周倫鋼

摘要：本文探討了人工智能，分析了人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的優(yōu)勢(shì)作用，研究了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù);人工智能;網(wǎng)絡(luò)安全

中圖分類(lèi)號(hào)：TP182 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2019）11-0083-02

0 引言

目前來(lái)看，人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用已經(jīng)取得了很大的突破，無(wú)論是在生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)生產(chǎn)資源的智能優(yōu)化配置，還是在信息資源的實(shí)時(shí)共享，都極大滿足社會(huì)現(xiàn)實(shí)需求。由此可見(jiàn)，人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用已經(jīng)成為了未來(lái)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的必然發(fā)展趨勢(shì)，而對(duì)于人工智能應(yīng)用的研究，也是非常具有現(xiàn)實(shí)意義的。

1 人工智能概述

人工智能是一種通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)模擬、呈現(xiàn)人類(lèi)智能的一門(mén)技術(shù)科學(xué)，其研究?jī)?nèi)容覆蓋了生理學(xué)、計(jì)算機(jī)、語(yǔ)言學(xué)、心理學(xué)、醫(yī)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科的知識(shí)技能，不僅能夠模擬人類(lèi)的思維、意識(shí)、行動(dòng)等行為模式，同時(shí)還可以用于實(shí)際生產(chǎn)之中，在保證高工作效率與高工作質(zhì)量的前提下，用于替代人來(lái)完成各項(xiàng)具有高危性、復(fù)雜性的工作任務(wù)，目前已經(jīng)憑借著其強(qiáng)大的應(yīng)用價(jià)值，與基因工程、納米科學(xué)被共同列為世界三大尖端技術(shù)[1]。

2 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的優(yōu)勢(shì)作用

2.1 低成本

與大數(shù)據(jù)等其他計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)相比，人工智能技術(shù)的應(yīng)用成本是非常低的。一方面，人工智能雖然同樣需要以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，對(duì)各種網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行解析處理，但卻無(wú)需搜索各種不同的算法，而是可以直接利用控制算法來(lái)一次性完成計(jì)算任務(wù)，這種方式不僅能夠極大的節(jié)省計(jì)算資源，同時(shí)其計(jì)算效率也是非常高的。另一方面，人工智能的應(yīng)用主要用來(lái)代替人類(lèi)完成各項(xiàng)復(fù)雜、危險(xiǎn)工作，雖然從短期上來(lái)看，人工智能機(jī)械的前期投入會(huì)比較高，但從長(zhǎng)期上來(lái)看，其前期成本相較于在工作效率、工作質(zhì)量上的提升，仍然是比較低。

2.2 學(xué)習(xí)能力

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展普及使得信息數(shù)據(jù)的重要性大大提升，但由于人的信息接收與處理能力比較有限，在面對(duì)龐大的信息量時(shí)很難實(shí)現(xiàn)信息的全面有效處理，而機(jī)械設(shè)備又無(wú)法對(duì)程序以外的信息進(jìn)行處理，因此對(duì)于各種有價(jià)值信息的使用率一直都比較低。但在人工智能出現(xiàn)后，由于其具有著很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，能夠?qū)Ω鞣N低層次的信息進(jìn)行學(xué)習(xí)與分析，并通過(guò)這樣的訓(xùn)練來(lái)提升自身的數(shù)據(jù)處理能力，因此只要能夠?qū)θ斯ぶ悄苓M(jìn)行針對(duì)性的訓(xùn)練，它就能夠通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)對(duì)海量信息進(jìn)行有效處理，并從中提取出有價(jià)值的信息，為分析決策提供支持，使網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)得到更好的應(yīng)用[2]。

2.3 推理能力

互聯(lián)網(wǎng)的開(kāi)放性與隱蔽性特點(diǎn)使得很多網(wǎng)絡(luò)信息都十分模糊，即便將這些信息資源發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)中，由于其狀態(tài)信息已經(jīng)發(fā)生變化，也往往失去了利用價(jià)值。然而通過(guò)對(duì)人工智能的應(yīng)用，人們則可以憑借著人工智能技術(shù)的強(qiáng)大推理能力來(lái)對(duì)模糊的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，即便無(wú)法對(duì)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行準(zhǔn)確描述，也能夠通過(guò)模糊邏輯處理來(lái)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行解決，這對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理與信息處理能力的提升是非常大的。

3 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能的應(yīng)用

3.1 網(wǎng)絡(luò)安全管理

在當(dāng)前計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題一直是相關(guān)專(zhuān)家學(xué)者的研究熱點(diǎn)，而人工智能技術(shù)作為具有強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力、推理能力的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)，其在出現(xiàn)后也迅速被應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)安全管理領(lǐng)域中，并為很多網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)技術(shù)提供了重要支持。例如在防火墻技術(shù)的應(yīng)用中，利用人工智能的智能化識(shí)別技術(shù)，在傳統(tǒng)防火墻的基礎(chǔ)上建立了智能防火墻，這一防火墻內(nèi)部擁有單獨(dú)的不良信息攔截系統(tǒng)，能夠通過(guò)計(jì)算、統(tǒng)計(jì)、記憶、決策等方法來(lái)對(duì)海量的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與識(shí)別，發(fā)現(xiàn)其網(wǎng)絡(luò)行為特征，一旦發(fā)現(xiàn)其存在異常網(wǎng)絡(luò)行為，就能夠立即對(duì)其進(jìn)行訪問(wèn)控制，從而避免網(wǎng)絡(luò)病毒的傳播。

