计算机网络发展中的人工智能技术应用探析

夏宇　都占江

关键词：计算机网络；人工智能技术；应用价值；具体应用

中图分类号：TP393 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）14-0090-03

人工智能理念最早起源于1956年的达特茅斯会议。在该会议上，“人工智能”这一理念被提出，并随着技术的进步，人工智能理念逐渐发展为一项融合多种现代技术的智能化技术，在各行各业得到广泛应用，凸显其模拟人脑思维模式的较高应用价值。在近70年的发展历程中，人工智能技术涉及的学科愈发丰富、技术水平逐步提高，以计算机学科为基础，还包括逻辑学、物理学、数学等学科的知识与方法，是一项多学科集合式的高新技术。同时，人工智能技术以人为模拟对象，以人脑为研究对象，不断提升人工智能技术的“拟人化”水平，替代人在某些高危行业的作业行为，对计算机网络、人类社会的发展均具有重要的意义。分析和研究人工智能技术助推下的计算机网络发展，具有较强的现实意义。

1 人工智能技术和计算机网络技术概述

人工智能技术与计算机网络技术二者之间具有较强的关联性，均是现代技术的重要构成部分。计算机网络技术，人工智能技术凸显其人脑模拟和智能化的优势，不仅在其他领域应用的过程中凸显其技术助力价值，还对本行业计算机网络技术的发展起到支撑和促进作用。

1.1 人工智能技术概述

人工智能技术，简称AI，主要指以人脑和肢体行为为研究对象，模拟人的思维模式和肢体动作，研究、开发可用于延伸人思维、动作的一项现代技术。现阶段的人工智能技术已经具备语音识别、智能对话、智能控制、数据自动存储、联网管理、智能分析和数据处理等能力，且在各行业中的应用，凸显行业特点，给予其针对性、智能化支持[1]。如，在数控机床制造环节，人工智能技术可以高精度地控制机床切割数据，并模拟技术人员的某些行为，控制和管理机床生产的全过程。

人工智能技术顾名思义，以“人工”和“智能”为核心要素。从逻辑学的角度而言，人工智能由若干类似单元细胞的方体组成。在开始阶段，每个方体均为空白。伴随着方体矩阵的运行，将句子拆分到每个方体内，与语言形式在方体内建立一个连接，实现信息的输入和传递。在方体矩阵中输入字典或相关信息，方体之间将围绕这一内容，建立连接关系，构建神经网络。后续的信息输入的响应效率更高。

此外，从人工智能模拟人脑思维和意识的角度而言，人工智能则是一种模拟人的智慧系统。因拥有庞大的知识体系，人工智能的智慧系统在信息搜集、取用方面的能力更强。人工智能技术以计算机为载体，分析、研究和模拟人类的行为和人脑的思维模式，在计算机内编制数据阵列，在技术输出环节，则按照一定的规律完成输入工作。基于人工智能技术模拟人脑思维和人类行为的输入机制、分析模式，人工智能技术除了以计算机技术、信息技术和网络技术为载体，还涉及生理学、语言学、心理学等多个学科的知识。

1.2 计算机网络技术概述

计算机网络技术是以计算机为载体、以网络为依托的一种现代技术，其技术运行的主要模式为“运用计算机和网络，实现信息的存储、传输、获取和处理”。

计算机网络技术在推动各行业发展方面起到重要的作用，逐渐成为经济高质量增长的技术支持，成为各个领域新的经济增长点。

随着现代技术的进步，计算机网络技术水平也得到相应提高，网络的安全性和稳定性进一步提升。物联网与人工智能技术相融合，并在计算机网络发展中的应用，是计算机网络技术进步和发展的未来方向。

2 人工智能技术在计算机网络发展中的应用价值

计算机网络在经济发展、社会建设的各个环节得到广泛应用，并凸显其作为现代技术的优越性，对提高经济发展水平和社会生活质量均具有重要的作用。在社会愈发关注和广泛应用计算机网络技术的背景下，计算机网络也应得到不断更新和改进，融入新知识、新技术，满足各个领域日益增长的技术应用需求。将灵敏化、便捷化、智能化和自动化的人工智能技术应用于计算机网络发展过程中，能凸显人工智能技术在行为模仿、自动输入方面的技术优势，提高计算机网络的反应速度和信息分析处理能力[2]。

