摘 要：當(dāng)前，我們已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，這一時(shí)代中計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，使其已經(jīng)與人民的日常生活完全的融合在一起，成為我們生活中不可缺少的重要內(nèi)容，使得人們的生活越來(lái)越便利。同時(shí)，由于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)隨之產(chǎn)生，它在網(wǎng)絡(luò)發(fā)展領(lǐng)域中的發(fā)展空間是非常廣闊的。因此，本文從大數(shù)據(jù)時(shí)代的內(nèi)涵及特點(diǎn)入手，對(duì)人工智能的內(nèi)涵、特點(diǎn)進(jìn)行分析，對(duì)人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用進(jìn)行論述，從而為今后人工智能技術(shù)的發(fā)展起到一定的參考和借鑒作用。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)時(shí)代；人工智能；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1004-7344（2018）15-0264-02

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能隨之出現(xiàn)，使得大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析處理開(kāi)始展現(xiàn)出爆炸的態(tài)勢(shì)，人工智能與計(jì)算機(jī)技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，能使信息處理能力得到大大的提升，使計(jì)算機(jī)信息處理過(guò)程中存在的復(fù)雜性、安全性問(wèn)題得以有效的處理，人工智能應(yīng)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，可以使計(jì)算機(jī)在對(duì)信息進(jìn)行處理時(shí)出現(xiàn)的問(wèn)題得以有效的規(guī)避，將問(wèn)題得以高效的解決，使社會(huì)能夠平穩(wěn)發(fā)展。

1 大數(shù)據(jù)時(shí)代

所謂大數(shù)據(jù)，簡(jiǎn)單的說(shuō)就是一個(gè)數(shù)據(jù)集，這個(gè)數(shù)據(jù)集規(guī)模非常大，對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)不能處理的數(shù)據(jù)，它可以進(jìn)行有效處理。其特點(diǎn)主要有四個(gè)方面[1]：

①數(shù)據(jù)類型非常多，大數(shù)據(jù)通常來(lái)說(shuō)都是多種數(shù)據(jù)源構(gòu)成的，其數(shù)據(jù)類型有著多樣化、多元化的特征，而且由于現(xiàn)代數(shù)據(jù)格式以及來(lái)源的越來(lái)越多，使得數(shù)據(jù)的膨脹速度非?？?。②數(shù)據(jù)規(guī)模特別大，在當(dāng)前這一時(shí)代，其數(shù)據(jù)容量超過(guò)十TB。③數(shù)據(jù)的真實(shí)性不斷提升，由于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)源逐漸被大量新數(shù)據(jù)所代替，在這一代替的過(guò)程中，數(shù)據(jù)傳輸和處理的速度以及效率的提升都是非?？斓?，此外，為了使數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣群托什话l(fā)生變化，使得系統(tǒng)的安全性也不斷的提高。④大數(shù)據(jù)處理能力不斷提升，由于大數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，想要使當(dāng)前人們的工作和生活需求得以滿足，就必須使信息處理能力得到大大的提高。

2 人工智能

人工智能這一技術(shù)是非常先進(jìn)的，利用這一技術(shù)在不同類型的機(jī)械設(shè)備中進(jìn)行使用，使設(shè)備能夠擁有人工智能的功能，使那些具有一定危險(xiǎn)、技術(shù)要求高的工作，用人工智能設(shè)備來(lái)進(jìn)行操作，使員工的人身安全得以有效的保證，同時(shí)還能使工作效率大大提升。人工智能在進(jìn)行使用的過(guò)程中，操作人員將指令進(jìn)行發(fā)出，使機(jī)械設(shè)備來(lái)對(duì)人類的操作進(jìn)行模擬，它的工作模式和自然智能之間是不同的，因此，人工智能技術(shù)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)技術(shù)中的一個(gè)關(guān)鍵內(nèi)容，能夠?qū)⒂?jì)算機(jī)應(yīng)用中出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行解決，將知識(shí)變化進(jìn)行有效的處理。具體來(lái)說(shuō)，人工智能的特點(diǎn)有三個(gè)方面[2]：

