管藝博

（廣東工商職業(yè)技術(shù)大學(xué)，廣東 肇慶 526000）

0 引言

隨著科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展，人工智能彰顯出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。人工智能是新一代“通用目的技術(shù)”，對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和國際競(jìng)爭(zhēng)格局產(chǎn)生著深刻影響[1]。人工智能有效提升計(jì)算機(jī)的運(yùn)行效率，顯示出科技層面的發(fā)展與進(jìn)步。人工智能的存在，可以有效保障系統(tǒng)的安全性，并不斷為人們解決各種難題，從根本上改變了以往的作業(yè)方式，以更加智能化、高效化的方式提高各行各業(yè)的工作效率。人工智能可謂是真正意義上促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)的充分融合，對(duì)于現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展有重要意義。

1 人工智能概述

1.1 人工智能

人工智能首次被提出，是在20世紀(jì)60年代。當(dāng)時(shí)的人工智能作為包含多樣學(xué)科知識(shí)的技術(shù)，呈現(xiàn)出智能化顯著的特點(diǎn)。人工智能的研究本意是通過機(jī)器來代替人工完成各種復(fù)雜、繁瑣或具有危險(xiǎn)性的工作[2]。通過借助機(jī)器智能可以緩解人力物力上的投入，更加有效提升工作效率。人工智能涉及的技術(shù)范圍較廣，包括機(jī)械制造，設(shè)備自動(dòng)化，集成電路，算法優(yōu)化，機(jī)器語言學(xué)習(xí)等多種領(lǐng)域。人工智能發(fā)展構(gòu)建于不同學(xué)科上，對(duì)于各行各業(yè)發(fā)展都起到了推動(dòng)作用。

1.2 人工智能特征

人工智能自身的特征在于，可以基于不同模型通過技術(shù)手段對(duì)不確定性問題進(jìn)行處理，可以憑借集成芯片的計(jì)算能力對(duì)模型進(jìn)行有效的優(yōu)化再學(xué)習(xí)，為人們提供準(zhǔn)確的信息。人工智能可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的完整剖析，為網(wǎng)絡(luò)管理提供保障；人工智能擁有持續(xù)學(xué)習(xí)迭代能力，從本質(zhì)上來說，學(xué)習(xí)能力是高級(jí)生物的特征，但是人工智能技術(shù)打破這種界限，對(duì)傳輸數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和推理，獲得更高層次的信息，為網(wǎng)絡(luò)高效運(yùn)行提供保障；正如英國數(shù)學(xué)家IrvingJ.Good在1965年所解釋的那樣：超智能的機(jī)器能夠超越人類的智慧，并衍生出更多具有智慧的機(jī)器。可以說機(jī)器設(shè)計(jì)屬于智力活動(dòng)，并且基于超智能機(jī)器能夠保障更多的機(jī)器被陸續(xù)研發(fā)出來。人工智能無需使用大量的能源，無論面對(duì)多么復(fù)雜的數(shù)據(jù)，人工智能都可以在最短的時(shí)間內(nèi)，找尋到最佳的處理手段。避免信息冗沉和過大的計(jì)算量對(duì)計(jì)算機(jī)造成影響，減少計(jì)算期間的消耗，提升計(jì)算速度。

1.3 人工智能基本方法

1.3.1 搜索方式

人工智能應(yīng)用可以進(jìn)行有啟發(fā)式搜索，也就是人們遇到問題的時(shí)優(yōu)先選用的方法。實(shí)際問題推算需要運(yùn)用方案實(shí)驗(yàn)，對(duì)不同的可能性開展實(shí)驗(yàn)，直到推算出答案。當(dāng)前搜索方法分成盲目搜索和啟發(fā)式搜索，前者是針對(duì)答案的可能性開展試驗(yàn)，對(duì)每一種可能性進(jìn)行探索；后者則是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，將可能性較小的結(jié)果排除后進(jìn)行搜索。啟發(fā)式搜索的存在，有助于提升對(duì)問題的處理效率，減少不必要的答案。

