人工智能在计算机网络技术中的应用分析

管艺博

（广东工商职业技术大学，广东 肇庆 526000）

0 引言

随着科学技术的高速发展，人工智能彰显出独特优势。人工智能是新一代“通用目的技术”，对经济社会发展和国际竞争格局产生着深刻影响[1]。人工智能有效提升计算机的运行效率，显示出科技层面的发展与进步。人工智能的存在，可以有效保障系统的安全性，并不断为人们解决各种难题，从根本上改变了以往的作业方式，以更加智能化、高效化的方式提高各行各业的工作效率。人工智能可谓是真正意义上促进网络技术发展，实现了技术与网络的充分融合，对于现代化网络技术发展有重要意义。

1 人工智能概述

1.1 人工智能

人工智能首次被提出，是在20世纪60年代。当时的人工智能作为包含多样学科知识的技术，呈现出智能化显著的特点。人工智能的研究本意是通过机器来代替人工完成各种复杂、繁琐或具有危险性的工作[2]。通过借助机器智能可以缓解人力物力上的投入，更加有效提升工作效率。人工智能涉及的技术范围较广，包括机械制造，设备自动化，集成电路，算法优化，机器语言学习等多种领域。人工智能发展构建于不同学科上，对于各行各业发展都起到了推动作用。

1.2 人工智能特征

人工智能自身的特征在于，可以基于不同模型通过技术手段对不确定性问题进行处理，可以凭借集成芯片的计算能力对模型进行有效的优化再学习，为人们提供准确的信息。人工智能可以实现对数据的完整剖析，为网络管理提供保障；人工智能拥有持续学习迭代能力，从本质上来说，学习能力是高级生物的特征，但是人工智能技术打破这种界限，对传输数据进行计算和推理，获得更高层次的信息，为网络高效运行提供保障；正如英国数学家IrvingJ.Good在1965年所解释的那样：超智能的机器能够超越人类的智慧，并衍生出更多具有智慧的机器。可以说机器设计属于智力活动，并且基于超智能机器能够保障更多的机器被陆续研发出来。人工智能无需使用大量的能源，无论面对多么复杂的数据，人工智能都可以在最短的时间内，找寻到最佳的处理手段。避免信息冗沉和过大的计算量对计算机造成影响，减少计算期间的消耗，提升计算速度。

1.3 人工智能基本方法

1.3.1 搜索方式

人工智能应用可以进行有启发式搜索，也就是人们遇到问题的时优先选用的方法。实际问题推算需要运用方案实验，对不同的可能性开展实验，直到推算出答案。当前搜索方法分成盲目搜索和启发式搜索，前者是针对答案的可能性开展试验，对每一种可能性进行探索；后者则是根据经验，将可能性较小的结果排除后进行搜索。启发式搜索的存在，有助于提升对问题的处理效率，减少不必要的答案。

1.3.2 规划

人们实际生活中遇到问题，通常对问题进行刨析分类、模块化解决，寻求高效解决方式。基于小问题搜索，能够减少搜索幅度，降低问题的复杂性，更有助于解决问题。其中，规划借助启发式信息，有效推动启发式信息进一步发展。针对问题有序的划分和搜索，提高问题解决效率。

1.3.3 知识表达技术

知识在计算机中的表达方式，是应用计算机模拟人工智能的重要因素。问题解决的关键点在于是否掌握各领域的知识，并且基于计算机的强大计算能力快速找到需要的知识，给出参考依据，对知识进行进一步的模拟计算和分析等过程，确保知识的有效应用。

2 当前时代下人工智能的含义

人工智能作为大数据背景下的技术之一，需要借助计算机来实现技术拓展，充分的展现自身的价值。人工智能具有高度综合性，系统中会涉及多种学科的专业知识。特别是语言学的相关知识可以确保人工智能模拟人类思维对接收到的事物进行数据化处理，凸显智能化特征，并且随着人工智能技术的发展，其优势在工作中愈发的明显。

人工智能作为技术领域的先驱者，随着技术的发展，其发展水平持续性的上涨。生活中，人们将工作产生的数据录入到计算机中，人工智能就能根据现有的数据实现整理再加工。并且人工智能技术的发展阶段已经进入到自我学习优化层面，可以在某些领域开展自动化作业，从而大大缩短研发周期，提升研发效率。

此外，网络技术的发展也推动了人工智能的发展进程，计算机网络与人工智能的结合，呈现出相互辅助发展态势。计算机网络中数据运行等离不开人工智能，对于该技术来说，可以快速处理更加庞大更加复杂的数据，从而更好的满足用户需求。人工智能技术作为新时代的重要研究成果，是各个国家现阶段都大力投入想要抢占领先的重要领域，目前我国的人工智能技术还需要进一步的提升，需要对高端工业和人们生活中可智能化的产品进行全面系统化的升级，为国人生活水平的再提升夯实技术基础。

