大數據環境下人工智能在計算機網絡技術中的應用

胡斌彥

（武威市大數據服務中心，甘肅 武威 733000）

1 人工智能與大數據概述

1.1 人工智能概述

人工智能的實質是將人類行為及思維方式用計算機進行模擬，并借助計算機運行優勢，有效提高現實問題的解決效率。人工智能技術具有較強的綜合性，其涉及專業領域廣泛，包括語言、心理等各個方面。人工智能技術的發展與應用，對于促進現代技術快速發展，提升人們生活水平具有重要推動作用?，F階段，我國人工智能技術發展迅速，其通過將人類行為及思維方式轉變為數據，并通過計算機系統對數據進行運算，從而實現對人類行為的模擬和機器自主操作。人工智能技術的發展需要以網絡技術為基礎，計算機網絡的快速發展，對于人工智能技術發展具有一定促進作用。但是，相較于計算機網絡技術，人工智能對不明信息的處理具有更高效的處理能力，并且能夠從中準確提取有價值數據，并對其進行處理。

現階段，人工智能技術研究發展方向大致可以概括為以下幾個方面：

第一，機器視覺方面，其以三維建模、特定環境的圖像理解與應用等領域的應用為主，主要功能是對產品視覺信息的高效高質呈現。

第二，語言理解與運用方面，包括智能機器人語音信息識別，根據語音信息指令完成相應操作等方面，應用領域主要與語言相關。

第三，機器人學方面，其主要是對人類行為及思維進行模擬，提升機器的擬人性，使其能夠代替人力從事相關活動，并提升操作的精準性，消除人為操作誤差影響。

第四，認知與推理方面，其主要是對社會常識類等信息進行識別與判斷，從而產生相應指令。

第五，博弈與倫理方面，主要以阿爾法狗對圍棋參賽者的對抗、合作為例。

第六，機器學習方面，主要是針對當前大數據時代，借助人工智能技術實現對海量數據的快速、高效處理，從而提升數據建模、分析和計算等相關工作的效率。

通過人工智能技術的發展方向可以發現，數據收集與處理是人工智能技術發展的重要基礎。因此，大數據時代，人工智能技術在計算機科學領域的應用重要性愈發突出。

1.2 大數據概述

大數據主要是指由來源多樣，形式多元的數據構成的龐大數據集。大數據往往具有實時性，并且具有高真實性、類型繁雜、規模龐大、處理高速等特征，因此在對大數據進行處理中，傳統數據庫已經不能在滿足實際需求。具體來說，大數據的數據類型多樣，其構成數據源多元化，并且數據的格式與來源處于不斷增加膨脹的過程中，使得數據類型也在不斷增加；數據規模龐大，一般來說大數據容量都大于10TB；數據具有較高的真實性，在數據類型快速更新擴大中，傳統數據源已經被取代，因此需要提高系統安全性，以保障數據的安全。大數據時代背景下，對數據處理系統的處理能力要求不斷提升，人工智能技術能夠實現對數據的精準處理，是當前提升數據處理效率與速度的重要技術。

2 大數據環境下人工智能對計算機網路技術發展的推動作用

2.1 高效處理模糊信息

大數據環境下，互聯網運行維護依靠信息就可以進行，但其大前提則是依靠計算機網絡技術。在當前經濟快速發展背景下，各行業對計算機信息技術的應用愈加普遍，借助其對自身業務體系進行完善。而在社會發展進程中，信息儲備量必然會越來越龐大，傳統計算機網絡技術對信息的容納程度有限。人工智能則可以對龐大的信息進行精準分類，經過獨特運算后完成模糊數據處理，從而推動計算機實現了變革與發展，優化處理傳統數據內容，促進計算機處理技術水平的發展。

2.2 實現網絡信息數據的智能化處理

社會不斷發展中，網絡信息數據量呈現級數上升，則對計算機技術要求更高，諸如信息數據的搜索、整合、存儲等方面的技術。人工智能的出現則使這些問題迎刃而解，并且借助人工智能自身優勢，在海量信息中提取有效信息的效率更高，還能夠對部分信息進行優化處理，保證獲取信息的高效、精準。在大數據環境下，同時，人工智能對網絡信息數據的智能化處理，對于計算機網絡技術的發展提供了不可或缺的推動作用。

