人工智能在计算机网络技术中的应用
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摘要：本文提出了人工智能技术在计算机网络技术中的应用方法，并提出这种应用方法的落实方式，确保人工智能技术能够在计算机网络中取得更好应用效果。
[关键词]人工智能 计算机网络技术 技术应用
人工智能技术在当前的发展中，已经能够适应多种运行环境，借助于其技术的高速计算和自主学习能力，能够让整个系统实现自我完善，进一步提高整个系统的智能性。并且在研究和分析时，能够借助大数据技术与云计算技术提高数据收集和整理效率，在此基础上提高整个系统的学习能力，从而让整个系统能够更加高效稳定运行。
1 人工智能技术综述
人工智能技术就是应用智能机器、自动化机械等工具，进而实现对人脑思维模式的模拟，在进行计算机网络管理过程中则就可以实现人性化管理的主要目的。人工智能技术经过多年发展，已经建成了统一概念，即依托于计算机硬软件，具备自主学习和自我控制的一种计算机技术，从概念中可以看出，该项技术与计算机网络技术有很高的衔接性。
在当前的人工智能技术发展中，代表最高水平的为谷歌公司的AlphaGo系统，该系统依托于强大的数据收集、数据整合以及强化学习能力，逻辑思维能力在一定程度上已经超过了人类围棋手。在其余方面该项技术也已经被广泛应用，包括新闻传媒行业、污染治理行业、环境监测部门等，应用人工智能系统能够更好完成对相关数据的采集和研究工作，通过人工智能实现对这类数据的高速分析，最终生成相应的研究结果，提高相关行业和部门的运行效率。
人工智能的另一个重要应用方法为制作高智能化程度的机器人，但是在该项技术的发展中，还要涉及技术问题、编码完善问题等，甚至也将伦理学纳入了人工智能的研究体系，可以说在机器人领域中，人工智能发展较为缓慢，最重要的原因为硬软件的衔接质量较差。
2 人工智能在計算机网络技术中的应用
2.1 网络安全方面
网络安全已经成为当前网络用户的关注焦点，尤其是对于一些服务器等设备，更需要通过安全防护系统，提高整个网络系统的安全程度。人工智能技术由于能够广泛获取和收集数据，并完成对数据的整合与分析，所以可以在网络完全防护中发挥作用。作用方式如下：
2.1.1 防火墙设置
网络完全保障中，一个重要方式为设置防火墙，当前的很多防火墙提高性能的方法自我定期更新方式，甚至一些防火墙在运行中，采用亡羊补牢式的防护思想，只有在遭受大规模攻击时才发布相关补丁，这种方法在一定程度上降低了防火墙的防护效果。
在人工智能技术的应用中，一方面可以通过对网络信息的收集和剖析，分析当前发生几率较高的网络攻击类型，在此基础上完成对网路中各类IP地址的记录，为后续的问题解决和攻击源头查找工作奠定基础。另一方面对于当前披露的网络攻击地址，系统自动阻止其访问被防护的网络，防止整个系统遭到攻击。
在今后的发展中，当前的一个发展思路为应用人工智能技术，自动生成相关网络攻击的防护补丁，进一步提高防护效果，从技术的实现过程来看，这一思想的落实过程难度一般，但是该项技术从原理上来看，人工智能系统已经具备了独立的逻辑能力，这与图灵实验的要求和原理背离，所以需要经过进一步伦理论证。
2.1.2 硬件防护
硬件防护中，人工智能技术的应用方法为，通过对硬件设备相关运行信息的记录，分析硬件设备的运行质量，当确定硬件设备的运行数据与设定的标准值不符时，则可确定硬件设备存在运行问题。
在人工智能技术的应用中，对人工神经网络技术应用较多，该项技术除了满足多输入多输出的要求，也能够分析各类硬件的运行状态，应用建成的控制中枢发出相应的控制指令，所以在本文的研究与分析中，提出这种控制方法，即在网络技术中的关键设备中，设置相关传感器等设备，实现对硬件设备的有效防护。
在今后的发展中，会建成针对电路板、电阻等微小电子器件的监管与防护系统，当这类设备出现运行问题时，会技术报警并完成对故障的预处理工作，以提高整个系统的运行质量。
2.1.3 其余防护内容
