艾 娟
长沙职业技术学院,湖南 长沙 410217
在信息时代发展背景下,人工智能走上时代的舞台。人工智能作为智能化信息技术,该技术利用系统程序模仿人类思维模式,根据提前设置的行为模式进行工作。在计算机网络技术发展中,数据信息量加大,对应的技术运用需求增多,人工智能能够代替人类处理各种问题,实现计算机网络运行高效性,提升工作水平。如今,将计算机网络和人工智能结合在一起,能够促使计算机网络技术运用范围增大,对计算机网络技术健康稳定的发展是相当有益的[1]。
人工智能就是利用计算机模仿人类思维模式和行为方式,构成全新的技术,有着一定的综合性。该项技术涉及哲学与心理学等各方面的知识,可以帮助人类实时处理生活中遇到的各种问题,提高人们的生活质量。人工智能是智能技术的先驱,发展迅速,把人类行为和思考模式都变成数据信息,将这一数据信息整合于计算机系统,继而模拟人的生活和自动化机器操作。计算机网络和人工智能相辅相成,二者缺一不可,计算机网络技术的发展决定了人工智能是否可以更好更快的发展,而人工智能能够充分处理模糊的信息,在信息中提取有价值的数据信息,继而加工处理,把处理后的信息传递给用户[2]。
计算机网络技术就是运用计算机与网络储存、传输、处理信息的技术。现阶段,计算机网络技术是一种推动各行业发展的重要支撑技术,其技术水平持续提高。与此同时,网络技术得到进一步开发,把物联网和人工智能等多种技术均结合起来。计算机网络结构设计与网络运用系统对信息储存和传递有直接影响,网络的安全性与稳定性非常重要。
对于人工智能进行运用,这是计算机网络技术发展的一个重要方向。通过对二者的分析可以明确,将人工智能运用于计算机网络技术中,具有一定的可行性。第一,在分析与处理模糊信息方面,人工智能的精准度更高,其可以在短期内掌握信息资源,同时进行及时追踪,随后通过分析传递给用户。第二,人工智能可以全面整合各种类别的资源,从而实现信息传输与共享,所以其协作性很高,在计算机网络技术中运用人工智能,可以提高计算机网络信息处理速度。第三,人工智能的学习能力与推理能力强,所以把其运用在计算机网络技术中,可以大大提升运行的灵敏性,不但有利于提高网络管理效率,还可以合理优化网络管理质量。第四,人工智能具有优秀的记忆能力,可以加强信息库建设速度,在保证计算机网络管理水平的同时,持续提升计算机网络管理质量[3]。另外,人工智能在非线性问题处理与资源消耗计算过程中,发挥着很大的优势,因此,在计算机网络技术中运用人工智能是可行的。
人工智能运用于计算机网络技术之中,其运用模式通常是指专家模式、机器学习、识别模式3种。专家模式就是使用专业知识处理过去依靠专家的问题,对故障的解决关键是经过专家模拟实现;机器学习就是人工智能思考与处理问题的思维方法和人类相似;识别模式就是经过感官模拟,如指纹与面部识别等。鉴于以上几种运用模式,在计算机网络技术中运用人工智能主要包括人工智能在计算机网络安全管理、网络系统管理与评价中的运用,具体如下。
3.1.1 规则产生专家系统
这一应用在具体使用的时候,通常需要以专家经验作为基础建立数据库,该数据库是计算机推理运行的关键,接着以数据库为背景使用编码技术建立完整的入侵检测系统数据库,人工智能的规则产生专家系统运行逻辑主要是通过最后建立的数据库作为基础实现的。当出现外界因素入侵的时候,计算机运行系统会将数据库作为判断的主要依据,判断结果表明,在危险入侵的情况下,会按照系统设定,实现对入侵因素的阻隔,继而维护计算机网络安全。所以,把人工智能结合到规则产生专家系统可以提高系统安全性[4]。此外,安全性能的体现是将建立的数据库作为重要依据的,也就是对于未涵盖在数据库中的入侵因素不能实现其安全性能,所以运用人工智能可以建立规则产生专家系统,但要注意数据库的完整性与补充性,从而减少不可预见性因素的危害。
3.1.2 数据挖掘
根据人工智能挖掘信息的整个过程,可以发现数据挖掘的运用相当广泛。数据挖掘表现为人工智能的学习能力,关键是使用技术手段经过主机会话与网络衔接等达到规则性学习的目的,从而辨别危险性因素。经过学习能够把未知数据入侵方式加以记录,结合数据库体系,可以准确识别类别统一的入侵数据因素,确保计算机网络处在安全的环境下。
3.1.3 人工神经网络
人工神经网络是计算机网络技术中的核心技术。人工神经网络通常是以计算机网络作为重要支撑,通过模拟人类思维模式处理问题。这种技术因为拥有容错属性,可以让最后的模拟结果拥有人性化的特点。和过去的网络技术有差别的是,人工神经网络对人性化更加关注,所以其运用领域更加广泛。例如,使用人工神经网络对噪声输入和畸变等进行识别,其识别结果通常有很高的精准性;再加上人工神经网络能和检测系统彼此结合,让检测变得越来越高效。