1.3.2 規(guī)劃

人們實(shí)際生活中遇到問題，通常對(duì)問題進(jìn)行刨析分類、模塊化解決，尋求高效解決方式?；谛栴}搜索，能夠減少搜索幅度，降低問題的復(fù)雜性，更有助于解決問題。其中，規(guī)劃借助啟發(fā)式信息，有效推動(dòng)啟發(fā)式信息進(jìn)一步發(fā)展。針對(duì)問題有序的劃分和搜索，提高問題解決效率。

1.3.3 知識(shí)表達(dá)技術(shù)

知識(shí)在計(jì)算機(jī)中的表達(dá)方式，是應(yīng)用計(jì)算機(jī)模擬人工智能的重要因素。問題解決的關(guān)鍵點(diǎn)在于是否掌握各領(lǐng)域的知識(shí)，并且基于計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大計(jì)算能力快速找到需要的知識(shí)，給出參考依據(jù)，對(duì)知識(shí)進(jìn)行進(jìn)一步的模擬計(jì)算和分析等過程，確保知識(shí)的有效應(yīng)用。

2 當(dāng)前時(shí)代下人工智能的含義

人工智能作為大數(shù)據(jù)背景下的技術(shù)之一，需要借助計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)技術(shù)拓展，充分的展現(xiàn)自身的價(jià)值。人工智能具有高度綜合性，系統(tǒng)中會(huì)涉及多種學(xué)科的專業(yè)知識(shí)。特別是語言學(xué)的相關(guān)知識(shí)可以確保人工智能模擬人類思維對(duì)接收到的事物進(jìn)行數(shù)據(jù)化處理，凸顯智能化特征，并且隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，其優(yōu)勢(shì)在工作中愈發(fā)的明顯。

人工智能作為技術(shù)領(lǐng)域的先驅(qū)者，隨著技術(shù)的發(fā)展，其發(fā)展水平持續(xù)性的上漲。生活中，人們將工作產(chǎn)生的數(shù)據(jù)錄入到計(jì)算機(jī)中，人工智能就能根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)整理再加工。并且人工智能技術(shù)的發(fā)展階段已經(jīng)進(jìn)入到自我學(xué)習(xí)優(yōu)化層面，可以在某些領(lǐng)域開展自動(dòng)化作業(yè)，從而大大縮短研發(fā)周期，提升研發(fā)效率。

此外，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展也推動(dòng)了人工智能的發(fā)展進(jìn)程，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與人工智能的結(jié)合，呈現(xiàn)出相互輔助發(fā)展態(tài)勢(shì)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)運(yùn)行等離不開人工智能，對(duì)于該技術(shù)來說，可以快速處理更加龐大更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)，從而更好的滿足用戶需求。人工智能技術(shù)作為新時(shí)代的重要研究成果，是各個(gè)國家現(xiàn)階段都大力投入想要搶占領(lǐng)先的重要領(lǐng)域，目前我國的人工智能技術(shù)還需要進(jìn)一步的提升，需要對(duì)高端工業(yè)和人們生活中可智能化的產(chǎn)品進(jìn)行全面系統(tǒng)化的升級(jí)，為國人生活水平的再提升夯實(shí)技術(shù)基礎(chǔ)。