3 在计算机网络中运用人工智能技术的现状

当前时代背景下，计算机网络是工作必备的要素之一，随着网络发展，其覆盖的范围也不断扩大。借助人工智能技术优势，为人们的工作和生活提供便利。人工智能技术对数据进行处理，打破原有网络对工作的束缚。根据网络环境加强对此类信息的监控，提升工作质量。另外，人工智能技术建立的管理系统，配合人工智能实现对信息的全面监测，确保各层的分系统相互协作。工作人员也能利用人工智能保障网络环境稳定运行，为人们工作顺利开展提供保障。可以看出大数据时代背景下，人工智能技术体现于各个领域中。从国家科技成果角度来看，相信未来的发展中，该技术的水平会不断的提升，为人们的生活和工作带来更多的便利，推动计算机网络实现高端发展。

4 人工智能在计算机网络中发挥的优势

当前我国的科技水平发展成果显著，取得多项技术科研成果。但是人工智能技术的发展还需要加强，现阶段该技术与计算机网络的结合，可以对机器人系统设计，实现真正的人工智能。我国的人工智能技术更多是倾向于机械自动化操作，应用在工业领域更多一些，在工业生产过程中，使用智能技术实现对机械的控制，实现自动化作业，减少人工和时间成本。机械设备自动化，可以代替人工进行较危险和复杂的工作，减少人员安全事故发生[3]。基于大数据时代，人工智能有效的提升工作效率，对机械等发出指令，让其按照指令的意愿开展工作。人工智能技术是多种技术融合，涉及的领域较广，知识面较多，对于计算机网络技术来说，两者存在相似之处。因此，在实际结合应用的过程中，人工智能与计算机网络可以有效发挥出高效成果，推动计算机技术领域发展。计算机网络技术在人工智能的辅助下，负责的内容会更复杂，计算机的网络技术处理能力也需要基于内容优化，随着计算机网络技术提升，可以为人工智能带来应用帮助。人工智能技术结合网络技术后，可以提升分析能力，对于不确定数据的分析过程和结果会更加的稳定。针对人工智能技术，与不同设备加以融合，根据不同设备充分发挥自身的工作效果，是顺应当前时代发展的技术趋势。

5 人工智能在计算机网络技术中的实践应用

计算机网络在当前时代背景下，需要根据社会和市场的需求，对原有技术加以创新优化，借助创新理念推动人工智能在网络中的应用。

5.1 计算机网络安全管理中的应用

信息技术高速发展的背景下，于计算网络安全方面是人们普遍关注的方向，包含防火墙、软件检测等。高效安全的防御手段，有助于保障数据安全，防止人们财产和安全受到威胁。反垃圾邮箱可以强化防御性能，利用智能化手段对垃圾信息进行扫描分类，对危险信息发出警报信号，应用存在一定局限性。而人工智能在入侵检测中，有着良好的应用效果，具体有如下几种方式。

5.1.1 规则产生式专家系统

入侵系统检测应用构成，包含了专业的经验数据库，在科学的推理机制上开展检测时，需要人员预先根据入侵特征转化成规则，再对其进行入侵检测评定。通常该项技术需要将相关的数据输入计算机中，给予计算机指令，对数据分析，经过长期的分析，计算机积累了大量的数据经验，可以轻易的对入侵危害时进行有效查找。但是该系统是基于已知经验的基础上建立，难以预测未知经验可，在实际检测范围内存在局限性。

5.1.2 Agent技术

基于计算机网络高速发展，计算机技术在计算上研发出分布式计算。但是在研究期间，需要对高密度模型进行计算，存在巨型机开发困难的现象，小规模计算难以解决巨型机的计算问题，造成资源浪费。世界上存在着大量微型计算机，通过局域网等连接，构成庞大资源。成本低于巨型机，利用其资源开展分布式计算，有效连接机群，确保计算的准确性。随着网络发展，资源情况不断变化，即便是小范围局域网，其资源也是呈现动态化趋势变化，想要利用动态资源计算。难以对其动态变化有效把握，并且网络延迟等成为限制计算机网络发展的影响因素，基于此诞生了Agent技术。Agent技术属于分布式计算技术，可以通过异构网络环境迁移，被称为移动Agent概念。

基于Agent技术可以根据用户指令完成任务，其存在有助于减轻网络负载，该技术的优势在于网络大量原始数据传输，会在网络中不断的传送，一旦网络环境不佳对于数据传输会造成影响。应用Agent技术允许间断式连接，提升网络传输效率。分布式系统依赖于通信协议，在协议交互过程中造成网络拥挤，Agent技术可以将这一过程打包处理，实现统一交互，这种优势在通讯量越大的情况下越能体现出来[4]。

Agent技术面向对象进行，借助技术收集底层数据，具有自主性等特点。应用于网络系统中，有效的对网络加以优化。通过集散功能，接收和提供对象所需的数据信息；Agent技术可以向各个工作站发出具体指令和流程，引导工作站工作，并对工作期间产生的数据进行统一处理。依托Agent技术可以自由的交互，达成不同的协议。基于协同计算模式，根据局域网和广域网选择更适合的计算网络，通过Agent计算模式将其流动到需要的网络中并进行计算。该模式是根据某个局域网络，对若干节点指派任务，Agent与其协同作业。当子任务完成当前的计算工作后，会由Agent对任务成果进行收集，并流动到另一个网络中，继续执行任务。依托于该技术开展分布式交互仿真环境，可以应用在飞行训练中，通过与计算机连接，根据每一个工作站的练习结果，为Agent提供成果数据，建立交互式仿真环境，为飞行设备操控提供便利。如图1所示：