3.1.4 自治AGENT技术
自治AGENT技术的运用关键在于收集与分析基础数据,其每个主机均可以当作IDS系统。在运用过程中,自治AGENT技术不但可以及时学习记录入侵信息,而且拥有一定的适应能力,具有很强的兼容属性,可以在不依赖外部环境的情况下减少外来入侵带来的负面影响。这种技术的灵活性让其在各种环境中均可以对数据进行自动化处理。例如,这种技术经过人们平时的网络购物和邮件回复等日常数据来自动查询需要的信息,在为生活带来方便的同时又可提高生活智能化水平[5]。
3.2.1 运用于问题求解
人工智能在问题求解中通过以给出的条件作为前提进行问题解决路径分析,该分析更多是在对问题的搜索、推理、求解过程中进行的。对于功能评价,关键在于最优解的寻找上,其能够通过公式f*(n)=g*(n)+h*(n)加以评估。人工智能技术运用于问题求解中,提高了网络运行效率。
3.2.2 专家知识库
专家知识库是计算机网络专家系统的构成部分,其运用甚广,处于持续发展阶段。在具体实践中,专家知识库的运用是以直接或间接积累的知识为基础,在网络管理人员编码操作运行下,让计算机有关管理决策得到专家的支持,继而严格控制管理过程与评价实践。专家知识库的运用对网络管理评价影响较大。
计算机网络技术中运用人工智能,其运用领域有短板,目前的运用实践仅仅是小范围的,未能构成广泛的运用。而且,人工智能多使用在计算机网络安全数据管理方面,尚未涉及各大生产领域。人工智能主要技术仍需突破,部分新的运用领域研发程度有待加强。
就目前情况而言,人工智能开发应用成本较高。在资本浪潮下,人工智能变成了热门的投资领域,一些存在需求的单位在投入运用人工智能时需投入较高的技术开发成本。这些成本通常包括:第一,数据成本,如果缺乏数据就会像无源之水,人工智能就不能学习。第二,软、硬件成本,前者包括算法与应用开发创新等费用,后者包括NPU、GPU与CPU等成本。第三,落地成本,即处理方案的推广和后续服务等方面的成本。第四,设计成本与部署、维护成本等。
计算机网络技术中运用人工智能,对应的仿真思考能力并不强。人工智能的核心就是像人类那样思考,能够在计算机信息精准处理的同时,解决模糊的信息,此为仿真思考能力。不过,人工智能要实现仿真思考必须要提高仿真技术,导入思维数据,经过学习构成精准的思维模型,以此做出准确的判断。
在计算机网络技术中运用人工智能的发展趋势显著上升,所以在研究人工智能的过程中,需要不断健全服务,开拓技术运用范围,促使人工智能得到健康稳定的发展。计算机网络已经成为现代社会发展不可缺少的一部分,互联网中各种数据访问给服务器造成了极大的压力,人工智能需要在已有运用领域外,强化对计算机网络运用领域的突破,涵盖对计算机网络流量监督控制、数据信息真假判断、数据筛选分析等。除此之外,需要优化升级人工智能前沿技术,实现万物互联。综合传统行业发展,其已然使用了互联网技术,将来人工智能的运用必将成为常态[6]。
在将来的发展过程中,人工智能的运用需要努力研发技术,从而减少运用成本,促使越来越多的企业能够享受到人工智能带来的便利。人工智能的研发需要大量的资本与人才作为支撑,为推动人工智能迅速研发与运用,需要不断细化人工智能的运用方向,形成政府与企业、学校与科研机构的强强联合,使优质资源全面集中起来,促使人工智能得到全面开发。综合区域经济发展需求,各地优势企业对人工智能运用需求也有所不同,所以集中优势资源全面研发人工智能可以采用重点攻克的模式,有针对性地展开技术研发与推广。
人工智能思维仿真效果对人工智能运用于计算机网络的效果影响较大。目前的人工智能并不复杂,思维能力还无法达到较高层次的认知智能,所以仍需持续优化仿真设计,提升人工智能学习能力和思维能力,促使人工智能具备同步学习能力,从而持续整合与发展思维逻辑,根据要求精准顺利地开展工作,防止发生遗漏与错误,充分发挥人工智能的高效性。
产业链全面发展能够将分散的各种高质量资源集中起来,从而促使区域经济快速发展。在计算机网络技术中运用人工智能,需要持续健全技术产业链。而在产业链中运用人工智能,可以提升其经济收益。在各行业的发展中,产业链发展是重要发展趋势。与此同时,只有不断发展产业链,才可以真正推动行业可持续发展。行业发展运用计算机网络技术和人工智能,能够让高阶认知智能代替人工工作,减轻人工工作压力和负担,增加经济收益。
随着计算机网络技术持续运用,人工智能也在持续发展和进步。人工智能在一些方面取代了人力,提升了经济效益与社会生产力。由于人工智能研发时间较长、成本较高,人工智能尚未应用到全领域,在将来的发展过程中,在研发人工智能时,需要增加资金投入与政府扶持,提升仿真设计与运用效果,使其得到广泛运用。