3 在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)用人工智能技術(shù)的現(xiàn)狀

當(dāng)前時(shí)代背景下，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)是工作必備的要素之一，隨著網(wǎng)絡(luò)發(fā)展，其覆蓋的范圍也不斷擴(kuò)大。借助人工智能技術(shù)優(yōu)勢(shì)，為人們的工作和生活提供便利。人工智能技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，打破原有網(wǎng)絡(luò)對(duì)工作的束縛。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境加強(qiáng)對(duì)此類信息的監(jiān)控，提升工作質(zhì)量。另外，人工智能技術(shù)建立的管理系統(tǒng)，配合人工智能實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的全面監(jiān)測(cè)，確保各層的分系統(tǒng)相互協(xié)作。工作人員也能利用人工智能保障網(wǎng)絡(luò)環(huán)境穩(wěn)定運(yùn)行，為人們工作順利開展提供保障。可以看出大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，人工智能技術(shù)體現(xiàn)于各個(gè)領(lǐng)域中。從國家科技成果角度來看，相信未來的發(fā)展中，該技術(shù)的水平會(huì)不斷的提升，為人們的生活和工作帶來更多的便利，推動(dòng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)高端發(fā)展。

4 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮的優(yōu)勢(shì)

當(dāng)前我國的科技水平發(fā)展成果顯著，取得多項(xiàng)技術(shù)科研成果。但是人工智能技術(shù)的發(fā)展還需要加強(qiáng)，現(xiàn)階段該技術(shù)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，可以對(duì)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)真正的人工智能。我國的人工智能技術(shù)更多是傾向于機(jī)械自動(dòng)化操作，應(yīng)用在工業(yè)領(lǐng)域更多一些，在工業(yè)生產(chǎn)過程中，使用智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械的控制，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化作業(yè)，減少人工和時(shí)間成本。機(jī)械設(shè)備自動(dòng)化，可以代替人工進(jìn)行較危險(xiǎn)和復(fù)雜的工作，減少人員安全事故發(fā)生[3]?；诖髷?shù)據(jù)時(shí)代，人工智能有效的提升工作效率，對(duì)機(jī)械等發(fā)出指令，讓其按照指令的意愿開展工作。人工智能技術(shù)是多種技術(shù)融合，涉及的領(lǐng)域較廣，知識(shí)面較多，對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來說，兩者存在相似之處。因此，在實(shí)際結(jié)合應(yīng)用的過程中，人工智能與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)可以有效發(fā)揮出高效成果，推動(dòng)計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在人工智能的輔助下，負(fù)責(zé)的內(nèi)容會(huì)更復(fù)雜，計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)處理能力也需要基于內(nèi)容優(yōu)化，隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提升，可以為人工智能帶來應(yīng)用幫助。人工智能技術(shù)結(jié)合網(wǎng)絡(luò)技術(shù)后，可以提升分析能力，對(duì)于不確定數(shù)據(jù)的分析過程和結(jié)果會(huì)更加的穩(wěn)定。針對(duì)人工智能技術(shù)，與不同設(shè)備加以融合，根據(jù)不同設(shè)備充分發(fā)揮自身的工作效果，是順應(yīng)當(dāng)前時(shí)代發(fā)展的技術(shù)趨勢(shì)。

5 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的實(shí)踐應(yīng)用

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在當(dāng)前時(shí)代背景下，需要根據(jù)社會(huì)和市場(chǎng)的需求，對(duì)原有技術(shù)加以創(chuàng)新優(yōu)化，借助創(chuàng)新理念推動(dòng)人工智能在網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用。

5.1 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用

信息技術(shù)高速發(fā)展的背景下，于計(jì)算網(wǎng)絡(luò)安全方面是人們普遍關(guān)注的方向，包含防火墻、軟件檢測(cè)等。高效安全的防御手段，有助于保障數(shù)據(jù)安全，防止人們財(cái)產(chǎn)和安全受到威脅。反垃圾郵箱可以強(qiáng)化防御性能，利用智能化手段對(duì)垃圾信息進(jìn)行掃描分類，對(duì)危險(xiǎn)信息發(fā)出警報(bào)信號(hào)，應(yīng)用存在一定局限性。而人工智能在入侵檢測(cè)中，有著良好的應(yīng)用效果，具體有如下幾種方式。

5.1.1 規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)