一方面，将人工智能技术融入计算机网络中，是计算机网络未来发展的必然趋势。二者均作为现代技术的关键技术，其技术融通性和对接性較强，有利于人工智能技术便捷化、可行性地应用于计算机网络系统，逐步提高计算机网络的智能化水平，具有较强的可行性[3]。另一方面，较为计算机主体系统，以模拟人脑思维模式为主的人工智能技术，其分析处理信息、资源整合、工作协作、学习推理、信息记忆的能力较强，能在短时间内完成信息收集、整理、分析、处理、存储、转化、应用工作。例如，人工智能技术能在最短的时间内收集和分析信息，从众多信息中找到目标信息，并对关键信息进行追踪处理，经过数据分析和处理之后，将相关信息传送给用户。再如，人工智能技术具有较高的资源整合能力和信息分析能力，在计算机网络中的应用，能实现信息的共建共享和工作协作，多主体共同参与信息编辑，计算机网络的信息处理效率得以提高。例如，在数控机床加工环节，技术人员输入切割和加工参数，数控机床对材料进行自动化加工，切割和加工的精确地得到提高；且能有效降低因人为因素导致的参数错误、偏差等问题。再如，当数控机床切割环节，遭遇已经发生过一次的事故，如，材料缺失等，计算机人工智能系统则能根据技术人才上次处理同类问题的操作，自动化控制机床进料和切割速度，智能化、自动化解决机床生产问题。

简而言之，在人工智能技术广泛应用的背景下，其在信息分析、处理、行为和意识模拟方面的优势尤为突出，能助推计算机网络高质量、高效率发展，在计算机领域具有较高的应用价值。

3 计算机网络发展中人工智能技术的具体应用

在计算机网络发展中应用人工智能技术，具有较强的可行性和较高的应用价值，是现阶段以及未来阶段计算机网络的主要技术支持和发展方向。在计算机网络发展中应用人工智能技术，需要技术研发人员明确人工智能技术的优势和应用弊端，在规避弊端的同时，发挥和放大人工智能技术的优势和价值。技术人员要重点关注人工智能技术所具有的三种模式，即：专家模式、机器学习和识别模式，从技术改进、安全防护两个方面入手，在计算机网络中有效应用人工智能技术。

3.1 明确技术弊端，健全服务体系

人工智能技术在计算机网络和各个领域中的应用，虽然具有较高的应用价值，也存在一定的弊端，如：应用范围小、技术开发成本高、仿真思考能力弱[4]。

首先，人工智能技术在计算机网络中的应用，大多停留在数据分析和数据安全管理层面，对网络技术的实际涉猎程度较浅，尚未形成结构完善的应用模式。鉴于这一情况，技术研发人员，要在强化数据安全技术应用的同时，向计算机网络的其他领域进行外延，有意识地向计算机网络的其他领域和功能性进行外延扩展，如，向流量监测控制、数据真假性判断、数据筛选分析等领域。同时，与大数据分析技术相联合，共同扩展计算机网络的功能性，推动计算机网络技术高质量发展，解决大量数据给服务器造成的运行压力大、运行效率低等问题，提升计算机网络的功能性。人工智能技术在计算机网络中凸显其在数据收集、分析归纳和处理方面的优势作用，对收集的大量信息和数据进行自动化分析，对数据进行分类保存，缓解大量信息涌入计算机系统却未被及时处理给计算机服务系统带来的巨大压力。人工智能技术应用过程中，其前沿技术也在不断改进升级，在计算机网络中的应用，能实现万物互联。

