決的問題，可以依托于智能化系統自動解決；機器學習是人工智能思考與處理問題的方法，其本質是模擬人的思維模式和意識；識別系統模擬的是人的多種感官。例如，指紋識別、面部識別、聲紋識別等。

在計算機網絡發展中應用人工智能技術，就要基于網絡系統的安全性，在保障計算機網絡安全的基礎上，加大技術研發力度。

依據專家處理問題的經驗，建立數據庫，將其作為計算機推理和運行的主要依據。在建立數據庫的基礎上，采用編碼技術，建立檢測系統數據庫。當外界信息入侵時，檢測數據庫可以依托于數據庫對入侵信息進行全面檢測，將數據庫作為判斷的主要依據。

例如，當危險信息入侵時，系統能自動化對其進行阻隔、攔截處理，保證計算機網絡的安全性；當觸發指令信息入侵時，檢測系統對其進行自動化檢測，從數據庫中挖掘與其存在關聯性的處理方法和信息，依據數據庫中已有的經驗，對該指令進行自動化處理，如，信息分類存儲。其中，需要重點關注的是，若數據庫不完整，檢測系統將無法準確判別入侵信息是否為安全信息。鑒于此，在運用人工智能技術時，要從內外兩個方面，建立健全數據庫，確保數據庫涵蓋各個領域的全部信息。

人工智能技術在數據挖掘方面的價值較高，能在短時間完成信息挖掘的任務。數據挖掘主要依托于人工智能的學習能力，技術人員要基于人腦的認知規律、思維意識，加強技術研發和數據挖掘，提高學習和模仿能力。

計算機網絡技術中，人工神經網絡是其核心技術。人工神經網絡技術以人工智能技術對人腦思維的模擬為要點，能對收集的信息進行自動化分析和人性化處理，在各個領域得到廣泛應用。例如，對噪聲、畸變進行識別，能完成高精度的識別工作，讓識別和檢測工作愈發高效、高質量。

4 結束語

在數字化和信息化時代，經濟和社會在現代技術的支持下，取得長足進展。人工智能技術、物聯網技術以及計算機網絡技術的融合性得到提升，能替代部分人工作業，以其高效、高品質、高安全性的特點，在各個領域得到廣泛應用。推動人工智能與計算機網絡相融合，就要從人工智能的專家模式、機器學習、識別模式入手，加大科研力度，以技術型人才，降低研發成本，以人工智能技術推動計算機網絡高質量發展，以計算機網絡高質量發展推動社會高質量建設、經濟可持續發展，提高科技領域的社會服務質量和水平。