入侵系統(tǒng)檢測(cè)應(yīng)用構(gòu)成，包含了專業(yè)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫，在科學(xué)的推理機(jī)制上開展檢測(cè)時(shí)，需要人員預(yù)先根據(jù)入侵特征轉(zhuǎn)化成規(guī)則，再對(duì)其進(jìn)行入侵檢測(cè)評(píng)定。通常該項(xiàng)技術(shù)需要將相關(guān)的數(shù)據(jù)輸入計(jì)算機(jī)中，給予計(jì)算機(jī)指令，對(duì)數(shù)據(jù)分析，經(jīng)過長(zhǎng)期的分析，計(jì)算機(jī)積累了大量的數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)，可以輕易的對(duì)入侵危害時(shí)進(jìn)行有效查找。但是該系統(tǒng)是基于已知經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上建立，難以預(yù)測(cè)未知經(jīng)驗(yàn)可，在實(shí)際檢測(cè)范圍內(nèi)存在局限性。

5.1.2 Agent技術(shù)

基于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)高速發(fā)展，計(jì)算機(jī)技術(shù)在計(jì)算上研發(fā)出分布式計(jì)算。但是在研究期間，需要對(duì)高密度模型進(jìn)行計(jì)算，存在巨型機(jī)開發(fā)困難的現(xiàn)象，小規(guī)模計(jì)算難以解決巨型機(jī)的計(jì)算問題，造成資源浪費(fèi)。世界上存在著大量微型計(jì)算機(jī)，通過局域網(wǎng)等連接，構(gòu)成龐大資源。成本低于巨型機(jī)，利用其資源開展分布式計(jì)算，有效連接機(jī)群，確保計(jì)算的準(zhǔn)確性。隨著網(wǎng)絡(luò)發(fā)展，資源情況不斷變化，即便是小范圍局域網(wǎng)，其資源也是呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)化趨勢(shì)變化，想要利用動(dòng)態(tài)資源計(jì)算。難以對(duì)其動(dòng)態(tài)變化有效把握，并且網(wǎng)絡(luò)延遲等成為限制計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的影響因素，基于此誕生了Agent技術(shù)。Agent技術(shù)屬于分布式計(jì)算技術(shù)，可以通過異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境遷移，被稱為移動(dòng)Agent概念。

基于Agent技術(shù)可以根據(jù)用戶指令完成任務(wù)，其存在有助于減輕網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，該技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于網(wǎng)絡(luò)大量原始數(shù)據(jù)傳輸，會(huì)在網(wǎng)絡(luò)中不斷的傳送，一旦網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不佳對(duì)于數(shù)據(jù)傳輸會(huì)造成影響。應(yīng)用Agent技術(shù)允許間斷式連接，提升網(wǎng)絡(luò)傳輸效率。分布式系統(tǒng)依賴于通信協(xié)議，在協(xié)議交互過程中造成網(wǎng)絡(luò)擁擠，Agent技術(shù)可以將這一過程打包處理，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一交互，這種優(yōu)勢(shì)在通訊量越大的情況下越能體現(xiàn)出來[4]。

