人工智能在计算机网络技术中的应用探析

庞敏

[摘 要]近年来，人工智能作为信息化时代的典型代表，其应用领域越发广泛，也备受社会各界人士关注，并开始应用在生理学、电子学、计算机科学以及生物学等领域。随着互联网技术和信息技术的不断更新，对于计算机网络技术来说，实现人性化、智能化的服务已经成为一个必然的发展趋势。基于此，本文首先介绍了人工智能技术中的基本概念，然后结合人工智能的主要优势，探讨了其在计算机网络技术当中的应用。

[关键词]人工智能;计算机网络技术;安全隐患

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2019.04.073

[中图分类号]TP18;TP393.0[文献标识码]A[文章编号]1673-0194（2019）04-0-02

人工智能技術能够在各方面代替“人力”进行工作，并将存储的信息资源转变成“生产力”，受到人们的青睐与重视。在计算机网络技术中，人工智能技术的应用，能够按照生产工程的具体生产目标和管理任务，制订相应的技术设计方案、操作流程，对有效资源进行优化配置，加上人工智能技术具有信息处理和编辑特征，能提升计算机网络的可移植性，从而达到资源信息实时共享、提升工作效率的目的。

1     人工智能的优势

人工智能的概念在20世纪60年代被提出，经历了多年的发展，开始应用在很多领域。人工智能技术体现了综合性的特征，涵盖了心理学、计算机科学以及语言学等多种理论体系，就现阶段人工智能的发展趋势来讲，其功能也越发多样，主要包括模式识别、自动设计程序以及语言理解等，随着时间的推移，以及学者对于人工智能的研究不断深入，必然会拓宽其应用范围，同时其优势也将越发显著。人工智能的优势主要体现在以下几个层面。

1.1   拥有巨大的潜力

人工智能沿袭了计算机网络技术强大的运算功能，同时与计算机网络技术相比，拥有巨大的潜力。但是，人工智能的运作过程中更加依赖内部运行结构的支撑，不会消耗过多的能量，同时也将减少外界环境的影响。因此，应用人工智能符合可持续发展的要求，也体现了高效与低耗运作的特征。

1.2   拥有强大的运算功能

人工智能的运算功能较为强大，可解决模型不确定以及信息模糊等诸多问题。在大数据时代，人们提高了对于大数据技术的重视程度，而人工智能同样有效应用了大数据的相关理念，能够通过数据建模预测事物的发展方向，已成为网络管理重点。值得一提的是，传统的运算模式在处理海量信息时仍然存在诸多问题，但人工智能却可以避免该问题，可对海量数据信息进行精准判断，在处理模糊信息时更加高效，能够有效提高网络运行的效率。

1.3   人工智能的学习能力相对较强

传统的计算机网络技术具有提前预设的功能，而人工智能则在此基础上具有严谨而详细的逻辑推理，拥有较强的学习能力，解决问题的方式更加直接、有效，与智能生物具有密切的联系。此功能无疑彰显了科学技术的突破，同时也给人类社会发展带来了诸多恐慌。

2     计算机网络技术中的常见问题

自进入21世纪以来，计算机的应用范围越发广泛，其发展速度也在逐年加快，人们也已经认识到计算机技术的诸多优势。随着计算机技术在多个领域开始普及，越来越多的研究人员开始认识到计算机网络技术应用过程中的问题。常见的问题主要体现在以下几个方面。

2.1   存在严重的安全隐患

计算机网络技术的普及，为不法分子以及黑客等提供了可乘之机，增加了网络安全隐患，同时也使用户的重要信息面临被盗取、侵袭的威胁。针对此问题，人工智能拥有高度智能化的优势，能够对计算机网络系统进行全面监控，及时处理可疑数据，制止网络犯罪行为，进而有利于营造良好的网络运行环境。

2.2   计算机网络监控力度不足

计算机网络的应用过程中将会产生海量的数据信息，那么对数据进行精准控制将具有一定的难度，特别是数据的不规则，进一步增加了数据管理的压力，很难确保全部数据的有效性与真实性，也无法为用户提供真实、有效的信息，体现出计算机网络网络建设具有精准度不高的缺陷。针对此问题，可有效借助人工智能技术，保证监管力度，并使目标信息控制更加精准，从而提高信息传输的可靠性与安全性。

