人工智能技术在计算机网络中的应用策略研究

随着大数据及云计算的飞速发展，对计算机网络的要求不断提高，由于数据量与日俱增，要求计算机网络具备较高的存储能力与传递速度，然而传统的计算机网络已经不能很好地满足大数据及云计算的需要，亟需新技术的涌入以满足大数据及云计算的需要，而人工智能技术就能够很好地解决这些问题。因此，适时进行人工智能技术在计算机网络中的应用策略研究具有一定的现实意义。

1  人工智能的概念及其优势

所谓人工智能，顾名思义乃人工创造的智能，是人们利用计算机编程语言编制的可以模拟人类思维的计算机程序，但不仅仅基于计算机科学，还涉及系统科学、运筹学、数学、生理学和语言学等学科。利用人工智能技术，人们能够让机器自动完成人类难以完成的危险任务，以及让机器完成需要反复作业的简单任务，提高工作效率、减少成本和降低危险性。

人工智能的优势主要包括以下几个方面：第一，人工智能是基于计算机技术的，具有智能化的学习能力，可以从巨大的数据海洋中提取有价值的信息。第二，基于计算机技术的人工智能具有强大的运算能力，能够对较为模糊的信息进行处理，然后输出相对较完整的信息，提高工作的效率。第三，人工智能具有较强的逻辑推理能力，能够借助算法及逻辑计算能力实现复杂的演绎推理功能，最终输出经过优化的结果。第四，现代人工智能技术，能够很好地控制资源消耗，借助智能算法能够大幅降低资源消耗，节省了资源提高了效率。第五，人工智能具有强大的协调能力，借助优秀的人工智能算法，能够很好地协调复杂系统的各个部分，使其管理和控制的有效性更高。第六，人工智能具有超级适应能力，借助人工智能算法能够将传统计算机难以处理的非结构化问题通过建立模型进行处理，并在快速输出解决方案。

2  传统计算机网络现存的问题

2.1  网络系统稳定性不足

传统计算机网络存在网络系统稳定性不足的现象，具体表现为以下几个方面：第一，人工参与度较高，可能出现人为原因的误操作现象，从而导致计算机网络系统的不稳定。第二，网络诊断系统缺乏智能性，提高了计算机网络系统的不稳定性。第三，缺乏智能化的网络系统相关的专家级知识库，从而降低了计算机网络系统的稳定性。

2.2  大数据处理效率不高

传统计算机网络系统存在大数据处理效率不高的现象，具体表现为以下几个方面：第一，传统的计算机网络系统对大数据进行处理时往往需要过多的人工参与，从而导致处理效率低下，难以对突发状况进行迅速反应。第二，传统的计算机网络系统在从大量网络信息进行大数据检索提取时也经常需要人工参与，从而导致检索效率不高，缺乏智能化及自动化的检索能力。第三，传统的计算机网络在系统资源发生变化时，不能及时自动适应，缺乏必要的高效性和灵活性。第四，传统计算机网络在大数据信息共享时，缺乏智能化的资源整合机制，难以实现智能化的多维度的高效率的信息共享。第五，传统的计算机网络系统仅能进行简单的数据分析，难以适应大数据时代海量数据信息的智能化分析，存在大数据分析效率低的现象。第六，传统的计算机网络难以实现对模糊信息的智能化处理，缺乏必要的智能化处理能力。

2.3  网络安全性存在缺陷

传统计算机网络的安全性存在缺陷，具体表现为以下几个方面：第一，随着计算机网络在各行各业的广泛应用，人们获取信息的渠道增加了，但也存在个信息容易暴露、遭受人肉搜索，甚至惨遭网络暴力的现象，给人们的生活和工作带来了困扰，甚至造成财产损失。第二，网络是一把双刃剑，虽然给人们带来了便利，但同时也容易被犯罪分子利用，例如利用病毒盗取他人账号等，因此需要智能化的监察能力来分析网络信息的合法性。第三，网络为企业和个人提供了信息传播的有效途径，但其中存在着一个不可忽视的问题，就是广告等垃圾邮件充斥着网络，不仅浪费网络带宽，还可能隐藏病毒，进而影响网络安全，甚至给用户造成财产损失。

