人工智能在计算机网络技术中的应用

刘芙

（江苏省淮阴商业学校，江苏 淮安 223200）

0 引言

网络管理系统的两项重要功能，就是网络控制和网络监视。为了将二者的功能充分发挥出来，需要在信息采集和信息处理精准解决的基础上，高质量完成相关监督和控制工作。过去利用互联网传输数据，往往缺乏连贯性，同时也具有不规则性。传统计算机技术虽然能够逻辑化处理和分析数据，但对于数据的准确性和真实性却无法精准预估。为了能从海量的信息资源中挑选真实的数据，则需要将智能化技术有效运用于现代计算机网络中。以此将安全隐患的发生频率降低，使互联网计算机的安全性进一步提高。通过现代人工智能技术的有效运用，对于高效和灵活的智能化计算机管理系统进行构建，这样才能真正落实数据自动收集功能。并给予及时反馈和采取有效的补救措施，使之能够正常运行。当今相关人员亟待解决的重要问题，就是如何将人工智能技术融入计算机网络中，并实现计算网络技术的高效化和智能化发展。

1 人工智能概述

1.1 人工智能技术的概念

人工智能技术是信息技术的重要分支内容，能有效保障借助智能化算法实现机器的智能化工作需求，能模拟人类进行感知、思考以及行动等工作，更好地满足实际发展的需求。对于人工智能中的智能化任务来说，主要涉及行动、思考以及感知等方面的内容。感知方面主要是通过听觉、触觉、视觉等方式，能有效利用智能化算法转化为相应的机器听觉、触觉、视觉等感知，并能逐一进行学习以及理解，做出相应的机器智能化判断。在行动方面，主要涉及智能化的控制、语音合成、动作、表情等方面内容。

从上述分析的角度来看，对于整体性的人工智能系统的思考过程中，主要是涉及感知、思考与行动等方面的内容。当然为了实现预期的智能要求，还离不开具体的智能算法的控制。人工智能算法就好比机器的神经系统，通过全面的自我学习与大量的样本数据内容学习，全面推动深度学习活动的开展，保障能让机器具有和人类同样的自我学习能力，有效满足机器的自我学习及进化，从而能全面保障实现大脑的智能化处理要求。通过不断地学习，往往意味着机器的智能化水平越高。在此过程中，人工智能算法主要涉及深度学习、人工神经网络、聚类算法、回归算法等。深度学习则是常用的人工智能算法，主要是在神经网络的基础上，借助于多隐藏神经网络模型的优势，在大量的样本空间数据学习及训练的基础上，保持系统具有较强的自我学习能力，从而能进行广大智能化的判断[1]。

1.2 人工智能特征

1.2.1 解决不确定性问题

依靠自身的运算能力，能很好地解决和处理相关不确定具体模型的计算机运算，并且能有效把握不确定信息。由此更好地呈现网络数据，以切实保障网络管理的流畅和高效。

1.2.2 人工智能具备学习的能力

通过科学地推理和计算传输的数据信息，获取更高层次的数据信息，并且能有效缩短网络运行时间。同时，还能获取最佳处理方式。既可以避免计算量庞大的问题，还可减少运算期间的能源消耗。

1.3 人工智能基本方法

1.3.1 启发式搜索

启发式搜索是结合相关启发式信息和自身的经验，将搜索过程极大地推进，并使人们处理问题的效率得到切实提升。

1.3.2 规划

通常，人们会详细划分所要解决的问题，并且能大幅缩减小问题的搜索，以降低问题的复杂程度，方便更好地解决问题。规划要借助启发式信息，而受启发式信息的可靠水平，对于能否有效开展规划，发挥了一定的促进作用。

1.3.3 知识表达技术

应用计算机模拟人类智能所需解决的一大问题，就是知识在计算机中的表达方式。而如何存储和编码各式各样的知识，则是解决问题的重心所在。将所需知识迅速查找，并进行运算和分析，在此基础上，重新调整和更新知识[2]。

2 计算机网络技术中存在的问题

在飞速发展的信息时代，对数据报文交互的要求越来越高，对于计算机网络而言，需要寻找出路才能有效弥补传输速度的瓶颈。现阶段，网络中有着庞大的数据资源，其特点是不规则性和不连续性，不容易寻找其规律，对数据的真实性和有效性也很难提供保障，由此会使网络管理系统中网络控制和网络监视的精准性极大降低。随着不断增加的互联网用户，开始盛行云计算、大数据，既便捷了人们的学习和生活，同时也存在着很大的信息安全隐患。网络犯罪和个人信息泄漏等问题屡见不鲜。而依托人工智能，能够对这种行为进行有效遏制和打击。通过完善的网络管理机制的构建，不但能有效和精准地打击犯罪，还能通过采集和分析数据，营造有序和健康的网络环境，提高相应的故障检测和处理能力[3]。

