摘要
随着市场经济的飞跃发展，我们的日常生活越来越随处可见人工智能的踪影，比如银行、商场、学校、公司等很多场所，哪怕城市角落里不起眼的菜市场，也经常会接触到指纹支付、刷脸支付等，人们期望生活更加丰富多样，生产如何怎么才能更加的便捷等等，在一系列多样的需求下，人工智能由此诞生，从最开始简单的提取数据算法到后续的模拟人类行为，人工智能在悄无声息中进行着改变，慢慢渗透各个领域，它让一些技术正在进行着变革，在一定的基础上又推动着我国原本落后的制造业进行产业的转型升级，它在计算机网络技术上得以发展，而同时，它的快速发展又在一定程度上推动了计算机网络技术的改革，它们相互协同并进，对我们的生产生活产生了巨大影响，它的学习能力和智能化水平未来将会发展成什么样，我们还未可知，本文通过人工智能在计算机网络技术中的研究和运用发展，阐述了其作为一个新兴的现代产业，在当前社会下人工智能技术的现状，针对其在应用范围内的可行性进行详细的分析。
关键词：人工智能；计算机网络技术；运用探索
Abstract
With the rapid development of the market economy, Artificial intelligence is becoming more and more everywhere in our daily life, Such as banks, shopping malls, schools, companies and many other places, Even if the humble vegetable market in the corner of the city, Also often exposed to fingerprint payment, face brushing payment, and so on, People expect life to be more diverse, How can the production be more convenient, and so on, With a diverse range of needs, Artificial intelligence was born accordingly, From the initial simple data extraction algorithm to the subsequent simulation of human behavior, Artificial intelligence is quietly changing, Slowly permeate all fields, It makes some technologies in change, On a certain basis, it also promotes the industrial transformation and upgrading of China’s originally backward manufacturing industry, It has been developed in computer network technology, At the same time, Its rapid development has promoted the reform of computer network technology to a certain extent, They go together with each other, Has had a huge impact on our production and life, What will its learning ability and intelligence level develop into in the future? We know not yet, Through the research and application of artificial intelligence in computer network technology, Its is elaborated as an emerging modern industry, In the current situation of artificial intelligence technology in the current society, Detailed analysis of its feasibility.
