人工智能在计算机网络技术中的应用研究

林洪阳

（漳州市第四医院总务科,福建 漳州 363112）

在“互联网＋”时代，人工智能已成为大国竞争的主战场。2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，该文件明确提出我国到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心的战略目标。2022年，科技部等六部门印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》（国科发规〔2022〕199号），科技部印发《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》（国科发规〔2022〕228号），这一系列政策文件为人工智能产业的进一步发展提供了坚实的政策支持。计算机网络技术作为我国群众工作、娱乐的重要工具，将人工智能技术融入其中，可以提高其使用体验。因此，对二者的协同融合进行分析与研究，具有一定的实用价值。

1 人工智能的定义

人工智能（Artificial Intelligence,AI）的发展历史可追溯到1956年，由美国著名科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）与马文·明斯基（Marvin Lee Minsky）在达特茅斯会议上提出。人工智能是计算机科学的一个分支，旨在开发能够模拟人类智能的机器和软件，执行各种任务，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、决策制定等，为人类的生产生活提供便利。

目前，人工智能大致可以分为弱人工智能（Weak AI）和强人工智能（Strong AI）两种。弱人工智能也称应用型人工智能（Applied AI），其利用计算机模型，贴近、模拟人类思维，包括但不限于：AlphaGo、Siri、FaceID等，此类人工智能仅能作为人类的辅助，不可完全替代人类。强人工智能又称完全人工智能（Full AI），可探索人类智能的发展潜能，利用机械对其进行模拟，此类人工智能可以胜任人类所有工作。人工智能是人类文明发展的必然趋势，该技术的发展会极大程度地推动人类社会的发展与进步。

2 人工智能在计算机网络技术中的应用策略

2.1 人工智能在信息检索中的应用

在“互联网＋时代”，随着信息技术的飞速发展与信息爆发式增加，以百度、谷歌为代表的传统信息检索方式已经难以满足当前社会对信息检索需求。如何在短时间内快速、准确地检索并获取信息，已经成为计算机网络的重要发展方向。人工智能技术的快速发展与崛起，为信息检索领域提供了广阔的发展方向。

2.1.1 个性化的搜索与推荐

个性化搜索和推荐系统在运行过程中，可通过人工智能技术，根据用户的行为习惯、搜索历史、兴趣，给予每个用户针对性的搜索结构。通过这一方式，能够有效提升搜索结果的相关性，从而帮助用户在短时间内获取其感兴趣的讯息。同时，个性化推荐与搜索系统，还可以为用户推送契合其兴趣的广告，不但可以有效满足广大用户的消费需求，还可以提升运营商的广告收益，实现用户与运营商的“双赢”。

2.1.2 语义理解与意图识别

在过去，用户在检索内容时，常常出现搜索结果与用户预期契合度较低的问题，使用户的使用体验不佳。将语义理解、意图识别为代表的信息技术融入检索系统后，可更加精准、快速地理解用户的查询用途。具体而言，语义理解具备自然语言处理、深度学习等多项技术，可以使计算机更加精准地识别查询中的实体、短语、关键词等，并分析其语义关系，从而给予用户预期的查询内容。需要予以重视的是，自然语言中存在部分有歧义的语言，例如用户查询某人死讯时，输入“xx，是否走了。” “走”可以有两种理解。一种是指“离开此处”，另一种是指“去世”。因此，系统可能为用户推送“离开此处”的检索结果。对于这种问题，人工智能目前尚未解决，需加强重视。

2.1.3 自然语言处理

自然语言处理（natural language processing,NLP）是人工智能的重要发展方向之一，通过该方式可以使计算机能够处理、分析、解释和推理人类语言的技术和工具的研究和应用，从而减少上文中语言歧义的问题。该技术的蓬勃发展，意味着搜索引擎可以更加全面、深入地分析文本内容，从而给予用户更加智能、准确的检索结果。其作用原理为：在用户使用自然语言进行查询时，搜索引擎利用自然语言处理系统，对查询内容进行识别，从而将自然语言翻译为计算机可以分析、理解的形式，消除自然语言的歧义性，提供更加优质的搜索结果。目前，该项技术虽然不甚成熟，但在未来，其必然会成为用户查询资料、进行娱乐的一大助力。

2.1.4 图像与多媒体信息检索

除文本信息检索外，人工智能技术亦可应用于多媒体与信息图像的检索。用户在使用搜索引擎的过程中，可在搜索栏里粘贴其想要搜索的图片，经过文件识别技术，可提供图形的各项参数及其来源。与此同时，用户也可以利用智能AI技术，根据自身需求，对该图片进行智能化处理（如去水印等）。

2.1.5 跨语言检索

部分职业（如科研工作者、历史研究者）需查询多种资料，但受语言限制，无法理解外语内容，严重影响工作效率。而在人工智能的时代，搜索引擎具有跨语言搜索的功能，可以在短时间内，自动翻译外语，并抽取跨语言信息，为上述行业的从业者提供便利，起到事半功倍的工作效果。