3 人工智能技术在计算机网络中应用的价值

构建完善和成熟的网络管理技术和方法，是稳定和高效地管理网络系统的关键。而在网络系统中运用人工智能技术管理网络系统，则具有非常明显的优势。

3.1 学习能力

任何的信息都有自身的意义和价值存在。但是对于网络流量的特征，还不能通过任何一个网络模型进行精准地描绘。而通过人工智能超强的学习能力，借助于数据挖掘技术，能对海量数据进行处理。并通过分析和学习低层次的信息，获取更多有价值的信息，并由此不断提高数据分析的准确性，智能化地管理网络。

3.2 理解和推理能力

人工智能具有处理这种模糊逻辑和不确定性推理的能力，不需要对数据模型进行准确的描述。所以，通过人工智能特有的模糊逻辑处理方式和推理能力，能将计算机网络的环境最大限度地优化。

3.3 降低成本

通常，需要通过搜索不同的算法，来解析计算机网络信息。而人工智能技术所采用的控制算法，能够将这一计算任务一次性地高效完成。这样不单单将资源节约下来，还能高效处理计算机网络管理问题[4]。

4 在计算机网络技术中人工智能的实践应用

4.1 在计算机网络安全管理中的应用

人工智能会显著影响到计算机网络安全管理工作，并能有效预防计算机内部网络系统中各种新型病毒，由此大幅提升计算机网络安全质量，对计算机网络的安全性和可靠性提供保障。

4.1.1 智能化垃圾邮件屏蔽过滤系统

和人工形式相类似，精准化地分析和扫描各类邮件，并且将那些来路不明的、毫无意义的邮件和广告，利用人工信息判断功能和图像识别功能进行精准分辨，并在固定文件夹中放置此类垃圾邮件。用户通过人工操作，能将该文件彻底保留或删除。基于此，智能化垃圾邮件屏蔽过滤系统，能提供一个智能化全新形式的邮箱，实现邮件的智能化防御，使计算用户群体的使用环境更加安全、稳定与可靠，能有效弥补传统邮箱具有较差安全性的缺陷。

4.1.2 智能化网络防火墙系统

在访问各种网络的过程中，计算机用户极有可能会受到有不同目的，来自不同区域的网络入侵。而计算机网络安全会被这些网络的”有害物质”所影响，甚至还会严重威胁用户生命财产安全。而智能化网络防火墙系统的核心则是智能技术，能够精准判断和高效处理互联网当中的信息，准确识别互联网当中存在的隐患问题。将阻拦和限制在输入端事先完成，并在计算机内部系统以外屏蔽这些网络安全隐患，使其难以进入系统内部完成非法操作。将非法入侵和病毒的防护功能以外部屏障的方式完成，能大幅提高计算机网络安全性能[5]。

4.2 人工智能在计算机网络评价和网络管理中的应用

计算机网络存在动态性特征，因此在计算机网络系统中运用人工智能技术，能全方位地分析和评价计算机网络系统的相关管理内容，由此促进计算机网络系统管理水平的大幅提升。

4.2.1 人工智能问题求解

在计算机网络系统及评价中应用人工智能问题求解，能结合结构知识开展求解技术，结合状态图开展搜索技术。其中，搜索技术被广泛运用于处理问题、状态等空间搜索任务过程中。因为一个问题中涉及多项搜索技术，因此必须有序开展搜索技术。由此可见，通过应用人工智能，可将网络资源的消耗显著降低，并且促进计算机网络管理水平的不断提升。

4.2.2 专家知识库

通过构建专家知识库运行机制，可将事先准备好的网络内容向编码形式转化，以有序解决相近的管理问题，获得相关管理决策者的支持。所以，在计算机网络管理中，可广泛推广和运用专家知识库技术[6]。

5 结语

随着不断发展和完善的人工智能技术，在计算机网络技术中，也有着更加广泛的运用，由此能够对数据信息的安全性提供保障，使计算机网络系统实现平稳运行。因此，相关人员应加大人工智能技术的开发力度，不断提高人工智能水平，在计算机网络技术当中更加完善地应用人工智能技术。