Key words: artificial intelligence; computer network technology; application and exploration
引言
现如今准确地为其未来进行分析在21世纪即将是人类科学信息技术快速进步发展的黄金时代，人工智能技术仍然是一种专门用于研究目前现代各类人们经济社会以及日常生活的一种高新技术，将目前现代我们人类的逻辑思维能力与其他现代人类科学家的逻辑技术能力紧密结合在一起，实现各类工业机器与各类人工智能化的人机一体化，研究所的工作人员不仅仅是希望一个工业机器人不仅希望能够从而繁琐的操作完成整个工业生产，也不仅希望我们能够像其他现代人类一样的也可以同时拥有一种能够独立同时进行逻辑思考的独立思维能力，它不仅希望有着十分惊人的强大的微数据处理以及分析计算能力，还希望可以做到能够及时解决目前人类计算机现代科学信息技术中仍然存在能力不足的很多的小地方，对未来一些可能将来还会不断出现的各种技术问题也都可以做到能够及时的快速发现出并作出有效率的反应，现阶段目前我国对于人工智能技术研究正仍然处于一个新的初级阶段，还只是我们需要从更深入的知识层次中不断探索挖掘有意义的很多的新东西，人工智能在经过不断改进以及目前现代科学信息网络处理技术的大力发展支持下，显示已经呈现出一种积极的发展趋势，并在目前现代人类计算机科学技术的各领域广泛应用得到研究使用。因此更具有非常惊人的数据处理分析能力，我国在未来人工智能的应用领域内对其发展前景还是比较不错的，相关的技术工作人员在不断探索突破各项关键技术，从而能够使得未来人工智能在我国计算机信息网络化等技术领域中的广泛应用不断取得突破。
第一章 大数据与人工智能的概念
1.1 大数据的概念
海量的大数据，是泛泛指所数据涉及的各种数据量非常过大，无法进行检索、管理、处理和进行分类，目前国内主流的数据软件分析工具已经无法充分利用这些巨大数据量来帮助中小企业在合理的信息时间内快速做出更加积极的数据商业运营决策。大数据本质上不仅是一种重要数据信息收集处理系统，也是一种重要信息资源共享系统形式。在移动大数据应用时代，人们的日常生活通过移动计算机、互联网等平台互联互通。在我国企业信息大数据广泛应用的新时代，人与人和企业以及人之间的相互连接交流信息量的内容更大，传递的更多企业业务信息更复杂。我国企业信息大数据广泛应用的新时代给我们的企业日常生活中的工作学习带来了便利。与此同时，大数据已经逐渐开始融入各行各业，融入我们的企业日常生活中的学习和日常工作中的生活。“大数据”一个专业名词由麦肯锡研究所于2011年8月1日首次正式明确提出，近年来越来越广为社会流行。一个名词最早的开始主要指的是对我国企业数据结构化新理论和企业新文化的深入研究挖掘，然后这才真正开始逐渐出现具有突破性并逐渐形成一种非完全结构化的企业大数据，推动了我国企业信息大数据的进一步广泛应用以及拓展。大量的企业数据主要通过企业数字化云计算和分布式系统紧密结合起来进行，系统之间的紧密连接大大程度促进了企业信息间的连接。
1.1.1 大数据的核心价值
“大数据”不是“数据分析”的另一种能够具有绝对准确性的金融科学技术说法！而是因为现代金融大分析数据领域中的现代金融信息分析技术其实也就是一种技术指一个金融企业具有能够利用各种超大量的金融信息实现规模性、高速性、多样性、而且无处不在等全新的第一代金融信息技术金融管理技术发展后所不断发展衍生出的技术特点，具体地说，是因为本文所要指出的金融大数据时代金融信息技术就是指我们现在日常生活中就需要通过快而且高发展速度的进行金融交易数据收集分析以及获取、处理、分析和利用金融交易数据分析应用以及管理等各种手段应用来不断分析提取有价值的、海量、多样化的各种新型的金融交易交互技术金融数据以及分析技术应用和新型金融交易大数据、交互技术金融数据分析应用并以此金融大数据为基础，针对一个金融企业的各种金融业务运作以及管理模式也就需要不断提出一套能够有较具体和针对性的金融解决决策方案。