3     人工智能应用于计算机网络技术中的可行性

进入21世纪以来，很多学者提高了对于人工智能的重视程度，其优势显著，同时推广范围也越来越大，社会各界都探讨了人工智能技术的利弊，并提出了相应的见解。特别是2017年我国针对性地出台了新战略，其主要目标为3年内使人工智能技术的发展水平处于世界前列，并赶超美国。针对此战略方针，科技部给予高度重视，落实了13个转型技术项目，并预期增加资金投入，预计2021年实现项目交接，交接的重点为人工智能神经网络芯片的开发与运行，有专家对此发展趋势进行分析，然后得出截至2030年我国人工智能技术的应用范围将更加广泛，其中包括医疗、金融、零售以及汽车等，发展前景相对广阔。

4     人工智能在计算机网络中的应用

4.1   在安全管理中的应用

4.1.1   人工神经网络

人工神经网络的应用真正达到了人工智能的目的，同时也使人工智能技术的优势更加显著，它模仿人脑的机能以及运行状态，在学习能力上体现了诸多优势，人工智能体系可在噪声环境中准确辨识数据，有效提高了检测结果的准确性，从而使计算机网络体系的运行更加安全、可靠。例如，在输入图像后，人工智能将会快速运转，神经元也将协同工作，每层神经元都会深入理解并分析图片信息，强化物质探索，从而形成完整的知识体系。

4.1.2   人工免疫技术

人工免疫技术与人体免疫原理具有密切的关系，两者间存在克隆选择、基因库以及否定选择等诸多联系，以上三点也成为人工免疫技术研究的重点问题，如果存在侵袭行为，那么人工智能将会发挥人工免疫技术的作用，对病毒进行完整识别，针对识别不完整的问题，还可进一步优化与补充。

4.1.3   数据挖掘技术

数据挖掘主要是运用网络连接的特征实现完整而系统化的表达，能够使入侵模式更加准确、规则，有利于了解计算机网络活动的规则，及时检测内部异常情况，做好入侵源头定位。以上功能均体现了人工智能记忆上的优势，也有效彰显了检测入侵性能的优势。

4.2   在系统评价中的应用

4.2.1   专家知识库技术

专业知识库可谓是专家体系中极其重要的内容，它所发挥的作用较为显著，能够有效利用系统内累积的专业知识，做好网络评价以及管理的各项工作，其中涉及建库操作以及编码等多项程序，而后对网络进行优化，使运作更加协调，以供技术管理人员进行研究与分析，能够作为有效的理论支撑。此外，专家知识库也可对评价问题、同类型问题以及接近管理相关问题进行归纳、整合，梳理网络体系中的知识点，并将繁杂的知识简单化、清晰化。

4.2.2   人工智能问题求解技术

人工智能问题求解技术需要在特定的环境下才能解决相关问题，在有限的程序中得出最终的结论算法，其中主要涉及以结构化知识表示为基础的求解决技术、以谓词逻辑为基础的推理技术以及以状态图为基础的搜索技术等。其中，搜索技术指导为博弈搜索、状态空间搜索以及问题空间搜索同时开展，一般情况下同一问题需要借助多项搜索技术，能够提高搜索过程的精准度，并保证搜索效率。此外，评价标准可分为最优解与搜索空间两类，若想达到最佳的搜索状态，需要借助公式完成评估，从而高效、快速地解决问题，提高处理效率。

4.3   应用前景

档案馆为了保证档案信息不被盗取，避免安全隐患，通常会引用人工智能技术，将其与计算机网络系统有效结合，其中的防火墻可谓典型代表。智能防火墙可基于决策以及统计等智能算法，做好准确的数据识别，有效控制档案馆的网络访问行为，再发挥过滤技术的优势，解决传统防火墙安全程度不足的问题。

5     结 语

本文主要针对人工智能在计算机网络技术中的应用进行分析，首先阐述了人工智能的应用优势，进而探讨了计算机网络中的常见问题，最后提出了人工智能在计算机网络技术中的应用可行性与实际应用方式，希望本文的相关分析能够为业内研究人士提供借鉴，进而为人工智能的推广与应用注入动力。

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