2.4  网络管理缺乏智能化

传统的计算机网络管理存在智能化不高的现象，具体表现为以下几个方面：第一，由于网络环境比较复杂，因此在进行网络管理时需要进行较复杂的系统，但传统的网络管理人工参与程度过高，缺乏自动化的管理机制，从而导致网络管理效率低下。第二，传统的网络维护智能化程度较低，一般需要人工来进行维护，存在网络维护效率不高的现象。第三，传统的计算机网络管理缺少智能化的专家系统，在发现问题时，难以自动生成解决方案。

3  人工智能技术在计算机网络中的应用策略

3.1  利用人工智能提升网络系统的稳定性

借助人工智能能够很好地提高网络系统的稳定性，具体表现为以下几个方面：第一，由于借助人工智能可以大幅降低人工的参与程度，因此能够大幅减少人为原因产生的误操作，从而可以大幅提升计算机网络系统的稳定性。第二，将人工智能技术引入网络诊断系统，构建智能化的网络诊断系统，使得网络诊断具有智能化和针对性，能够快速地对计算机网络的突发状况进行诊断和处理，大幅提高诊断效率，从而提升计算机网络系统的稳定性。第三，利用人工智能技术构建网络相关的智能化专家级知识库，可以实现智能化的数据交换、服务器维护和流量监控等功能，不仅提高了计算机网络系统的智能化程度，还大幅提高了计算机网络系统的稳定性。

3.2  利用人工智能提高大数据处理的效率

借助人工智能可以大幅提高大数据处理的效率，具体表现为以下几个方面：第一，借助人工智能技术可以自动化的进行大数据处理，大幅减少人工参与程度，从而提高处理效率。第二，借助人工智能可以智能化的进行大数据信息的检索，大幅降低人工的参与程度，从而提高检索效率。第三，利用人工智能能够进行智能化的网络资源调度，能够在系统资源发生变化时及时自动适应，具有较高的效率及灵活性。第四，利用人工智能可以在大数据信息共享时进行智能化的资源整合，从而实现智能化、多维度和高效率的信息共享。第五，借助人工智能技术可以进行复杂的大数据分析，实现海量数据信息的智能化分析，提高大数据分析的效率。第六，借助人工智能能够提高计算机网络对模糊信息处理的智能化程度，从而能够根据模糊信息输出相对精准的结果。

3.3  利用人工智能弥补网络安全性的不足

借助人工智能可以大幅弥补网络安全性的不足，具体表现为以下几个方面：第一，利用人工智能建立专家系统，利用专家系统对用户信息进行保护，一旦发现入侵及时自动反应，从而保护用户信息，进而保护用户的财产安全。第二，借助人工智能搭建智能化的防火墙及网络监察系统，进行智能化的数据识别、分析和过滤，使得用户避免遭受病毒的侵害。第三，借助人工智能构建智能化的人工免疫系统，实现对外来病毒的智能化识别与处理。第四，借助人工智能可以进行智能化的数据挖掘，准确的识别内存溢出等问题，及时自动的保证计算机网络的安全运行。第五，借助人工智能技术可以建立智能垃圾邮件过滤系统，智能化的拦截企图进入邮箱的垃圾邮件，减少网络资源的浪费，降低用户接收到含有病毒的垃圾邮件的可能性，从而保障网络的安全性。第六，借助人工智能可以构建智能化的人工神经网络，对网络资源进行自动识别和检测，智能化的监测病毒的入侵，并及时自动反应，提高计算机网络的安全性。

3.4  利用人工智开展网络管理工作的智能化

借助人工智能技术可以大幅提高网络管理及为工作的智能化程度，可以大幅降低网络管理及维护的人工参与程度，实现智能化、自动化的网络管理及维护，大幅提高网络管理及维护的效率。另外，借助人工智能可以构建智能化的网络管理专家系统，在发现问题时自动生成解决方案。

4  结语

本文进行了人工智能技术在计算机网络中的应用策略研究，首先介绍了人工智能的概念及其优势，然后阐述了传统计算机网络现存的问题，最后提出了人工智能技术在计算机网络中的应用策略。经过一段时间的策略应用，发现该策略能够有效地提升计算机网络的数据处理能力，很好地提高计算机网络的协调能力，大大地加强计算机网络的安全性，有效地提高计算机网络的智能化水平，具有一定的推广价值。

本文来源：《企业科技与发展》：http://www.zzqklm.com/w/qk/21223.html