人工智能在计算机网络中的应用研究

王怿超，李 执

（1.江西省科学院科技战略研究所，江西 南昌 330000；2.江西开放大学，江西 南昌 330000）

1 人工智能在计算机网络中应用的价值

人工智能技术能让计算机变得更加“聪明”，在模拟人类思维的基础上解决各类问题，如信息传输问题、数据挖掘问题等，这使得在教育、医疗、生产等领域的计算机网络的功能作用可有效增强。除了强化计算机网络的功能作用，人工智能在计算机网络中的应用还可强化网络系统的稳定性，为计算机网络持续深入地处理各类信息提供有力条件，实现打造优质网络生态环境的目标。

在信息安全传输、精准、稳定的基础上人工智能可提升计算机网络的推理水平，利用概率、推理算法也可处理不完整、不确定的信息，虽然信息“组合爆炸”加大了推理难度，但人工智能依旧可以通过模拟演绎处理信息并得出推理结论。未来在人工智能技术更加成熟的条件下计算机网络推理水平将不断提升。

大数据在信息膨胀的过程中产生，常规软件很难完成数据综合处理任务，这就会浪费数据资产，无法有效运用信息解决各类问题，如管理问题、技术研发问题等。基于此，新时代人工智能与大数据融合在一起，并进一步优化计算机网络。以远距离测体温为例，2020年2月北京多个人流聚集地使用AI多人体温快速检测方案，旷视AI测温系统能在1分钟内完成上百人同时测温任务，就算测温对象带着帽子口罩也可实现快速筛查目标，体温识别误差小于0.3℃。使用AI技术测量体温，智能疑似高温报警带宽为每秒15人，一套报警系统能部署十余个通道，测温及报警结果能经由计算机网络迅速传输至终端，这为专职部门利用测得信息快速反应提供有力条件，人工智能在计算机网络中的应用价值随之凸显[1]。

2 人工智能在计算机网络中的主要应用

2.1 用于信息安全

人工智能在计算机网络中的应用可有效保障信息安全。信息安全问题在计算机网络中较为常见，表现在信息外泄、丢失、篡改等方面，这就会降低计算机网络信息安全管理质量。使用人工智能技术能保障公民信息采集、共享、应用、销毁全程安全，主要源于人脸识别、声纹识别等技术能提高公民个人信息采集的精准性，解决信息不全、不准等问题，利用甄别技术与筛选技术能精准定位计算机网络中的不安全因素，在此基础上优化公民个人信息采集、录入、存储、共享程序，最大程度地规避信息安全风险。人工智能在计算机网络中的应用可增强公民个人信息保护的实时性，通过实时反馈及时发现问题、补全信息、纠正偏差，继而有效提高公民个人信息安全管理质量。

2.2 用于数据处理

在计算机网络中各类数据共存，在数据总量不断增多、类型日益复杂、来源渠道拓宽、应用范围较广的背景下，数据处理难度变大，存在数据搜集整理不全面、数据分析与运用缺少针对性、数据价值未能深挖等问题。为解决上述问题，就要在计算机网络中应用人工智能，根据数据应用需求基于人工智能的计算机网络可缩短数据综合处理链，使数据加工处理时间变短，需求端能尽快得到“新鲜出炉”的数据并用来解决具体问题，如技术研发问题、新品推广问题、广告设计问题等。人工智能减轻了数据处理压力，依托具有逻辑性、学习性、延展性的智能系统可以轻松处理复杂数据，有效节约数据处理的人力成本，还可避免因人为因素而造成数据分析不客观这一后果。人工智能在处理数据时注重价值深挖，依托逻辑智能在数据多元组合的基础上加强价值判断，继而从数据中获取无法直接提取的可用信息。在计算机网络中应用人工智能可发挥智能代理的优势，感知数据环境并在“目标函数”最大化的基础上组合与分析数据，同时利用分析结论解决特定问题，为了解决特定问题人工智能支持计算机网络使用任何行之有效的方法，有些方法具有逻辑性及符号性，还有些方法具有亚符号化的特点，并能在人工神经网络中发挥作用。因为人工智能可以通过学习优化计算机网络功能作用，所以在数据存储、流通、筛选、共享、纠正等处理经验不断增多的条件下，可以基于交互智能形成智能数据综合处理系统，继而不断提高计算机网络数据处理有效性。

2.3 用于系统升级

人工智能在计算机网络中可发挥软硬件运维作用，在此基础上助力计算机网络系统升级，人工智能不仅可以关注软硬件本身的运行情况，还能够关注计算机网络系统对软硬件的需求，在需求驱动下分析得出知识图谱，这可为计算机软硬件升级提供依据。AI推理系统以及AI服务器在计算机网络系统中的应用可支持软硬件更新，统筹利用情感分析、神经机器翻译、自然语言处理、语音与图像识别、个性化建议等功能作用并得出软硬件更新推理运算结论，同时AI处理器可扩展，这可为推理负载提速增效给予支持，AI服务器的性能随之增强，继而助力计算机网络系统不断优化升级[2]。

2.4 用于资源共享

计算机网络本身具有开放的特点，人们可以在网络系统内获取各类信息，人工智能在计算机网络中的应用可提高数字资源共享的有效性，还可提高网络信息资源共享的普及性及实时性。AI技术支持计算机网络共享系统升级迭代。网络将云服务器与多个MIFI设备、App用户端关联在一起，MIFI设备可以实时上报信息，云服务器负责信息收集、统计流量、调度资源，其中调度对象包括网络负载、位置信息等，在统计过程中搜集整理与流量、时间、费用相关的信息。云服务器使用AI技术建模学习，在此基础上控制云端，还可预设与调整资源共享方案，根据用户端权限等级从不同的渠道输出资源，继而完成计算机网络资源共享任务。值得一提的是，基于人工智能的计算机网络不仅能直接向用户端提供一手资料，还可根据用户需求“定制”资源共享计划，使网络资源聚合后的价值更高，并在审计、财经、卫生保健等领域发挥作用。这说明计算机网络资源共享水平在大数据、云存储、AI技术融合在一起的基础上可不断提升，有效解决浪费网络资源这一问题。因为在“通用智能”测试标准日趋规范的背景下，计算机网络可对自身基于AI的数据资源共享效果进行评价，还可根据评价结果不断学习与练习，所以可有效发挥人工智能的优势，在此前提下持续提高计算机网络资源共享服务质量。