Agent技術(shù)面向?qū)ο筮M(jìn)行，借助技術(shù)收集底層數(shù)據(jù)，具有自主性等特點(diǎn)。應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，有效的對(duì)網(wǎng)絡(luò)加以優(yōu)化。通過集散功能，接收和提供對(duì)象所需的數(shù)據(jù)信息；Agent技術(shù)可以向各個(gè)工作站發(fā)出具體指令和流程，引導(dǎo)工作站工作，并對(duì)工作期間產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一處理。依托Agent技術(shù)可以自由的交互，達(dá)成不同的協(xié)議?；趨f(xié)同計(jì)算模式，根據(jù)局域網(wǎng)和廣域網(wǎng)選擇更適合的計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，通過Agent計(jì)算模式將其流動(dòng)到需要的網(wǎng)絡(luò)中并進(jìn)行計(jì)算。該模式是根據(jù)某個(gè)局域網(wǎng)絡(luò)，對(duì)若干節(jié)點(diǎn)指派任務(wù)，Agent與其協(xié)同作業(yè)。當(dāng)子任務(wù)完成當(dāng)前的計(jì)算工作后，會(huì)由Agent對(duì)任務(wù)成果進(jìn)行收集，并流動(dòng)到另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，繼續(xù)執(zhí)行任務(wù)。依托于該技術(shù)開展分布式交互仿真環(huán)境，可以應(yīng)用在飛行訓(xùn)練中，通過與計(jì)算機(jī)連接，根據(jù)每一個(gè)工作站的練習(xí)結(jié)果，為Agent提供成果數(shù)據(jù)，建立交互式仿真環(huán)境，為飛行設(shè)備操控提供便利。如圖1所示：

圖1 Agent技術(shù)結(jié)構(gòu)

5.1.3 數(shù)據(jù)融合技術(shù)

根據(jù)人們對(duì)自身信息的處理能力，利用人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，有助于建立融合技術(shù)，借助技術(shù)獲得海量數(shù)據(jù)資源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效協(xié)同。人工智能技術(shù)的應(yīng)用是借助不同傳感器，建立統(tǒng)一的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)各個(gè)傳感器的運(yùn)行，幫助有效的開展入侵檢測(cè)。分布式入侵檢測(cè)系統(tǒng)中的多傳感器數(shù)據(jù)融合基于來自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)的整合能夠提高結(jié)論信息質(zhì)量的基本原理。數(shù)據(jù)融合能將不同類型入侵檢測(cè)系統(tǒng)的輸出進(jìn)行整合和智能推理，通過對(duì)整合數(shù)據(jù)的推理，生成一個(gè)多抽象級(jí)情景描述，最終得出入侵檢測(cè)評(píng)估結(jié)論。如圖2所示。實(shí)際管理中，人工智能還可以利用克隆的方式進(jìn)行模糊算法，根據(jù)克隆特點(diǎn)開展檢測(cè)。從初始化到克隆，直到最后死亡等一系列過程。其中，抗體群落初始化公式為：，親和度公式為：；其中，通過公式進(jìn)行計(jì)算，開展親和度操作，對(duì)各項(xiàng)工作站點(diǎn)工作進(jìn)行檢測(cè)。

圖2 數(shù)據(jù)融合功能模型技術(shù)結(jié)構(gòu)圖

5.1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的應(yīng)用時(shí)，最常見的就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于運(yùn)算模型，基于大量的神經(jīng)元連接構(gòu)成。其工作原理是借助神經(jīng)元，通過兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的連接形成的權(quán)重，對(duì)人類大腦行為進(jìn)行模擬，根據(jù)人類大腦運(yùn)行思維對(duì)事物進(jìn)行判斷和處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是借助數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)工具實(shí)現(xiàn)，是對(duì)傳統(tǒng)邏輯學(xué)的優(yōu)化和延伸。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，可以對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這些數(shù)據(jù)包涵非常廣泛，特征、字母、抽象模式等都是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元可以處理的對(duì)象[5]。并且該技術(shù)具有一定的容錯(cuò)性，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同信息的兼容處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變化學(xué)習(xí)新技術(shù)。幫助人員對(duì)未知信息對(duì)象加以辨認(rèn)，并利用智能化檢測(cè)技術(shù)獲得模擬成果。大數(shù)據(jù)背景下，該技術(shù)的主要作用在于維護(hù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，保障網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)纫幌盗泄ぷ鞯陌踩?，在此領(lǐng)域上有著良好的應(yīng)用效果。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，那就是對(duì)非線性信息處理。有效克服傳統(tǒng)人工智能技術(shù)難以識(shí)別語音、非結(jié)構(gòu)化等信息的處理缺陷。當(dāng)前有名的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具，是基于該技術(shù)構(gòu)建需要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為醫(yī)生提供有效的訓(xùn)練。使用者可以基于任意連接，構(gòu)架不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該軟件有著強(qiáng)大的功能和操作界面，是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的新技術(shù)成果。