2.1 不確定性

在對(duì)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行管理的過(guò)程中，工作人員要對(duì)很多網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行有效的監(jiān)控，同時(shí)對(duì)這些資源進(jìn)行有效的控制，使網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全性得以有效的保證，使運(yùn)行效率得以提升，在網(wǎng)絡(luò)管理時(shí)，要使系統(tǒng)資源狀態(tài)得以確保，使工作人員能夠?qū)@些狀態(tài)進(jìn)行掌握，在對(duì)網(wǎng)絡(luò)工作進(jìn)行管理時(shí)，要對(duì)系統(tǒng)的變化進(jìn)行關(guān)注，對(duì)其細(xì)節(jié)進(jìn)行掌握。因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)是高速的，其變化速度也是十分快的，所以，要對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行保證，使信息不出現(xiàn)錯(cuò)誤。

2.2 分層管理

當(dāng)前計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)逐漸成熟，其規(guī)模也在逐漸擴(kuò)大，然而由于規(guī)模的不斷擴(kuò)張，使得系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性也不斷的增加。但是，在當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)管理時(shí)，其網(wǎng)絡(luò)管理模式還是單一的，這是不正確的，因此，必須對(duì)其進(jìn)行分層管理。

2.3 超強(qiáng)的推理能力

人工智能由一個(gè)信息能夠?qū)⒑芏嗟男畔⑼茖?dǎo)出來(lái)，也就是對(duì)低層信息進(jìn)行學(xué)習(xí)后，能夠?qū)Ω邔有畔⑦M(jìn)行分析，將高層信息中的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行獲取，從而在網(wǎng)絡(luò)管理中進(jìn)行應(yīng)用。倘若產(chǎn)生非線性問(wèn)題，可以利用模擬來(lái)對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行解決。此外，人工智能和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行進(jìn)行比較，其占用的網(wǎng)絡(luò)資源不多，通過(guò)模糊控制的手段能夠?qū)⑿畔⑦M(jìn)行快速的檢索，使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)處理效率大大提升。

3 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

這一技術(shù)是對(duì)人類的大腦運(yùn)行進(jìn)行有效的模擬，并在此基礎(chǔ)上，使其操作向自動(dòng)化方向發(fā)展，這一技術(shù)有一定的容錯(cuò)能力，而且它的學(xué)習(xí)能力非常強(qiáng)，其優(yōu)越性是很大的。其能夠分辨的對(duì)象有很多，比如畸變輸入、噪聲輸入等，通過(guò)以并行的手段，來(lái)對(duì)輸入后的效果進(jìn)行檢測(cè)，將其在網(wǎng)絡(luò)安全管理進(jìn)行應(yīng)用。

3.2 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的工作原理，就是利用審計(jì)方法來(lái)對(duì)網(wǎng)絡(luò)連接、主機(jī)會(huì)話等進(jìn)行分析，將其中最獨(dú)特的特點(diǎn)查找出來(lái)，對(duì)這些特點(diǎn)進(jìn)行描述，利用人工智能對(duì)其入侵規(guī)律進(jìn)行學(xué)習(xí)，對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中沒(méi)有遭受入侵的狀態(tài)，進(jìn)行記錄，倘若在網(wǎng)絡(luò)受到攻擊時(shí)，使系統(tǒng)運(yùn)行出現(xiàn)不正常時(shí)，識(shí)別入侵對(duì)象。所以，可以將人工智能的自我記憶和學(xué)習(xí)能力進(jìn)行體現(xiàn)，將其進(jìn)行應(yīng)用后，能夠?qū)⑷肭謱?duì)象的檢測(cè)進(jìn)行優(yōu)化，使檢測(cè)效率得以大大提升。

3.3 人工免疫

這一技術(shù)是對(duì)人體的免疫系統(tǒng)進(jìn)行模仿，通過(guò)計(jì)算機(jī)程序?qū)⑵潴w現(xiàn)出來(lái)，其主要有三個(gè)方面的內(nèi)容：①基因庫(kù)；②否定選擇；③克隆選擇，這三個(gè)方面的內(nèi)容有機(jī)結(jié)合，能使傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)過(guò)程中的問(wèn)題得以有效的補(bǔ)充，但是對(duì)于未知病毒的不足不能進(jìn)行有效的識(shí)別。例如在基因庫(kù)內(nèi)，技術(shù)人員能夠?qū)⒍鄠€(gè)基因片段進(jìn)行再整合，也可以對(duì)突變后的狀態(tài)進(jìn)行分析，識(shí)別入侵系統(tǒng)中的不同類型的病毒，然而實(shí)際情況是，基因庫(kù)的建設(shè)能力還需要不斷的提升；針對(duì)否定選擇，系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)一系列的字符，再通過(guò)否定選擇算法，刪除掉能夠匹配的字符，倘若選擇正確，那就是合格檢測(cè)，可以對(duì)下一步的操作進(jìn)行。這一技術(shù)的應(yīng)用還需要不斷的優(yōu)化，其應(yīng)用價(jià)值才能發(fā)揮出來(lái)[3]。

