查鹏飞
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人工智能(Artificial Intelligence)属于一种全新的模式,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,为社会和人类提供了诸多方便,将其应用在计算机网络技术中能够推动行业的发展建设。人工智能即从自我(SELF)、思维(MIND)方面入手,通过相关算法进行思维模仿,在相关指令下完成各类动作,在此过程中“人工”会对指令进行分析,以此实现计算机操作智能化、高效化和高端化。
2013年,帝金数据普数中心数据研究员 S.C WANG开发了一种新的数据分析方法,这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径,使计算机不仅精于算,还会精于创造,回头审视新方法的推演过程和数学的时候,这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来,以模式化的语言方式表达出来包含丰富信息的逻辑结构。可见人工智能技术计算能力更强,其囊括了多种现代化电子信息知识,能够减少人工的出错率,而计算机网络技术作为一种集成技术,如融入人工智能则能够拓展其应用领域,推动我国朝智能化方向发展[1]。
20世纪 50年代,数字计算机研制成功,研究主要集中在卡内基梅隆大学,JOHN HAUGELAND称这些方法为 GOFAI(出色的老式人工智能),基于控制论或神经网络的方法则置于次要。60~70年代的研究者确信符号方法最终可以成功创造强人工智能的机器,包含了多个行业多个学科的知识,其能够为设备赋予某些“思考能力”,使技术应用能够结合环境变化和需求进行调整,具有强烈的智能化、自动化效果。同时人工智能在计算机和互联网技术的支持下,能够根据实际需求进行长时间运算,不会出现人类工作疲劳的情况,且相关数据不会出现因“马虎”而出现错误,能够提高各类工作的效率。在此基础上人工智能融合计算机网络技术,可以根据需求拓展新功能,从而满足个性化要求,达到更好的使用效果[2]。
人类长时间工作后会出现疲劳感,且长此以往可能会出现伤病等现象,若当前各工作开展只依靠人力来进行处理,会降低工作效率,且可能因部分环节错误造成严重的后果。人工智能的应用则能够很好的解决上述问题,以计算机为载体设定好程序开展工作,复杂的运算也可以在短时间内完成,能够提高生产效率、精准性,以此不断提升综合效益。
人工智能属于综合性较强的技术,通过应用计算机对人类思维进行模仿,具备对不确定信息加工处理的特性,能够准确、快速地对数据信息进行处理和计算,在很大程度上降低成本。成熟的人工智能可以全方位掌握系统资源,借助网络模糊分析法进行调整,以此获取更多有价值信息,使用过程中只需要定期维护即可,能够有效建设运营成本和维护成本。
计算机网络信息安全问题影响着其实际应用,安全建设中主要通过网络监控系统进行综合管理,但在实际应用中可能出现漏洞对系统造成破坏,进而影响到网络信息管理。同时当前计算机网络技术应用中缺乏连续性与规则性,不利于网络信息安全的监管,而人工智能则能够对各类风险进行精准识别,从而挖掘计算机应用过程中存在的网络安全问题,以此防止风险的发生[3]。
当前计算机网络用户数量急剧升高,犯罪现象层出不穷,服务品质正逐渐下降,因此需要建立智能优化管理系统,监控数据传输过程中产生的信息,从而对网络用户用网期间存在的安全风险进行识别,为网络用户的隐私信息、数据提供安全保护。在计算机网络技术中,如融入人工智能技术则能够为用户提供高质量信息,改善用户的网络使用体验,进而提高综合服务品质。
计算机网络技术的适用性较强,为用户创造了较多便利条件,但不安全因素影响着用户的体验,如相关问题得不到解决则可能出现隐私泄露的问题,不法分子通过非法渠道入侵,大量盗取个人信息谋取私利,给个人或企业带来危害甚至巨大损失,此类隐患问题必须解决。