其次，人工智能技术的研发需要投入大量的人力、物力和财力，资金消耗量大。但是，人工智能技术在各个领域中的应用优势得以凸显，将人工智能技术应用于各个领域是未来经济发展的必然趋势。在这一背景下，政府、科研所和企业要加强技术研发联合，结合生理学、心理学、逻辑学诸多领域的专业知识，加大技术研发力度，尽可能降低技术研发成本，让人工智能技术应用下的计算机网络惠及更多领域[5]。一方面，技术研发需要大量的人才，具备专业知识和能力的人才，能降低研发试错率，从而有效降低在试错环节的支出成本，能达到节约科研经费的目标。各地政府、高校、企业以及科研所要强强联合，从高校育人环节入手，根据人工智能领域和计算机网络领域的技术水平、科研水平和对人才的具體需求，将需求反馈于高校专业建设和学科教学环节，促使高校以社会需求为方向，改进教学模式和育人模式。企业、科研所则要与高校建立校企合作联合育人模式，为人工智能和计算机网络专业的学生提供实训和实习的机会，检验和巩固学生对计算机网络理论知识的掌握程度，并强化学生技术操作能力和科技研发能力。政府要从资本入手，设置支持计算机网络智能化改造和发展的专项财政资金，具备技术研发能力和需求的学生、企业均可按照流程，向政府申请财政拨款，由政府审核通过后，财政部为其提供专项财政资金支持。另一方面，由于各地的产业结构不同，各地的综合经济发展需求不同，各地政府要基于当地的产业结构和经济发展需求，加大对特定产业的技术研发支持力度，有针对性地研发和推广人工智能技术，降低支出成本。

最后，人工智能技术目前仍处于探索发展的阶段，对人脑思维和意识的模拟程度停留在浅层，无法得到最高层面的认知智能模拟水平。而仿真技术的应用，可以持续增强人工智能的学习能力和思维能力，结合人工智能技术对人脑思维模式的模拟技术，推动人工智能技术按照输入的指令和模拟的思维模式，不断学习新知识，并基于思维模式，吸收和思考知识。例如，在人工智能技术已经被输入思维模式的基础上，技术人员向系统内输入信息，人工智能则可以根据上一次下发的指令，模拟思维模式，对信息进行自动化处理，并对设备下发运作指令。

3.2 基于智能技术，加大研发力度

由专家模式、机器学习和识别模式构成的人工智能技术，具有其所特定的技术价值[6]。专家模式可以让系统依据专业知识自动化处理和解决问题，系统内那些只有依靠专家才能解决的问题，可以依托于智能化系统自动解决；机器学习是人工智能思考与处理问题的方法，其本质是模拟人的思维模式和意识；识别系统模拟的是人的多种感官。例如，指纹识别、面部识别、声纹识别等。

在计算机网络发展中应用人工智能技术，就要基于网络系统的安全性，在保障计算机网络安全的基础上，加大技术研发力度。

依据专家处理问题的经验，建立数据库，将其作为计算机推理和运行的主要依据。在建立数据库的基础上，采用编码技术，建立检测系统数据库。当外界信息入侵时，检测数据库可以依托于数据库对入侵信息进行全面检测，将数据库作为判断的主要依据。

例如，当危险信息入侵时，系统能自动化对其进行阻隔、拦截处理，保证计算机网络的安全性；当触发指令信息入侵时，检测系统对其进行自动化检测，从数据库中挖掘与其存在关联性的处理方法和信息，依据数据库中已有的经验，对该指令进行自动化处理，如，信息分类存储。其中，需要重点关注的是，若数据库不完整，检测系统将无法准确判别入侵信息是否为安全信息。鉴于此，在运用人工智能技术时，要从内外两个方面，建立健全数据库，确保数据库涵盖各个领域的全部信息。

人工智能技术在数据挖掘方面的价值较高，能在短时间完成信息挖掘的任务。数据挖掘主要依托于人工智能的学习能力，技术人员要基于人脑的认知规律、思维意识，加强技术研发和数据挖掘，提高学习和模仿能力。

计算机网络技术中，人工神经网络是其核心技术。人工神经网络技术以人工智能技术对人脑思维的模拟为要点，能对收集的信息进行自动化分析和人性化处理，在各个领域得到广泛应用。例如，对噪声、畸变进行识别，能完成高精度的识别工作，让识别和检测工作愈发高效、高质量。

4 结束语

在数字化和信息化时代，经济和社会在现代技术的支持下，取得长足进展。人工智能技术、物联网技术以及计算机网络技术的融合性得到提升，能替代部分人工作业，以其高效、高品质、高安全性的特点，在各个领域得到广泛应用。推动人工智能与计算机网络相融合，就要从人工智能的专家模式、机器学习、识别模式入手，加大科研力度，以技术型人才，降低研发成本，以人工智能技术推动计算机网络高质量发展，以计算机网络高质量发展推动社会高质量建设、经济可持续发展，提高科技领域的社会服务质量和水平。