其余防护内容主要为软件防护，当前的软件有两种，一种为恶意软件，这类软件中通常含有病毒、后台漏洞等内容，不法分子通过这种设计方法获取网络用户的各项数据，在人工智能技术的应用中，完成对几种典型漏洞代码的记录和整合，在软件下载中分析是否存在安全问题，并将安全问题上报，为其余人工智能防护系统提供借鉴作用。
另一种为正常软件的功能受到影响情况，例如对于恶意轰炸软件等攻击手段，人工智能技术在防护过程中，分析对方的IP地址，将该信息提交到我国的网络安全防护部门中，让其抓捕相关人员。在当前的不法分子网络攻击中，通常会应用IP地址映射技术，扰乱各类防护系统的视线，在人工智能技术的应用中，需要设置云计算系统，快速准确分析攻击者的IP地址。
2.2 网络调控方面
在当前的网络技术发展中，即将建成和应用5G通信技术，该项技术的优势为，能够提高通信效率，实现对电视信号、物联网信号以及互联网通信的高效融合，提高整个系统的运行状态。
5G技术的一个重要应用方向为，通过对互联网运行状态的分析，调配互联网的资源配置情况，例如用户在使用网络办公时，人工智能技术通过对用户计算机硬件界面的记录和研究，分析用户当前对互联网的需求，在此基础上完成对网络资源的调配工作。
在今后的发展中，该项技术的发展模式是提高智能化程度，需要具备一定的文字解读能力，有效分析用户的互联网应用需求，提高网络调控精度。
3 人工智能在计算机网络技术中的技术实现方式
在人工智能技术的开发中，当前已经建成了多种技术体系，包括大数据技术、云计算技术、强化学习技术、自主学习技术等。这些技术的应用方法如下： 3.1 大数据技术
大数据技术的原理为，在系统中设置相应的数据分析子系统，在大数据技术的应用中，能够在互联网系统中获取大量数据，包括软件信息、硬件信息、系统衔接性信息等多方面内容。在人工智能技术各项功能的发挥中，最基础的工作为大量收集互联网数据，为后续的问题研究和分析过程奠定基础。
3.2 云计算技术
云计算技术通常与大数据技术共同应用，可以根据收集到的数据建成相应的数学模型，以发现系统运行中的问题，在此基础上建成经过完善的系统运行体系。
在该项技术的应用中，为了降低硬件系统的工作负担，在获取了整个系统的各类运行数据后，其输入到云服务器中，完成数据分析工作，在此基础上提高整个计算机网络的运行效率。
3.3 强化学习技术
强化学习技术的原理为，在人工智能系统获取关键信息后，可以将这类信息整合到系统中，实现对系统自身的完善與优化。该项技术在应用中，要总结建成的人工智能系统工作内容，在此基础上制定系统的控制模型和基础内容，从而让整个系统能够正常稳定运行。
另外对于强化学习技术来说，需要保证在短时间内完成对相关工作的深度了解，可以通过建成相应的任务分解程序，构建强化学习系统，另外需要考虑系统的自动调整技术，是否与当前制定的伦理体系冲突，对于不满足相关要求的工作类型，需要经过进一步论证才可应用。
3.4 自主学习技术
自主学习技术的应用方法与强化学习相似，但是原理上有所不同，应用的方法为通过构建数据库，完成对各类数据的记录与分析工作，在后续的运行中，发现计算机网络系统中存在相似的内容或者攻击形式时，第一时间完成针对这类事件的处理工作，提高人工智能技术的响应速度。
在该项技术的应用中，本文提出的方法为，将这类内容记录到云服务器中，数据在存储中，形成中心存储网络，在整个系统的运行中，大数据技术将提炼的精确信息输入到云服务器中，由服务器完成各类数据的比较与进一步分析，做出相应的响应动作。
4 结论
综上所述，人工智能在网络的应用中，主要应用方式为网络安全防护方面和网络资源调控方面，要发挥该项技术的相关作用，应用的技术类型包括大数据技术、云计算技术、强化学习技术和自主学习技术，将这些技术融入到整个硬件系统中，可以通过人工神经网络发挥各类技术的用途，提高整个系统的智能化程度。
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