浙江省绍兴市312500
摘要：网络技术受到计算机技术的极大推动，并且对人们生活和工作造成严重影响。人工智能将计算机技术作为根本和依托，提升了人们工作和生活的便捷性。人工智能属于一种现代化的高科技手段，不仅可以将计算机数据管理服务提供给人们，而且还能提升计算机网络技术的智能化水平，进而更好的满足人们工作和生活的需求。人工智能涉及内容非常丰富，如语言学、生理学、计算机以及心理学等都包含在内，可在优化工作流程的同时提升工作效率。
关键词：人工智能；计算机；网络技术；应用研究
中图分类号：TP393文献标识码：A
1人工智能与计算机网络技术概述
光纤、载波、通信卫星的连接介质环境下，实现资源优化配置和信息数据的交换共享，体现出通信技术与计算机技术的充分深度融合，它包括软硬件部分，利用物理链路使各个孤立的工作站相互链接，形成数据链路，进行信息数据交换共享和资源优化配置，在不断发展的进程中进入到互联互通和高速网络技术的崭新阶段。人工智能是对人的智能进行研究、开发、模拟、延伸和扩展的崭新技术科学，与基因工程、纳米科学并列为世界三大尖端技术之一，它通过模拟人的学习、推理、思考、规划等思维过程和智能行为，使计算机达到更高层次的应用，并对社会各个领域产生极大的驱动性意义和作用。其典型特点主要表现为：（1）不确定性。人工智能区别于数学、物理模型，与心理学和认知有内在关联，然而人工智能工程内容尚缺乏充分的研发，还存在诸多不确定性[1]。（2）人为控制。人工智能并非自发生成的，必须由人对机器进行参数设置和控制，进行某一功能的实现和应用。（3）区别于数学理论。人工智能模型与数学理论有明显的差异性，尽管人工智能要频率应用数学学科知识，然而由于人工智能在智能行为阶段的变化较大，因而其模型构建与问题解决表现出较大的差异。
2人工智能的应用优势
2.1学习、推理能力
人工智能效仿人类思维模式，能够实现学习与推理能力的构建。相比于传统信息技术，人工智能技术的学习、推理能力，能够进一步适应工作环境，智能化、自动化完成信息控制。因此，从技术优势而言，人工智能技术是现代信息技术的新发展，基于高层信息的推理、知识体系的学习，构建更加完善的网络管理机制，极大地提高了人工智能的工作效率。面对“工业4.0”的时代，人工智能的发展应用更加广泛，学习、推理能力的提高，是新时期的发展需求。
2.2处理不可知性问题的能力
在人工智能技术中，模糊逻辑的构建不需要建立在准确的系统模型之上，而是基于模糊信息处理能力，实现对不可知性问题的有效处理。因此，人工智能在计算机网络中的应用构建，可以提高网络系统的运行效率，同时提高了信息控制能力，对于人类生存生活中的复杂问题，能够实现更高效率的解决，这决定了人工智能特殊的应用范畴。
2.3处理非线性能力
人工智能依托计算机科学技术实现对人类思维模式的效仿，这就决定了人工智能在解决非线性问题中，具有较强的处理能力。一方面，人工智能的协作能力，实现了不同层次环境下的管理构建，自上而下的监测分布，提高了人工智能的控制能力；另一方面，非线性处理能力的实现，能够更好地应用于实际生产生活之中，是其广泛应用的技术优势。因此，非线性能力的构建，是人工智能技术的重要组成元素，是实现人工智能技术广泛应用的重要基础。
3探讨计算机网络技术中人工智能的具体应用策略
3.1在计算机网络安全管理中应用人工智能
目前计算机技术在人们的工作和生活中得到广泛应用，在为人们带来便捷同时也造成各类网络安全问题。近些年来各类互联网用户个人隐私信息泄露的网络安全事件十分常见，如将人工智能应用于计算机安全管理中，可将计算机网络的安全指数进行有效提升，进而计算机网路用户隐私的保护力度得到有效提升。此外，人工智能中具有入侵检测技术，此类技术可全面检测病毒程序或者疑似病毒程序，进而有效防止病毒的入侵，对计算机的运行安全进行保障。人工智能对于计算机防火墙也有重要作用，防火墙需要通过人工智能实现模糊数据处理的目的，一旦系统内有危险信息在网络通道入侵，防火墙会自动排除此项危险模糊信息，将大多数危险源隔离在系统以外来对计算机的网络安全进行保障，提升了计算机网络的安全指数。
3.2在计算机网络管理中应用人工智能
现阶段大部分计算机网络管理都是通过人工智能技术进行构建，不仅可对计算机网络安全的需求进行满足，而且可将庞大的数据处理功能向网络用户进行提供。网络的本质是相对复杂的计算机信息体系，发展过程中需要利用计算机系统人间的人工化处理很多问题。网络管理对人工智能有相对较高的依赖性，所以需要利用网络管理进行甄别的信息不仅数量大而且种类多，如单纯借助人工操作根本无法完成，只能利用人工技术来达成此项目的。
3.3人工智能在计算机网络安全入侵检测中的应用
计算机网络安全入侵检测主要由信息来源、引擎分析、组件响应等部分构成，实现对网络系统的安全检测和防护，消除网络安全威胁，提升网络运行的安全指数。人工智能统计分析技术可以较好地应用于计算机网络安全入侵检测领域，利用其异常检测的原理，对计算机目标网络行为进行观察和实时更新，分析网络行为的周期性变化规律，检测和判断数据异常行为，获取计算机目标网络的子异常函数，并由此构建统计分析模型，即：操作模型、方差模型、多元模型、过程模型、时间序列模型，由此高效检测计算机目标网络用户的行为习惯，防止计算机网络被不法用户入侵。同时，人工特征匹配技术也可以应用于计算机网络入侵检测中，它利用编码将已知的入侵特征与审计记录相匹配，快速实现对所有数据信息的检测和过滤，综合分析事件序列之间的内在关联，并随时修改和调整动态模式，极大地提升了网络检测的准确性和可信度。
3.4在计算机网络系统评价中应用
人工智能不仅电信技术的发展状况会限制计算机网络的先进性，人工智能也会对其产生较大影响。为了将计算机网络有效管理的目的进行实现，人工智能会将各专业领域的基础知识作为根本依据，并积累各类专业经验作为后续发展的基础。将此些知识和经验经过深入储存、分析以及总结和将完整而系统的转接体系进行形成，再加上其专业化水平非常高，所以可对计算机网络的先进性优势进行有效保证。一旦有急需解决的问题在专业领域内出现，或者需要对其进行系统评价时，可通过人工智能专家评判系统来完成，进而将计算机网络系统的评价准确率与家算计整体工作效率进行提高。
结束语：
总之，人工智能将人类生活推向了一个崭新的、更高的层次，在人工智能与计算机网络技术相融合、渗透的过程中，营造出更加安全可靠、便捷高效的网络环境，更好地促进社会发展和进步。
参考文献：
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