5.2 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)及評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算數(shù)據(jù)時(shí)，因?yàn)閿?shù)據(jù)的變化，使得網(wǎng)絡(luò)具有動(dòng)態(tài)性特征。想要對(duì)其實(shí)行有效的管理，存在的難度較大。借助人工智能技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)聯(lián)合，對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中各項(xiàng)管理內(nèi)容進(jìn)行評(píng)價(jià)，提升實(shí)際的管理水平，當(dāng)前應(yīng)用人工智能開展的系統(tǒng)評(píng)價(jià)分為如下兩種。

5.2.1 人工智能問題求解

人工智能問題求解會(huì)涉及對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)，涉及的技術(shù)包含搜索、推理技術(shù)、結(jié)構(gòu)知識(shí)求解等。在基于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)處理問題以及空間搜索任務(wù)期間，會(huì)更多的應(yīng)用搜索技術(shù)，并且一個(gè)問題涉及的搜索技術(shù)不止一種。想要確保工作的有效性，要基于搜索技術(shù)開展工作。搜索技術(shù)水平與搜索空間的實(shí)際情況存在較大的影響，需要人員借助公式獲得最佳搜索成果，公式中的g＊（n）代表了各個(gè)節(jié)點(diǎn)相互到達(dá)的最短路徑。據(jù)此應(yīng)用人工智能，有效的降低網(wǎng)絡(luò)資源探索過程中，對(duì)資源的消耗量[6]。記住技術(shù)和公式，提升計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)管理水平。

5.2.2 專家知識(shí)庫

專家系統(tǒng)則是人工智能技術(shù)應(yīng)用時(shí)必不可缺的構(gòu)成。人工智能專家系統(tǒng)主要由知識(shí)庫、推理機(jī)、知識(shí)管理、人機(jī)接口、知識(shí)獲取組成，該系統(tǒng)擁有專家知識(shí)庫，可以有效的對(duì)各種經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)進(jìn)行儲(chǔ)備[7]。知識(shí)庫的存在，關(guān)系著專家系統(tǒng)工作的有效性。知識(shí)庫的運(yùn)行機(jī)制可以在運(yùn)行期間，將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的內(nèi)容轉(zhuǎn)化形式，使數(shù)據(jù)以編碼的形式存在。借助管理者尋找各個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，根據(jù)知識(shí)庫中的編碼對(duì)相關(guān)問題進(jìn)行解決，得到管理者的決策支持。專家知識(shí)庫技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用得到各領(lǐng)域的認(rèn)可，在實(shí)際管理中有著良好的運(yùn)用。

6 結(jié)語

綜上所述，人工智能作為當(dāng)下科技發(fā)展背景下，推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的重要產(chǎn)物。人工智能的應(yīng)用，可以有效的保障計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行穩(wěn)定。借助人工智能構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)新環(huán)境，帶給人們優(yōu)質(zhì)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。人工智能應(yīng)確保其科學(xué)性，并且基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，結(jié)合人工智能相互促進(jìn)。對(duì)此需要相關(guān)研究人員持續(xù)的對(duì)其進(jìn)行深入挖掘，更加透徹的捕捉到人工智能的發(fā)展趨勢(shì)和研究方向，加大人工智能在網(wǎng)絡(luò)中的扮演的重要角色，推動(dòng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)長(zhǎng)足發(fā)展。

盡管人工智能推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展，但是需要注意進(jìn)程中的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)，做好網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)，并針對(duì)不同背景下的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)需求對(duì)人工智能作出及時(shí)調(diào)整。發(fā)展意識(shí)和風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)一并重視，確保計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)可以更好地適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展。