劉華欣

（山東科技大學(xué)，山東 青島 266590）

引言

人工智能（Artificial Intelligence），簡稱AI，是以模擬、拓展和延伸人類頭腦而實(shí)現(xiàn)的智能性理論、技術(shù)、方法以及應(yīng)用系統(tǒng)的技術(shù)。美國尼爾森教授認(rèn)為人工智能是呈現(xiàn)獲得知識和使用知識的科學(xué)，人工智能技術(shù)在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用包括BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、語言處理、系統(tǒng)推薦以及支持向量機(jī)等方面[1-3]。人工智能技術(shù)在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)計算機(jī)運(yùn)行效率、運(yùn)行上限以及計算機(jī)系統(tǒng)安全性等方面的提高，為人類的生產(chǎn)生活提供更為便捷和快速的實(shí)現(xiàn)路徑。人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)循環(huán)往復(fù)且長時間的命令執(zhí)行，極大程度上降低人為操作的錯誤率，提高計算機(jī)的非線性處理能力、信息模糊處理能力以及信息協(xié)作能力等等。

1 當(dāng)前計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)存在的主要問題

1.1 計算機(jī)操作水平較低

計算機(jī)指的是用于高速計算的電子計算機(jī)器，具有邏輯計算、數(shù)值計算和存儲記憶等功能，能夠依照程序運(yùn)行，并對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行自動化、高速化的處理。經(jīng)過不斷地設(shè)計、實(shí)驗(yàn)和改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了廣泛普及應(yīng)用，已然融入到人類日常的工作和生活中。但是，計算機(jī)蘊(yùn)藏的許多技術(shù)和功能，并沒有完全被大眾所知曉、運(yùn)用，這主要是由于我國許多人的計算機(jī)知識匱乏、計算機(jī)操作水平低下導(dǎo)致的。

1.2 計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測技術(shù)薄弱

人們在運(yùn)用計算機(jī)上網(wǎng)瀏覽時，經(jīng)常會遇到許多病毒軟件和程序，而這些病毒對計算機(jī)的破壞是非常大的，會導(dǎo)致計算機(jī)卡頓或者死機(jī)等情況。計算機(jī)病毒具有超強(qiáng)的破壞性，人們在進(jìn)行計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)操作和運(yùn)用的過程中，那些病毒會選擇通過一些載體和介質(zhì)進(jìn)行傳播，例如軟盤、硬盤等。而且現(xiàn)在的計算機(jī)病毒通常都會具有傳染性和復(fù)制性，這使得病毒入侵到計算機(jī)系統(tǒng)中時會產(chǎn)生連鎖反應(yīng)，加上計算機(jī)缺乏智能化的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，導(dǎo)致計算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)控制和監(jiān)視功能受到一定的限制，這無疑為病毒入侵提供了便利。病毒入侵到計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)后，導(dǎo)致計算機(jī)工作效率降低，計算機(jī)會出現(xiàn)許多難以清除的彈窗，如圖1 所示，部分毒性較強(qiáng)的病毒更會直接損壞整個計算機(jī)內(nèi)部的文件，機(jī)主的許多信息會被盜竊、重要文件無法打開、部分程序和功能無法正常使用、系統(tǒng)產(chǎn)生故障等。

1.3 計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息的泄露風(fēng)險較大

當(dāng)用戶需要使用計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)時，通常需要先進(jìn)行相關(guān)的信息注冊和實(shí)名認(rèn)證，但是，用戶的個人信息注冊操作，常常涉及到較多的隱私性信息，由于用戶隱私信息保護(hù)的有限性以及程序管理者對用戶信息提取的便捷性，使得用戶的信息安全在一定程度上受到威脅。如果出現(xiàn)用戶信息安全被侵犯，會導(dǎo)致用戶隱私信息泄露，將直接造成用戶財產(chǎn)損失、甚至受到人身威脅。當(dāng)前許多詐騙團(tuán)伙就是通過非法獲取信息而實(shí)施詐騙，通過幾個真實(shí)信息的敘述獲取目標(biāo)用戶的信任，進(jìn)而實(shí)施詐騙。由于用戶信息安全受到侵害，造成大量用戶群體信息泄露的群體性事件更是屢見不鮮，如學(xué)習(xí)通APP 的用戶注冊信息泄露事件等等。

2 人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用優(yōu)勢

2.1 較強(qiáng)的協(xié)作能力

企業(yè)應(yīng)用計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)時，其應(yīng)用操作功能簡單。但是，由于計算機(jī)系統(tǒng)管理程序存在的難題，造成計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理方面出現(xiàn)誤區(qū)。將人工智應(yīng)用于計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)之中，可以有效解決這一問題，有助于計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)分層管理，在系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)方面也呈現(xiàn)出高效性和突出的協(xié)作能力。

2.2 模糊信息處理能力較強(qiáng)

計算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中存在大量的模糊信息，模糊信息的識別和處理受到計算機(jī)識別能力和信息處理能力的限制，出現(xiàn)一定程度的運(yùn)行誤差及計算錯誤等情況[1]。相比于傳統(tǒng)的計算機(jī)，人工智能技術(shù)具有較強(qiáng)的模糊信息識別能力以及模糊信息邏輯推理能力，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，能夠大幅提升計算機(jī)的模糊信息識別和處理能力，有效解決計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)大量的模糊信息問題。