随着大数据时代的到来,对数据处理能力的要求也越来越高,给互联网的监管带来了一定挑战。网络空间的信息可靠性无法保证,严重影响了用户的使用体验,很多软件利用大数据,从各个渠道有针对性地推荐信息,对用户造成不同程度的干扰,垃圾信息需要通过分类筛选直接阻断,进而彻底地改善网络环境。
网络平台的承受空间和运算能力有限,如后台信息处理不及时甚至直接超负荷,可能在短时间内导致工作终止,即使升级计算机的硬件配置,优化计算机的软件系统,在一定的使用期限之后仍然会存在此类情况,影响后续工作的开展及用户体验,需要融入人工智能对其进行优化[4]。
计算机网络技术的发展前提是获得计算机软件和硬件的支持,通过硬件更新和软件升级可以发挥其强大的学习和研究能力,不断突破硬件设施的配置标准。人工智能可以随时检索所需升级的设备,利用系统功能向用户发布提醒信息,保证硬件及时更新和软件及时升级,实现各类网络之间的联接、转换或阻断。如 AIIm age Creator依赖于 GraphicsMagick,因此在技术应用中需要下载和安装该软件,通过命令的形式进行调整,布置相关任务时在终端运行aiimg[options]即可,也可以在项目根目录下通过npxaiimg[options]运行,参照Tensorflow中Image模块的同名方法而定,以上皆需要通过硬件与软件的更新迭代来完成,在提高便捷性的基础上保证应用的安全性[5]。
在人工智能技术支持下,能够全方位筛选信息,实现对模糊信息的关联梳理,有效减少信息的识别盲区,提升用户使用的舒适度和数据检测的准确度。同时人工智能可以有效解决传统数据处理的不足,高效开展数据处理的相关工作,在此基础上进一步优化控制流程,减少了网络管理中的冗余步骤,为社会生产、家居生活提供无限的便利。以网络数据处理中的认证服务器为例,认证系统每个物理端口内部包含有受控端口和非受控端口,用来传递 EAPoL协议帧,可以使用RADIUS服务器来实现授权,请求者借助EAPOL协议封装认证数据,穿越复杂的网络到达认证服务器,并根据实际情况转换为其它认证,从而用于传递和服务[6]。
当前人工智能技术已经渗入生活中,神经网络系统渐渐形成,其在实际应用中可以构建模型,自行解决多种复杂的问题,且信息储存空间同人类大脑较为相似,可以迎合计算机用户对高效率处理数据信息的需求,一个神经元的功能是经一个非线性传递函数得到一个标量结果,如结合神经网络方程,a1-an为输入向量的各个分量,w1-wn为神经元各个突触的权值,b为偏置,f为传递函数,输出数学表示 t=f( WA′+b) W为权向,把一个n维向量空间用一个超平面分割成两部分,判断出这个向量位于超平面的哪一边,其在具体工作中具备一定的学习能力、模仿能力,可以为用户的生活工作提供更好的服务、带来更多的便利[7]。
人工智能技术的应用已经为人们的生活带来了改变,能够显著降低人力成本、提升管理效率。人工智能技术的内容较为广泛,在实际应用中能够更好地进行问题分析和处理,当两者间形成了融合,能够满足用户特殊应用的启发式搜索查询服务需求,进一步提升搜索效率,更好的为用户服务。
人工智能代理技术也可以称为 Agent技术,它能对所处环境有所感知,在沟通与处理新生数据方面较为集中,可以提供自定义搜索信息的功能,可以实时将信息要点的注册功能提供给信息发布者,为信息查询者提供了很多便利[8]。同时该技术可以为用户匹配他们所需的信息要点,但需要注意智能化转换不同实物的形态,确保计算机行业可持续健康发展。
人工智能是一种对人脑进行积极模拟,融入计算机网络可有效保障网络的安全性能,促进整个网络实现可持续健康发展的技术,因此要求计算机网络技术不断地发展和提升,从而为用户提供更好的服务。同时当前识别系统仍然需要进一步加强和完善,需要从信息隐蔽性方面入手,从而为计算机网络技术提供更好的服务。