3.4 規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)

這一技術(shù)是當(dāng)前入侵檢測(cè)中使用最廣泛的一項(xiàng)技術(shù)，其包括的內(nèi)容很多，比如專家驗(yàn)證的知識(shí)體系、數(shù)據(jù)庫(kù)等等，將專家系統(tǒng)進(jìn)行建立。倘若發(fā)生入侵，專家系統(tǒng)能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，對(duì)入侵類型進(jìn)行明確，對(duì)帶來(lái)的危害進(jìn)行確定。

3.5 人工智能問(wèn)題求解技術(shù)

這一技術(shù)的應(yīng)用要在一定的情況下進(jìn)行，通過(guò)限定的步數(shù)來(lái)將算法進(jìn)行實(shí)施，其具體技術(shù)有三個(gè)：①搜索技術(shù)，這一技術(shù)是以狀態(tài)圖為基礎(chǔ)的；②推理技術(shù)，這一技術(shù)是以謂詞邏輯為基礎(chǔ)的；③求解技術(shù)，這是一技術(shù)是通過(guò)結(jié)構(gòu)化知識(shí)分析來(lái)完成的。其中搜索技術(shù)的使用范圍廣泛，有狀態(tài)和問(wèn)題空間，能夠使用多種技術(shù)進(jìn)行搜索，結(jié)合每個(gè)問(wèn)題的不同之處來(lái)將搜索方式進(jìn)行選擇，使搜索效率得以提升。此外，這一技術(shù)能夠利用評(píng)價(jià)來(lái)使搜索效果實(shí)現(xiàn)最佳。所以，這一技術(shù)的深入發(fā)展和使用，能夠使網(wǎng)絡(luò)資源的使用得以有效降低，使網(wǎng)絡(luò)資源的利用率得以大大提升。

3.6 專家知識(shí)庫(kù)

專家系統(tǒng)中的一個(gè)關(guān)鍵內(nèi)容就是專家知識(shí)庫(kù)，它的合理使用，對(duì)專家系統(tǒng)的使用效果有著直接的作用?，F(xiàn)階段，專家知識(shí)庫(kù)的內(nèi)容有很多，比如基本理論、經(jīng)驗(yàn)等，將已知的內(nèi)容向編碼進(jìn)行轉(zhuǎn)化，保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中，利用相近的管理手段，來(lái)使管理和評(píng)估工作進(jìn)行實(shí)施，這一技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)管理和評(píng)價(jià)中的作用是非常重要的。

4 結(jié) 語(yǔ)

當(dāng)前，我們已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，在這一時(shí)代背景下，我們的很多工作和生活，都要通過(guò)應(yīng)用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)才能實(shí)現(xiàn)。所以，我們必須對(duì)大數(shù)據(jù)以及人工智能的內(nèi)涵以及特點(diǎn)進(jìn)行了解，對(duì)這一時(shí)代背景下，對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、人工免疫以及人工智能問(wèn)題求解技術(shù)等進(jìn)行全面的認(rèn)識(shí)，將這些人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中進(jìn)行廣泛、深入的應(yīng)用，將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中不能進(jìn)行全面處理、解決的問(wèn)題進(jìn)行處理。此外，與人工智能以及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相關(guān)的工作人員要對(duì)人工智能進(jìn)行不斷深入的分析，利用其先進(jìn)的科技手段，使人工智能不斷的向前發(fā)展，使人工智能能夠?yàn)槲覀兘窈蟮膶W(xué)習(xí)、工作、生活帶來(lái)更多的便利，同時(shí)能使社會(huì)經(jīng)濟(jì)得以健康的深入發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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收稿日期：2018-4-24

作者簡(jiǎn)介：林銳雄（1987-），男，助理工程師，本科，主要從事軟件開(kāi)發(fā)項(xiàng)目管理工作。