2.3 降低信息處理成本

傳統計算機在信息數據處理過程中，存在速度慢、精準度較差、穩定性較低等問題，人工智能則能夠實現快速、精準、穩定的信息數據處理，從而有效節約時間及人力物力，使數據信息處理成本有效降低。除此之外，人工智能在數據信息處理中，還可以進行智能化篩選與處理，使得信息處理結果準確高效。這對于社會各行業來說，極大的降低了信息處理成本。

3 大數據環境下人工智能在計算機網絡技術中的應用

3.1 網絡安全技術方面

3.1.1 入侵檢測技術

入侵檢測技術通過對網絡安全日志、網絡行為以及審計數據進行搜集分析，對網絡系統中違反網絡安全的行為進行檢查。計算機網絡安全管理人員借助入侵檢測技術，對于保障網絡安全可靠，保護網絡信息資源安全完整，并保證信息的保密性與可用性方面具有重要作用。隨著人工智能技術的發展成熟，入侵檢測技術可以實現自主對計算機網絡安全進行實時監控?，F階段，入侵檢測技術的應用可以根據不同類別對網絡數據進行處理，并通過過濾可疑數據，形成檢測報告向用戶進行反饋，為用戶快速提取網絡安全問題提供條件。

3.1.2 智能防火墻技術

計算機安全首道屏障就是防火墻。防火墻能夠對計算機中的可疑信息、有害信息進行攔截，防止其進入計算機系統造成侵害，增加計算機網絡運行安全風險，是計算機運行安全的重要保障。智能防火墻技術的發展，極大的提升了傳統防火墻技術的安檢效率。同時，智能防火墻技術的應用，在數據分辨、運算、處理中的效率都能有效提升，并解決拒絕服務的問題，及時發現并解決計算機網絡中的侵害行為，保障計算機網絡安全。

3.1.3 智能型反垃圾郵箱系統

垃圾郵件是指沒有價值的網絡郵件，大部分是廣告郵件。用戶在使用計算機郵箱系統中，垃圾郵件極大的降低了用戶使用體驗。人工智能在應用于發垃圾郵箱系統，建立智能型反垃圾郵箱系統，以保證用戶信息安全為前提，對收到的郵件進行檢測掃描，將垃圾郵件標注出來。用戶可以根據郵件標準，選擇性閱讀郵件，從而降低在垃圾郵件中所耗費的時間與精力，同時也提高郵箱安全性。

3.2 網絡系統管理和技術評價

3.2.1 人工智能問題求解技術

該項技術是以特定條件為前提，根據選擇限定的步數來完成算法，其涉及到的技術范圍較為廣泛，包括了推理、搜索以及求解等多方面技術。搜索技術可以對不同問題空間和不同狀態進行全方位的搜索，同時與各個問題空間的實際狀態有效結合，并且針對不同問題的差異性，確保搜索方案選擇的科學性和適應性，進而有效提升搜索效率。

3.2.2 專家知識庫

專家系統中，專家知識庫占據重要地位，在計算機網絡系統中，對專業系統運行效果的影響是直接而巨大的。目前，專家知識庫可以實現對直接或間接經驗，以及專業基本理論的專業，將其直接轉變為編碼，存放至專家數據庫中，獲得了專家的普遍認同。同時，選擇相仿的管理技術，還能夠對數據進行管理與評價。

3.3 自治 AGENT 技術

自治AGENT技術就是人工智能代理技術，去包括知識域庫、數據庫、各AGENT之間通信部分等軟件實體組成。該技術面向對象發展成果，主要是底層數據收集與分析結構。在此結構中的主機都可以作為TDS系統來應用。自治AGENT技術的學習能力、適應能力以及自主能力都非常強大，并且還具有非常高的兼容性，對外來程序以及病毒入侵產生的影響都具有非常強的控制能力，并且環境依賴度第，在大數據時代能夠實現廣泛應用，人們能夠通過該技術獲得人性化服務，并且還可以為用戶日常生活提供個性服務。

4 結束語

人工智能已經成為未來發展的主要趨勢，在大數據環境下，人工智能技術的不斷發展與成熟極大地推動計算機網絡技術的快速發展。針對大數據環境下人工智能在計算機網路技術中的應用，還需要相關人員進一步進行深入探討，為其進一步發展不斷注入活力。