需要予以重视的是，上述一系列检索方式，虽然能够提高检索效果，但存在信息可信度不高的问题，极易受到不准确数据、谣言、虚假信息的干扰，该情况对法律、金融、医疗等敏感领域的影响较大。因此，事实检查、内容筛选、信息来源的验证等技术应是有关单位、部门的重要发展渠道。

2.2 人工智能在网络安全中的应用

在“互联网＋时代”，信息化技术手段在带给群众方便、快捷的同时，也易引发安全问题。例如，部分黑客会为了谋取经济利益，依靠技术手段，窃取个人或企业的重要信息。因此，网络安全问题一直是学界的重要研究方向，将人工智能技术应用于网络安全，可抵御病毒、木马的侵袭，从而捍卫数据安全。

2.2.1 基于机器学习的入侵检测系统

基于机器学习的入侵检测系统可通过人工智能对网络中入侵行为、恶意行为进行识别，并及时予以防治，规避损失，捍卫自身收益。具体而言，该系统对网络流量数据进行训练、分析，进而识别异常流量与正常流量间的模式差异，如发现异常流量，则在短时间内，对其进行阻断并响应。通过这一方式，可防治恶意软件传播和服务攻击。但需要重视的是，该系统对新型网络攻击的防治能力不佳[1]。

2.2.2 异常检测和行为分析

异常检测是通过监测网络流量、系统日志和其他数据源来发现不寻常的活动。AI算法可以通过学习正常的行为模式来识别异常情况，并向安全团队发出警报。这种方法可以帮助防止各种类型的攻击，包括DDoS攻击、恶意软件感染和内部威胁。行为分析是另一种人工智能应用于网络安全防御的方法，涉及对用户和设备的行为进行分析，以确定是否存在潜在的威胁。例如，如果一个用户的登录行为突然发生变化（如从不同的位置或设备登录），那么这可能是黑客试图访问账户的迹象。人工智能系统可以自动监测这些变化，并根据需要采取行动[2]。

2.3 人工智能在网络性能优化中的应用

2.3.1 网络故障检测和故障恢复

因硬件、电脑网络设置、网卡驱动等问题，网络会出现故障。如不及时检测并防治，必然会对使用者造成经济损失。通过人工智能技术，能在第一时间识别网络故障，并及时进行恢复，确保用户的利益不受影响。在该方面，人工智能主要运用基于深度学习的故障检测方法。基于深度学习的故障检测法是通过深度神经网络对网络流量数据进行分析与建模，该模型能够学习、掌握网络流量的规律与模式，并对数据流与网络状态进行分析与监督，从而及时发现网络中的异常情况与故障，并尝试为用户提供解决措施[3]。

2.3.2 流量管理和服务质量

流量管理是指确保网络中的数据包能够顺利地从一个设备传输到另一个设备的过程。人工智能可以用于预测和优化网络流量，从而减少延迟和丢包率。例如，AI算法可以通过学习用户的行为模式来预测未来的网络需求，并自动调整网络资源的分配。此外，人工智能还可以用于识别和解决网络拥塞问题，以避免对用户体验造成负面影响。

服务质量（QoS）是指网络服务提供商提供的服务质量水平。这包括网络的性能、可用性和可靠性等方面。人工智能以用于实时监测网络的QoS指标，并根据需要进行调整。例如，如果检测到网络拥塞或延迟增加，则人工智能系统可以自动调整网络资源的分配，以提高网络性能和用户体验。

2.3.3 网络拓扑优化和资源管理

网络拓扑结构是指用传输介质互连各种设备的物理布局，其直接影响网络的运行方式。如使用合理的网络拓扑，能够保证网络以最高效率和质量运行，并提升数据传输速率，而通过人工智能技术，能够有效优化网络拓扑。

（1）基于人工智能的网络拓扑优化算法。基于人工智能的网络拓扑优化算法是指通过机器学习，对网络的拓扑结构予以充分改善，从而提高网络效率与性能。通过该算法，以带宽延迟、带宽需求、网络流量为依据，对网络拓扑进行自动调整，对数据传输的资源分配与路径进行优化，从而提高数据传输的可靠性与效率。

（2）资源管理和动态配置。资源管理是指对网络中的各种资源（如计算、存储和带宽等）进行管理和优化的过程。人工智能可以用于预测未来的资源需求，并自动调整资源的分配，使资源分配高效化、合理化，满足用户的实际需求。例如，人工智能算法可以通过学习用户的行为模式来预测未来的网络需求，并根据需要自动调整资源的分配。此外，人工智能还可以用于识别和解决资源瓶颈问题，以避免影响用户体验。动态配置是指在网络中实时地调整资源分配，以满足不断变化的需求。与此同时，人工智能可以用于实时监测网络的负载情况，并根据需要进行动态配置。例如，如果监测到网络拥塞或延迟增加，则人工智能系统可以在第一时间内，以实际情况为依据，自动调整网络资源的分配，以提高网络性能和用户体验[4]。

