大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用

摘 要：在大數據時代，人工智能技術快速發展，推動了計算機網絡系統的升級，促使計算機網絡結構與功能不斷優化，為人們的生活生產帶來便利。通過分析人工智能技術的優勢，并整理其在計算機網絡技術中的應用途徑，發現人工智能技術可以提高計算機網絡的自動化、智能化水平，并且能夠減少計算機網絡安全問題，在現代社會中具有較好的應用價值。

關鍵詞：大數據；人工智能；計算機網絡技術；多樣化數據；價值密度；生產效率

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2024）10-0-03

0 引 言

人工智能是現代信息技術發展的產物，在推動計算機網絡技術發展中起到了重要的作用[1]。引入人工智能技術后，只需輸入特定的指令，即可完成各種事項[2]。在大數據時代背景下，人工智能技術的快速發展，衍生出各種各樣的新型服務，比較常見的有各大電商平臺推出的人工智能客服，減輕了客服部門的工作負荷，且能夠滿足現代客戶對于24小時服務的要求[3]。同時，人工智能有著較強的學習能力，可以深度整合各項資源，提供有效的指導，確保各項工作順利推進。因此本文主要介紹了人工智能技術在計算機網絡技術中的應用。

1 大數據與人工智能概述

1.1 大數據

大數據指海量數據。信息數據數量龐大，傳統的數據處理技術已經無法滿足現代社會的需求，因此大數據技術隨之誕生。大數據技術是指不采取隨機抽樣調查方法，對所有數據進行分析處理，從而幫助企業制定經營決策的一種新型技術。大數據技術具有大量、高速、多樣化、低價值密度等特點。

大量：是指數據容量大，1 PB（約為1 024 GB）才能被稱為大數據，大數據技術可以完成海量數據的處理，具有較好的應用前景[4]。

高速：早在2018年，淘寶網數據日增長量就已經達到了800 TB，在大數據場景下，快速完成數據處理是企業急需解決的重要問題，大數據技術能夠高效完成數據處理任務，確保企業業務的順利開展。

多樣化：傳統數據分析主要采用SQL數據庫，但是在信息時代，除了結構化數據之外，還出現了較多的非結構化數據，例如圖像、視頻等，尤其是短視頻快速流行的時代背景下，大數據技術可以完成對多樣化數據的儲存和處理[5]。

低價值密度：傳統數據處理方法主要是對數據進行統計分析與可視化處理，從而生成報表，為企業決策提供支持，但是在大數據時代，可以使用數字挖掘技術、人工智能技術等分析海量數據中有價值的數據，尋找規律，預測用戶的行為與喜好，提供個性化的服務，從而吸引更多客戶[6]。

1.2 人工智能

人工智能是計算機科學的分支，其主要通過分析智能的實質，產生一種模擬人類做出相似決策的智能產品，如機器人、語言識別系統、圖像識別系統、自然語言處理系統、專家系統等。人工智能可以模仿人類思考，擁有較好的發展前景[7]，因此人工智能誕生后，應用范圍不斷擴大，獲得了社會的廣泛關注。人工智能與大數據有著密切的相關性，大數據可以利用人工智能進行信息處理，而人工智能也能夠通過大數據獲取數據支持，因此兩者能夠相互促進，提高工作效率。

2 人工智能的優勢

2.1 提高處理速度

在計算機網絡系統中，信息數據呈指數級增長，具有數據量大、數據類型多樣且不確定性強等特點。傳統的數據處理技術面對大數據時處理效率低下，無法滿足實際工作的要求。人工智能技術的出現使得數據處理更高效，完全可滿足現代工作的需求。通過對海量數據進行整理與分析，從而挖掘其中的規律，及時發現問題并反饋，確保信息處理的高效化[8]。同時在信息處理過程中，人工智能技術能夠實現分級、分層管理，確保計算機網絡系統的安全性，減少人力成本，降低研發費用，有助于提高企業的經濟效益，因此在近年來獲得大力推廣。例如，阿里云平臺基于人工智能技術提供了各種智能化服務，包括智能語音技術、機器學習平臺PAI、圖靈機器人等。

2.2 學習能力強

人工智能具有較強的學習能力，可以高效處理數據。通過大數據支持，可以使人工智能獲得更多的數據資料，利用相關模型進行決策與判斷。例如在醫學領域，人工智能可以對海量影像學數據進行甄別，提取有價值的影像資料，根據臨床影像學診斷標準進行綜合解析，從而獲得更加準確的結論[9]。同時在決策過程中，人工智能可以模擬人的智能來解決復雜問題，從而提高問題的解決速度。例如在城市交通管理中，可以整合城市交通數據資源，對車流量、排隊長度、通行時間等數據進行綜合分析，制定科學的解決方案，提高通行效率，解決城市交通擁堵問題，推進智慧城市的發展。

2.3 提高生產效率

將人工智能技術應用到生產管理中，可以節省人力成本，提高生產效率。例如傳統生產模式過程繁瑣、效率低下，導致生產成本居高不下；而人工智能則能夠優化生產流程，減少生產損耗，大幅提高生產效率，提升企業利潤率[10]。同時，隨著現代人工智能技術的快速發展，尤其在我國工業4.0改革中，人工智能發揮了重要的作用，不但優化了企業生產流程，更確保了生產安全，還可以提供智能化決策，提升產品質量，促使生產自動化向智能化轉變[11]。例如一輛汽車的零件有2萬多個，需要多次質檢，由于各產品質量檢測方法不同，為確保質檢順利開展，降低返廠率，華為云與上汽通用五菱青島分公司合作，開發了“云-邊-端”集成智能體系，通過視覺質檢設備與華為云平臺支持，利用深度學習算法，將訓練好的人工智能進行視覺識別，從而及時發現損壞零件，助力企業降本增效。