图1 Agent技术结构

5.1.3 数据融合技术

根据人们对自身信息的处理能力，利用人工智能在计算机网络中，有助于建立融合技术，借助技术获得海量数据资源，实现数据的有效协同。人工智能技术的应用是借助不同传感器，建立统一的系统实现各个传感器的运行，帮助有效的开展入侵检测。分布式入侵检测系统中的多传感器数据融合基于来自多个传感器的数据的整合能够提高结论信息质量的基本原理。数据融合能将不同类型入侵检测系统的输出进行整合和智能推理，通过对整合数据的推理，生成一个多抽象级情景描述，最终得出入侵检测评估结论。如图2所示。实际管理中，人工智能还可以利用克隆的方式进行模糊算法，根据克隆特点开展检测。从初始化到克隆，直到最后死亡等一系列过程。其中，抗体群落初始化公式为：，亲和度公式为：；其中，通过公式进行计算，开展亲和度操作，对各项工作站点工作进行检测。

图2 数据融合功能模型技术结构图

5.1.4 人工神经网络

大数据时代背景下，人工智能技术在网络系统中的应用时，最常见的就是人工神经网络技术。神经网络属于运算模型，基于大量的神经元连接构成。其工作原理是借助神经元，通过两个节点之间的连接形成的权重，对人类大脑行为进行模拟，根据人类大脑运行思维对事物进行判断和处理。神经网络是借助数学统计工具实现，是对传统逻辑学的优化和延伸。人工神经网络中，可以对相关数据进行处理，这些数据包涵非常广泛，特征、字母、抽象模式等都是人工神经网络单元可以处理的对象[5]。并且该技术具有一定的容错性，实现对不同信息的兼容处理。神经网络的学习能力较强，根据网络环境变化学习新技术。帮助人员对未知信息对象加以辨认，并利用智能化检测技术获得模拟成果。大数据背景下，该技术的主要作用在于维护网络环境，保障网络数据传输等一系列工作的安全，在此领域上有着良好的应用效果。

人工神经网络具有独特的优势，那就是对非线性信息处理。有效克服传统人工智能技术难以识别语音、非结构化等信息的处理缺陷。当前有名的神经网络工具，是基于该技术构建需要的神经网络，为医生提供有效的训练。使用者可以基于任意连接，构架不同的神经网络，该软件有着强大的功能和操作界面，是医学领域的新技术成果。

5.2 计算机网络系统及评价中的应用

计算机网络在计算数据时，因为数据的变化，使得网络具有动态性特征。想要对其实行有效的管理，存在的难度较大。借助人工智能技术与网络系统联合，对计算机网络系统中各项管理内容进行评价，提升实际的管理水平，当前应用人工智能开展的系统评价分为如下两种。

5.2.1 人工智能问题求解

人工智能问题求解会涉及对网络系统的评价，涉及的技术包含搜索、推理技术、结构知识求解等。在基于网络系统处理问题以及空间搜索任务期间，会更多的应用搜索技术，并且一个问题涉及的搜索技术不止一种。想要确保工作的有效性，要基于搜索技术开展工作。搜索技术水平与搜索空间的实际情况存在较大的影响，需要人员借助公式获得最佳搜索成果，公式中的g＊（n）代表了各个节点相互到达的最短路径。据此应用人工智能，有效的降低网络资源探索过程中，对资源的消耗量[6]。记住技术和公式，提升计算机的网络管理水平。

5.2.2 专家知识库

专家系统则是人工智能技术应用时必不可缺的构成。人工智能专家系统主要由知识库、推理机、知识管理、人机接口、知识获取组成，该系统拥有专家知识库，可以有效的对各种经验和知识进行储备[7]。知识库的存在，关系着专家系统工作的有效性。知识库的运行机制可以在运行期间，将计算机网络中的内容转化形式，使数据以编码的形式存在。借助管理者寻找各个领域的知识，根据知识库中的编码对相关问题进行解决，得到管理者的决策支持。专家知识库技术在计算机网络中的应用得到各领域的认可，在实际管理中有着良好的运用。

6 结语

综上所述，人工智能作为当下科技发展背景下，推动网络发展的重要产物。人工智能的应用，可以有效的保障计算机网络运行稳定。借助人工智能构建网络新环境，带给人们优质的计算机网络服务。人工智能应确保其科学性，并且基于网络技术，结合人工智能相互促进。对此需要相关研究人员持续的对其进行深入挖掘，更加透彻的捕捉到人工智能的发展趋势和研究方向，加大人工智能在网络中的扮演的重要角色，推动计算机网络技术长足发展。

尽管人工智能推动网络发展，但是需要注意进程中的相关风险，做好网络安全防护，并针对不同背景下的计算机网络需求对人工智能作出及时调整。发展意识和风险意识一并重视，确保计算机人工智能技术可以更好地适应数字经济与大数据时代的发展。