3 人工智能在计算机网络技术中的未来发展趋势

3.1 网络体系结构更加智能化

AI已经是我国信息技术发展的大方向，会很大程度地改善群众的生产、生活。例如，推动网络体系结构向智能化发展，为用户提供更加快捷、更加优质的互联网连接，为用户提供更加优异的工作、娱乐等体验。该体系结构需用人工智能技术构建而成，在硬件与底层设备集成更加丰富、多样的智能技术，促进从设备到应用场景多维度的智能化升级。仅就设备层面来讲，目前国内已经发明了路由器、智能交换机等诸多智能设备。由此可见，在不久后的未来，智能设备会更加成熟、普及，成为生产、生活中不可或缺的重要组成部分，除此之外，有关部门会在设计上对功耗与性能进行进一步优化，从根本上实现更加简单、快捷、高效的对外交互与内部通信，提高工作效率与质量。就软件层面来讲，随着智能系统的蓬勃发展，其会逐步替代传统的应用模式与协议栈，进而完成从数据分析到系统优化的全流程智能化、自动化，提高用户的使用体验。

3.2 推进网络智能化

除智能化的网络体系结构外，网络智能化亦是未来计算机网络发展的重要渠道。具体而言，目前人工智能的运作，仍依赖人类智能的旧有经验，而网络智能化可通过人工智能技术，使网络进行自主学习与决策，提升工作效率，减少技术人员的劳动量。例如，在网络安全领域，弱人工智能技术难以应对新型网络攻击（如DDoS攻击等）。而在应用智能化技术后，可将弱人工智能转为强人工智能，使其能够深入分析、学习网络环境中的攻击模式与威胁行为，进而构建完善、系统的网络防御体系，维护用户的数据信息安全，捍卫用户基本权益不受影响[5]。

3.3 推动云智能时代的到来

我国云计算市场处于快速发展期，从整体来看，我国云计算市场保持高速增长。2022年我国云计算市场规模达4 550亿元，较2021年增长40.91%。其中，公有云市场规模增长49.3%至3 256亿元，私有云市场增长23.5%至1 294亿元[6]。随着人工智能的不断发展，其与云计算的深入结合正在不断推动云智能时代的到来。具体而言，通过将AI技术应用于云计算，可以更有效地管理和优化网络资源分配，并提供更加智能化的服务。随着AI和云计算技术的发展，越来越多的企业和组织开始采用云智能解决方案来实现自动化和智能化。这不仅有助于提高效率和降低成本，还可以提供更好的用户体验和服务[7]。

4 人工智能在计算机网络技术应用时的注意事项

4.1 隐私安全与数据保护

在人工智能运行的过程中，用户的大量数据均处于网络环境中，极易导致个人隐私泄露。在隐私信息泄露后，易被不法分子利用。例如，部分不法分子会根据用户信息，对其进行诈骗（如用户存在身体问题，推销不符合国家标准的保健品等）或窃取其微信、支付宝的支付密码，如不及时防治，会严重影响用户的利益，导致人工智能受到广泛的社会争议，为其进一步发展造成困难与阻碍。因此，有关企业部门在将人工智能技术应用在计算机网络技术的过程中，各信息技术部门，必须严格加密处理相关数据，并为不同级别的数据设置不同的查询权限，同时与有关部门合作，增设防火墙，通过这一系列的方式，可以有效确保数据的安全性，使用户的基本隐私权益不受侵害。

4.2 算法透明和可解释性

不确定性与复杂性是人工智能技术的特点，这会对算法的可解释性与透明性造成一定的挑战。例如，部分企业在利用人工智能进行战略决策后，人类难以解释和理解背后的原因，因此，不愿将该战略融入项目中，对人工智能技术的进一步发展造成阻碍。因此，在将人工智能技术与计算机信息技术融合的过程中，应逐步理清算法的原理与运作过程，进而提升算法的可解释性与透明性，促进人工智能产业的进一步发展。

4.3 系统稳定性和鲁棒性

在运行人工智能的过程中，为实现其预算、决策功能，需进行大量的数据运行，在此过程中，极易出现网络延迟、数据损坏、算法错误的问题，因此，有关部门应提升系统的稳定性与鲁棒性，保证系统在异常的状态下依旧可以高效运行。

4.4 人才培养

为进一步促进人工智能技术与网络信息技术的协同融合，需要有一批具有扎实理论知识与丰富实践经验的专业人员。因此，有关部门应加强相关领域的教育与培训，并给予该行业一定的政策倾斜，通过这一方式，吸引更多高学历、高素质人才进入该领域，为其提供坚实的人才基础。

4.5 伦理与法律问题

在人工智能技术与计算机信息技术融合的过程中，必然会触及伦理与法律问题。例如，在收集、使用用户个人信息的过程中，必须严格遵循《民法典》《个人信息保护法》《网络空间未成年人保护条例》中的相关规定，不可将用户个人信息随意买卖[8]。

5 结语

总而言之，人工智能技术能够提高网络搜索、网络安全水平，优化网络性能，促进云智能时代的到来，并使网络与网络体系结构智能化。但在发展过程中，需要对伦理与法律、人才培养、系统稳定性和鲁棒性、算法透明和可解释性、隐私安全与数据保护予以重视，使其能够成为一种完善、高效的工作用具，减轻人类的工作强度，推动人类文明的进一步发展。