3 人工智能在計算機網絡技術中的應用

3.1 建立智能防火墻

防火墻是計算機網絡系統的防護屏障，但是傳統防火墻存在較多漏洞，會引發各種信息安全問題，輕則導致用戶數據被非法篡改，重則導致企業商業機密泄露、重要文件被盜，已無法滿足現代社會的需求。利用人工智能技術優化防火墻，建立智能化防火墻，可以有效降低信息泄露風險，實時掌握網絡運行狀況[12]。人工智能技術可以對防火墻的數據進行整理分析，從而提高計算機網絡的安全性。人工智能可以通過數據挖掘技術發現非法入侵行為，提示用戶及時處理；還可以通過數據比對，分析惡意攻擊的來源，及時采取相應的防護措施，構建更加安全的網絡空間。同時，還需要整合現有數據，依托人工智能的學習行為，對防火墻進行改造，及時發現未知威脅，避免用戶信息被盜。

3.2 優化數據信息管理模式

在大數據時代，人工智能在數據處理過程中表現良好，能夠不斷優化數據信息管理方式。現代用戶對于數據處理速度與質量有著較高的要求，并且在現代社會，大數據與人工智能已呈現出融合發展趨勢[13]。人工智能可以對計算機網絡系統中不同類型的數據進行整理與統計分析，并根據分析結果完成自動化操作，提高信息管理效率和質量，為企業管理提供有效支持。人工智能還可以在海量數據中及時發現問題，通過不斷對人工智能進行訓練，對問題數據進行深度挖掘，對工作流程進行優化，幫助企業提高內部控制質量[14]。例如目前有醫藥公司借助人工智能算法進行醫藥研發，其核心原理是把各類臨床數據庫、化學分子庫、藥物（及類藥化合物）庫等通過貝葉斯模型、卷積神經網絡、決策樹等將原本需要由人工完成的，如藥物靶點發現、蛋白質受體匹配、活性化合物篩選等工作，交由計算機自動完成。麻省理工學院的研究人員曾訓練了一個深層神經網絡，用以預測抗菌活性分子。該系統僅用幾天便篩選了1億個化合物，若依靠人力根本無法完成上述工作。

3.3 提供個性化服務

現代用戶對于同質化內容的興趣較低，希望獲得個性化服務。通過人工智能技術，可以對用戶數據與信息進行快速處理，并根據用戶行為，借助檢索功能、語言處理功能，通過神經網絡、模糊邏輯算法等，實現數據處理與分析，從而完成用戶訴求的高精度檢索。例如淘寶網利用人工智能技術，整合用戶的瀏覽歷史、購買記錄以及用戶的性別、年齡、職業等信息，通過深度學習與大數據分析，可以精準把握用戶的喜好與需求，在海量商品中為用戶推送感興趣的商品，節省用戶的時間與精力。淘寶網推送界面如圖1所示。

3.4 提供微型計算機服務

在大數據時代，計算機設備正朝著小型化、微型化發展，人工智能在這一領域也表現出較好的應用效果。人工智能可以提供智能化處理服務，為微型計算機的應用提供有效的技術支持。通過語言編寫程序，可以讓人工智能所具備的邏輯運算能力更好地呈現于微型計算機中[15]。例如百度公司研發的微型計算機“小度”，可以根據人的語音指令進行檢索，并通過訪問計算機網絡完成播放音樂或視頻等操作。在運行過程中，數據庫接收語音指令后，將其轉化為數字信號，然后傳輸到系統中，人工智能技術能夠根據模糊邏輯算法來執行相應指令，實現語音驅動。在連接“小度”的情況下，還可以通過語音指令完成對其他智能設備的開關，如智能調光驅動、智能門鎖、智能攝像頭等，打造智能化家居環境，為人們的生活提供便利。“小度”機器人實物如圖2所示。

3.5 創新專家系統

隨著大數據技術的推廣應用，人們對于專家系統的需求也不斷提升。在人工智能的支持下，可以對現有數據進行全面整合與功能創新，通過構建新型專家系統，使得系統決策更加科學合理，從而滿足實際工作的需求。人工智能技術的應用，可以整合行業的數據資源，只需要不斷訓練便可獲得更準確的決策。目前有學者提出了基于人工智能與物聯網技術的智能灌溉專家系統，可以通過傳感器檢測各區域土壤水分含量，通過無線傳感器將數據傳輸到服務器，專家系統可以根據采集的環境數據，結合專家知識，通過網絡接口獲取近期天氣信息，綜合分析后給出灌溉決策。該系統在人工智能技術的支持下，可以根據自然語言處理系統實現自動回答，指導用戶灌溉，從而提升農業生產的自動化、智能化水平，提高農業生產效率。

4 結 語

在大數據時代，計算機網絡被廣泛應用于人們的生活生產中，因此產生的信息數據呈爆炸式增長。在此背景下，人們對于計算機網絡的處理速度與準確性有著更高的要求，但是在運算量逐步增長的情況下，系統故障發生率也同步提升，傳統的工作模式已無法滿足人們的需求。人工智能技術可以模仿人的思維方式，并且通過學習模式實現自我更新，自動處理計算機數據并修復系統漏洞，從而提高運行效率，為人們的工作與生活提供便利。

參考文獻

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