2.3 大幅提高計算機(jī)的數(shù)據(jù)信息計算能力

人工智能技術(shù)具有智能性高、數(shù)據(jù)處理能力和信息識別能力強(qiáng)等特征，人工智能技術(shù)在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，能夠大幅提高計算機(jī)的數(shù)據(jù)信息計算能力、大幅提升計算速率、降低計算數(shù)據(jù)的成本[2]。人工智能技術(shù)是通過對人類思維過程進(jìn)行模擬程序分析和設(shè)定的智能化操作技術(shù)，運(yùn)用人工智能還可以代替人工進(jìn)行高危、復(fù)雜的工作。人工智能技術(shù)具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，可以通過對人類個體思維形成發(fā)展路徑進(jìn)行分析研究，從而實(shí)現(xiàn)對人類思考模式和思維構(gòu)建的學(xué)習(xí)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對大量信息進(jìn)行高速分析和快速處理。計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合人工智能后，可以優(yōu)化計算機(jī)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，有效增強(qiáng)計算機(jī)底層計算能力。

3 人工智能技術(shù)在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的具體應(yīng)用

3.1 在網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用

計算機(jī)在程序運(yùn)行時可能出現(xiàn)系統(tǒng)漏洞，產(chǎn)生的漏洞很難在短時間內(nèi)解決，影響用戶的使用效果，還可能被黑客所利用，竊取用戶信息或者進(jìn)行其它非法活動等，無疑加大了用戶使用計算機(jī)的風(fēng)險性。用戶通常會安裝防火墻、殺毒軟件、入侵監(jiān)測系統(tǒng)以及反垃圾郵件系統(tǒng)等軟件，進(jìn)行計算機(jī)安全的防御工作。但是，這些軟件技術(shù)雖然可以進(jìn)行漏洞檢測和發(fā)現(xiàn)漏洞，卻不能快速解決計算機(jī)運(yùn)行時發(fā)生的安全問題。人工智能技術(shù)在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用就可以很好地解決這一問題，提高計算機(jī)系統(tǒng)識別異常信息的功能，并且可以在短時間內(nèi)對風(fēng)險數(shù)據(jù)進(jìn)行捕捉和攔截，極大地提高了計算機(jī)安全系統(tǒng)的檢測效率。

3.2 在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)評價中的應(yīng)用

基于計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)性和瞬態(tài)性的特點(diǎn)，增加了傳統(tǒng)計算機(jī)對網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)控和管理的難度。傳統(tǒng)計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有評價功能，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)評價可以對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量進(jìn)行量化、對計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的性能進(jìn)行測評，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)評價工作通常需要用戶協(xié)助完成。由于用戶參與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的評價具有主觀性，因而出現(xiàn)評價結(jié)果存在偏差或較大出入等情況。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)評價中，以人工智能技術(shù)為依托，對用戶的操作過程進(jìn)行模擬，由于人工智能沒有情感，因此，最終的評價結(jié)果不存在主觀性，使評價變得更為客觀公正。

3.2.1 智能求解技術(shù)

智能求解技術(shù)結(jié)合了結(jié)構(gòu)化知識求解技術(shù)、狀態(tài)圖搜索技術(shù)和邏輯推理技術(shù)[3]。人工智能求解技術(shù)可以根據(jù)用戶的實(shí)際需求，選擇最優(yōu)項(xiàng)，并實(shí)現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的篩選，從而提高計算機(jī)的檢索速率。

3.2.2 構(gòu)建專家知識資源庫

專家知識資源庫主要是以專家的經(jīng)驗(yàn)和角度進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)評價，根據(jù)具體案例的復(fù)雜情況進(jìn)行高速判斷處理，構(gòu)建出最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)評價方案。然而，受計算機(jī)信息識別和處理能力的限制，可能存在信息識別處理產(chǎn)生誤差的情況?；诖?，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，充分發(fā)揮人工智能的技術(shù)優(yōu)勢，對專家知識資源庫進(jìn)行相應(yīng)的改善，最大程度對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的評價功能進(jìn)行優(yōu)化。

3.3 在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

3.3.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1986 年，首次提出BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念，逐漸被人們認(rèn)可并廣泛應(yīng)用。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一定程度上反映了人腦功能的特征，通過對生物系統(tǒng)的簡化、抽象和模仿，設(shè)計出的基于誤差反向傳播算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖2 所示。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在功能和結(jié)構(gòu)上與人們的大腦更為相似，它在進(jìn)行操作時跳脫了傳統(tǒng)程序設(shè)定的限制，而是根據(jù)實(shí)際環(huán)境情況以及對環(huán)境的適應(yīng)和規(guī)律總結(jié)，執(zhí)行特定的操作。

3.3.2 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)普遍用于數(shù)據(jù)分析、模式識別以及回歸分析等領(lǐng)域，具有較強(qiáng)的非線性、小樣本等問題的解決能力。人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以對核函數(shù)進(jìn)行適宜的選擇，協(xié)助支持向量機(jī)找到最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)。另外，人工智能技術(shù)有效提高了支持向量機(jī)算法能力，進(jìn)一步深化了與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的融合。

3.4 人工智能代理技術(shù)的運(yùn)用

人工智能代理技術(shù)，即人工智能Agent 技術(shù)，是一種涵蓋計算機(jī)專業(yè)知識庫和數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作的技術(shù)。用戶通過對人工智能Agent 技術(shù)的使用，對所需數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、篩選和呈現(xiàn)，快速的數(shù)據(jù)檢索速率，大幅縮減了用戶檢索數(shù)據(jù)所用的時間，有利于用戶高效地開展工作。