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        大數(shù)據(jù)時代人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

        2018-01-01 00:00:00林銳雄
        大科技·D版 2018年5期

        摘 要:當(dāng)前,我們已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代,這一時代中計算機(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越便利。同時,由于計算機(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)時代的內(nèi)涵及特點(diǎn)入手,對人工智能的內(nèi)涵、特點(diǎn)進(jìn)行分析,對人工智能在計算機(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)時代;人工智能;計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

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

        隨著計算機(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)時代,數(shù)據(jù)分析處理開始展現(xiàn)出爆炸的態(tài)勢,人工智能與計算機(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,使計算機(jī)信息處理過程中存在的復(fù)雜性、安全性問題得以有效的處理,人工智能應(yīng)用到計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中,可以使計算機(jī)在對信息進(jìn)行處理時出現(xiàn)的問題得以有效的規(guī)避,將問題得以高效的解決,使社會能夠平穩(wěn)發(fā)展。

        1 大數(shù)據(jù)時代

        所謂大數(shù)據(jù),簡單的說就是一個數(shù)據(jù)集,這個數(shù)據(jù)集規(guī)模非常大,對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫不能處理的數(shù)據(jù),它可以進(jìn)行有效處理。其特點(diǎn)主要有四個方面[1]:

        ①數(shù)據(jù)類型非常多,大數(shù)據(jù)通常來說都是多種數(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)格式以及來源的越來越多,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)前這一時代,其數(shù)據(jù)容量超過十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、技術(shù)要求高的工作,用人工智能設(shè)備來進(jìn)行操作,使員工的人身安全得以有效的保證,同時還能使工作效率大大提升。人工智能在進(jìn)行使用的過程中,操作人員將指令進(jìn)行發(fā)出,使機(jī)械設(shè)備來對人類的操作進(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)成為計算機(jī)技術(shù)中的一個關(guān)鍵內(nèi)容,能夠?qū)⒂嬎銠C(jī)應(yīng)用中出現(xiàn)的問題進(jìn)行解決,將知識變化進(jìn)行有效的處理。具體來說,人工智能的特點(diǎn)有三個方面[2]:

        2.1 不確定性

        在對網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行管理的過程中,工作人員要對很多網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行有效的監(jiān)控,同時對這些資源進(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,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,在對網(wǎng)絡(luò)工作進(jìn)行管理時,要對系統(tǒng)的變化進(jìn)行關(guān)注,對其細(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,要對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行保證,使信息不出現(xiàn)錯誤。

        2.2 分層管理

        當(dāng)前計算機(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,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

        人工智能由一個信息能夠?qū)⒑芏嗟男畔⑼茖?dǎo)出來,也就是對低層信息進(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)生非線性問題,可以利用模擬來對這一問題進(jìn)行解決。此外,人工智能和計算機(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,通過模糊控制的手段能夠?qū)⑿畔⑦M(jìn)行快速的檢索,使計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)處理效率大大提升。

        3 人工智能在計算機(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,使其操作向自動化方向發(fā)展,這一技術(shù)有一定的容錯能力,而且它的學(xué)習(xí)能力非常強(qiáng),其優(yōu)越性是很大的。其能夠分辨的對象有很多,比如畸變輸入、噪聲輸入等,通過以并行的手段,來對輸入后的效果進(jìn)行檢測,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,就是利用審計方法來對網(wǎng)絡(luò)連接、主機(jī)會話等進(jìn)行分析,將其中最獨(dú)特的特點(diǎn)查找出來,對這些特點(diǎn)進(jìn)行描述,利用人工智能對其入侵規(guī)律進(jìn)行學(xué)習(xí),對于計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中沒有遭受入侵的狀態(tài),進(jìn)行記錄,倘若在網(wǎng)絡(luò)受到攻擊時,使系統(tǒng)運(yùn)行出現(xiàn)不正常時,識別入侵對象。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ο蟮臋z測進(jìn)行優(yōu)化,使檢測效率得以大大提升。

        3.3 人工免疫

        這一技術(shù)是對人體的免疫系統(tǒng)進(jìn)行模仿,通過計算機(jī)程序?qū)⑵潴w現(xiàn)出來,其主要有三個方面的內(nèi)容:①基因庫;②否定選擇;③克隆選擇,這三個方面的內(nèi)容有機(jī)結(jié)合,能使傳統(tǒng)的入侵檢測過程中的問題得以有效的補(bǔ)充,但是對于未知病毒的不足不能進(jìn)行有效的識別。例如在基因庫內(nèi),技術(shù)人員能夠?qū)⒍鄠€基因片段進(jìn)行再整合,也可以對突變后的狀態(tài)進(jìn)行分析,識別入侵系統(tǒng)中的不同類型的病毒,然而實(shí)際情況是,基因庫的建設(shè)能力還需要不斷的提升;針對否定選擇,系統(tǒng)會出現(xiàn)一系列的字符,再通過否定選擇算法,刪除掉能夠匹配的字符,倘若選擇正確,那就是合格檢測,可以對下一步的操作進(jìn)行。這一技術(shù)的應(yīng)用還需要不斷的優(yōu)化,其應(yīng)用價值才能發(fā)揮出來[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)證的知識體系、數(shù)據(jù)庫等等,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)行自動檢測,對入侵類型進(jìn)行明確,對帶來的危害進(jìn)行確定。

        3.5 人工智能問題求解技術(shù)

        這一技術(shù)的應(yīng)用要在一定的情況下進(jìn)行,通過限定的步數(shù)來將算法進(jìn)行實(shí)施,其具體技術(shù)有三個: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)是通過結(jié)構(gòu)化知識分析來完成的。其中搜索技術(shù)的使用范圍廣泛,有狀態(tài)和問題空間,能夠使用多種技術(shù)進(jìn)行搜索,結(jié)合每個問題的不同之處來將搜索方式進(jìn)行選擇,使搜索效率得以提升。此外,這一技術(shù)能夠利用評價來使搜索效果實(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 專家知識庫

        專家系統(tǒng)中的一個關(guān)鍵內(nèi)容就是專家知識庫,它的合理使用,對專家系統(tǒng)的使用效果有著直接的作用?,F(xiàn)階段,專家知識庫的內(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)庫中,利用相近的管理手段,來使管理和評估工作進(jìn)行實(shí)施,這一技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)管理和評價中的作用是非常重要的。

        4 結(jié) 語

        當(dāng)前,我們已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代,在這一時代背景下,我們的很多工作和生活,都要通過應(yīng)用計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)才能實(shí)現(xiàn)。所以,我們必須對大數(shù)據(jù)以及人工智能的內(nèi)涵以及特點(diǎn)進(jìn)行了解,對這一時代背景下,對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、人工免疫以及人工智能問題求解技術(shù)等進(jìn)行全面的認(rèn)識,將這些人工智能技術(shù)在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中進(jìn)行廣泛、深入的應(yīng)用,將計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中不能進(jìn)行全面處理、解決的問題進(jìn)行處理。此外,與人工智能以及計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相關(guān)的工作人員要對人工智能進(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、生活帶來更多的便利,同時能使社會經(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

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

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