3.2 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)評(píng)價(jià)

網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)評(píng)價(jià)簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)化管理與控制，以使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠保持正常穩(wěn)定運(yùn)行，而人工智能技術(shù)在其中的應(yīng)用，則主要體現(xiàn)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理效果的提升上。一般來(lái)說(shuō)，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理評(píng)價(jià)都是需要通過(guò)對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的運(yùn)行檢測(cè)來(lái)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，并通過(guò)問(wèn)題求解技術(shù)方式來(lái)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行解析，找到問(wèn)題解決方法，如果按照預(yù)定步驟無(wú)法完成對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)問(wèn)題的解析，那么系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性就無(wú)法保證。但在人工智能中專(zhuān)家系統(tǒng)的支持下，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)卻可以建立專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)積累、存儲(chǔ)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，并在發(fā)現(xiàn)問(wèn)題后調(diào)用專(zhuān)家數(shù)據(jù)庫(kù)中的經(jīng)驗(yàn)方法來(lái)進(jìn)行協(xié)調(diào)控制與計(jì)算，這樣一來(lái)，對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)速度能夠大大提升，很多原本無(wú)法處理的問(wèn)題也能夠得到解決[3]。

3.3 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)

為應(yīng)對(duì)頻繁、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)入侵與黑客攻擊，當(dāng)前計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)通常都會(huì)入侵檢測(cè)技術(shù)來(lái)對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵行為進(jìn)行針對(duì)性的檢測(cè)，但由于傳統(tǒng)入侵檢測(cè)技術(shù)的檢測(cè)速度較慢，檢測(cè)范圍也比較局限，因此僅能阻止一部分網(wǎng)絡(luò)入侵行為，對(duì)于一些入侵性較強(qiáng)的病毒或網(wǎng)絡(luò)攻擊，往往很難起到有效的方法作用。針對(duì)這一問(wèn)題，一些將人工智能技術(shù)融入到了傳統(tǒng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)之中，借助模糊順發(fā)、專(zhuān)家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)對(duì)訪問(wèn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與檢測(cè)，在這些技術(shù)的支持下，系統(tǒng)對(duì)于訪問(wèn)數(shù)據(jù)信息的識(shí)別檢測(cè)效率大大提升，一些復(fù)雜數(shù)據(jù)的識(shí)別處理問(wèn)題也得到了解決，最終有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)入侵檢測(cè)技術(shù)在檢測(cè)速度、檢測(cè)范圍上的缺陷。

3.4 汽車(chē)無(wú)人駕駛

無(wú)人駕駛技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了一個(gè)非常漫長(zhǎng)的階段，在最初，由于人類(lèi)駕駛員在行駛過(guò)程中所需要處理的信息十分復(fù)雜，常規(guī)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)很難及時(shí)捕捉到這些信息并加以處理，因此早期的汽車(chē)無(wú)人駕駛只是依靠計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的資源共享、信息傳遞、數(shù)據(jù)處理等功能進(jìn)行應(yīng)用，其作用主要體現(xiàn)在緊急呼叫、碰撞警告、自適應(yīng)巡航、司機(jī)狀態(tài)監(jiān)控等方面，僅能夠作為人類(lèi)駕駛員的輔助工具，而無(wú)法獨(dú)立對(duì)各種復(fù)雜問(wèn)題進(jìn)行處理。然而在人工智能出現(xiàn)并發(fā)展起來(lái)后，無(wú)人自動(dòng)駕駛技術(shù)開(kāi)始在人工智能技術(shù)的支持下得到了進(jìn)一步的發(fā)展。一方面，由于人工智能中的圖像識(shí)別、處理技術(shù)能夠?qū)ξ矬w三維表現(xiàn)的形狀知識(shí)、距離、速度進(jìn)行準(zhǔn)確感知，因此可以利用其建立車(chē)輛視覺(jué)系統(tǒng)，強(qiáng)化車(chē)載計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理功能，使其能夠感知車(chē)輛周?chē)膱D像信息，并從中提取出有效數(shù)據(jù)用于駕駛決策。另一方面，則可以將人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專(zhuān)家系統(tǒng)應(yīng)用到車(chē)輛的無(wú)人駕駛系統(tǒng)中來(lái)，對(duì)原計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)無(wú)法處理程序以外問(wèn)題的缺陷進(jìn)行彌補(bǔ)，其中深度學(xué)習(xí)模型-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)針對(duì)性的訓(xùn)練機(jī)制來(lái)幫助無(wú)人駕駛系統(tǒng)學(xué)習(xí)人類(lèi)駕駛員的各種經(jīng)驗(yàn)，而專(zhuān)家系統(tǒng)則可以模仿汽車(chē)駕駛領(lǐng)域的專(zhuān)家來(lái)對(duì)駕駛中出現(xiàn)的多樣化問(wèn)題進(jìn)行處理，這些對(duì)于車(chē)輛無(wú)人駕駛的實(shí)現(xiàn)同樣是非常關(guān)鍵的。

4 結(jié)語(yǔ)

總而言之，人工智能的相關(guān)研究工作在近三十年來(lái)取得了極大的突破，而其在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用也變得愈加廣泛，如網(wǎng)絡(luò)安全管理、汽車(chē)無(wú)人駕駛、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)等行業(yè)領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)都已經(jīng)與人工智能產(chǎn)生了密不可分的關(guān)系，而隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，未來(lái)其在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運(yùn)用還將取得更大的成果。

參考文獻(xiàn)

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