2.5 用于网络管理

人工智能在计算机网络管理中的有效运用可营造生态化的管理氛围，使计算机网络系统可处于较为稳定的运行状态，并为用户提供更多的优质服务。例如，计算机网络可运用专家系统生成网络管理规则，在此基础上自动解决威胁网络安全的相关具体问题。AI因具有学习功能，所以可在不断检测网络管理系统的基础上及时更新与维护专家系统，使该系统能更好地分析判定非法入侵行径，还可根据入侵方式的变化自动调整计算机编码并进一步改进计算机网络，使计算机网络应对外界侵害的能力可有效提升。在AI与大数据技术融合的条件下，计算机网络还可对管理风险加以预判，使专家系统能增强管理风险干预的前置性，同时增强计算机网络安全隐患排除及管理部署的精准性与科学性[3]。

3 人工智能在计算机网络中应用的趋势

3.1 计划性、指向性、功能性更强

首先，未来人工智能在计算机网络中的应用将具有计划性，从宏观来讲国家在科技兴国目标贯彻落实的过程中积极颁布可指引各领域运用AI的政策，使AI能在各领域的计算机网络系统中全面开花。从微观来讲，因为AI在计算机网络中的运用对软硬件有一定的要求，所以可鞭策计算机行业注重以发挥AI优势为导向更新软硬件，同时有计划地统一计算机网络发展标准，打造公正、透明的竞争环境，对AI技术有计划的融入计算机网络给予支持。其次，未来人工智能在计算机网络中的应用将具有指向性，这与用户需求多种多样且计算机网络具有服务属性有关，满足用户需求将成为AI学习的主要方向，在此基础上使用人工神经网络处理海量数据，飞速识别能满足用户需求的信息，并将这些信息提取出来以资源集的形式输出至用户端，达到提升计算机网络人性化服务水平的目的。最后，未来人工智能在计算机网络中的应用将具有功能性，主要源于AI技术本身具有推理、学习、识别等功能，还可与区块链、大数据等技术融合在一起，继而增强计算机网络的功能性，使计算机网络有能力为需求方“量身定制”功能系统。例如，为满足环境监测需求可在监测端安装传感器，传感器获取的信息经由计算机网络传输至AI系统，在该系统内规划设计污染等级评价、污染风险识别等功能模块，最终得出具有预见性、实时性、客观性的监测结论，满足环境污染提前干预、及时整治、依法惩处等综合需求，继而实现人工智能强化计算机网络功能作用的目标[4]。

3.2 以解决现实问题为导向不断应用人工智能

人工智能在计算机网络中的应用阻力重重，这些阻力也是人工智能技术不断融入计算机网络的动力。基于此，未来需以解决现实问题为导向持续发挥AI技术优势。以解决默认推理问题为例，在计算机网络中创建具有常识性、完整性的知识库，其目的是拓宽AI的常识知识覆盖范围，可以在提升学习能力的前提下提高问题理解的全面性、深刻性、精确性，使计算机网络中基于AI的默认推理质量得以提高。为了持续解决默认推理问题，计算机网络还需注重搜集整理亚符号及无意识、直觉性的信息，使统计人工智能、计算智能、情境人工智能可以掌握学习、理解、表示上述信息的方法，有效补全默认推理知识体系，这使得基于AI的默认推理范围更广，在此基础上解决计算机网络默认推理难题。

3.3 在产学研一体化的基础上助推人工智能应用与发展

产学研一体化指的是科研、教育、生产紧密融合在一起的一种发展模式，为技术创新下游、中游、上游耦合与对接提供良好的条件。在AI不断发展与创新的大背景下，政府构建产学研联动平台，科研人员、教育机构、企业均在AI技术创新优化中发挥着不可替代的作用。在知识经济时代“政用产学研”逐渐代替“产学研”，这为更多利于AI应用与发展的资源整合与运用给予支持。基于此，未来AI在计算机网络中的应用需得到社会各界的重视。政府负责从各地区计算机网络发展实况与需求着手制定宏观战略，使更多资源能被有倾向性地引入AI技术研发领域，同时加强市场调研，根据市场需求设定AI技术在计算机网络中的应用与发展计划，同时还需科研人员做好新技术孵化工作。在此过程中教育机构需发挥科研、人才培养等方面的优势，使技术研发工作能高效展开；企业要主动涌入信息时代，重视引用AI技术，将该技术与科研经营生产关联在一起，用实践检验AI技术应用与发展成果，并从实际出发调整人工智能在计算机网络中的应用对策，继而统筹社会各界的资源助推基于AI的计算机网络与时俱进[5]。

4 结束语

综上所述，人工智能在计算机网络中的应用利于优化网络功能，提升服务水平，使资源高效共享。基于此，需在计算机网络中有效运用人工智能技术，为了做到这一点，要在网络安全、数据处理、系统升级、资源共享、网络管理中应用人工智能。未来在计算机网络中人工智能技术的应用将具有计划性、指向性、功能性，还需以解决现实问题为导向应用该技术，同时需加强产学研一体化，继而达到在计算机网络中有效运用人工智能的目的。