数据的内容产生除了主要来自各种社交移动网络，网站，电子邮件商务企业网站，邮箱外，智能手机，各种温度传感器，和各种物联网，智能可穿戴设备。基于企业内部交易方式应用服务数据、交互方式应用服务数据为基础，针对一个大型企业的实际经营运作以及管理模式进而分析提出一种有效和极具针对性的数据解决决策方案。由于一些企业内部物联网和基于企业智能手机完全可视性智能穿戴的快速性和普及性所直接带来的，生产线上普通的蓝领中层管理员工，前台上的企业电话员，等现在一些企业内的一些企业低阶中层管理员工也已经逐渐成为大量普及产生的是企业内部大数据的主要来源数据作为组成部分内容的一部分，数据的大量普及产生除了主要数据来自各种企业社交网络媒体诸如网络，网站，电子邮件应用商务等等企业内的网站，邮箱外，智能手机，各种温度传感器，和基于企业物联网，智能的和完全可视的智能穿戴等等移动设备。
1.1.2 大数据的特点
大数据的主要应用技术规模尚小还是一个不断发生变化的重要衡量技术指标，目前正在应用领域大数据的主要应用技术发展特点之一主要是由于使它自身具有一个新的数据类型海量性的数据类型动态特征，数据类型特征多样性的不断变化增加主要形成原因之一是由于新型移动多媒体网络结构的应用大数据，以及其他类型包括手机社交移动网络日志、社交移动网络媒体、互联网手机信息移动搜索、手机短信移动通话记录及智能手机信息传感器移动信息网络等数据类型不断增加等所造成。高速自动嵌入描述的数据增长速度也可能就是一个大型企业的移动大数据被用户通过高速实时自动描述创建和快速自动嵌入而在移动的网络持续时间内的增长速度。在高速进行描述移动信息网络时代创建实时业务数据流已逐渐成为一种流行发展趋势。传统服务企业不仅因此而更需要充分深入了解如何快速准确进行数据创建如何实时分析数据。
1.2 人工智能的概念
诸如智能手机应用多媒体处理技术综合应用，计算机应用软件工程辅助设计，数据库，数据实时处理通信，自动控制等等，人工智能基础技术研究是基于我国现代计算机科学基础技术科学的一个相关技术应用研究重要技术分支，是多年多以来基于我国现代计算机科学基础技术科学相关技术应用研究不断探索发展的丰硕成果结晶。目前我国人工机器智能基础技术研究是一门基于科学包括现代计算机科学基础技术科学，生物学，心理学，神经科学，数学和伦理社会学及哲学等多门基础学科的现代基础技术科学和信息工程技术。然而构成现代人工智能的一个主要科学技术就是推动人类力量的关键要素也就是通过开发与研究实现与和人类大脑核心推理智能密切联系相关的各种新型计算机基础科学技术功能，例如使用逻辑推理，学习和研究使用用来解决各种人类推理问题的各种推理能力。
1.2.1 人工智能的特点
人工智能的四大特点：①也就是从基于人工智能知识融合表达技术到基于大数据处理驱动的人工知识融合学习的新技术。②也就是从基于分类型信息处理的智能多媒体向大数据处理转向可以跨越多媒体的知识认知、学习、推理，这里我们讲的“媒体”不是一个新闻媒体，而是用户界面或者工作环境。③也就是从基于追求人工智能机器人达到高技术水平的智能人机、脑机相互进行协同和深度融合。④也就是从基于聚焦智能个体人工智能知识到基于移动互联网和基于大数据的智能群体人工智能，它就是可以把很多正常人的人工智能知识集聚起来融合在一起来并演变成一种群体性的智能。
1.2.2 人工智能技术的发展历程
人工智能最早是在1941年随着电子计算机的发展才慢慢被研究出来的，人们发现运用计算机技术可以使机器也能模仿人类的行为，当人工智能的概念在1956年被科学家们第一次提出来以后，研究人员开始针对这项技术开展深入而广泛的探索和研究，后来被推广到人民大众的生活之中，虽然现代技术下，人工智能已经得到飞速的发展，但是和人们所期待的最初设想相比，还有很大的研究空间。计算机技术和人工智能的发展经历了以下一些阶段：
（1）诞生阶段
1946年美国人莫克利和艾克特在美国宾夕法尼亚大学实验室成功研发出世界上第一台数字计算机“ENIA”，这台计算机最初是为了美国国防部计算新型火炮的弹道轨迹，因为体积特别庞大，耗电量高，而每秒的运算力又特别低，从而导致运用起来并不方便，后来开发者开始在降低程序的运行难度方面进行深入研究和改进，在1949年终于突破这一难题，第一台具有程序储存数据能力的电子数字计算机被发明出来，计算机理论和计算机科学也相应的被人们做系统研究，这为以后人工智能的诞生打下了牢固的基础，人工智能技术最开始被发现是由于一名科学研究者的实验发起的，他发现通过自动调节温度器开关的大小，这一技术的关系可以决定室内温度实际数据和期望数据之间的大小。
从而达到对室内温度进行一系列人性化的控制。当1956年英国数学家图灵带领研究学者对计算机学术开展论坛讨论后，人工智能的概念才算是被学术界正式的命名。
（2）初期阶段
特别是上个世纪七十年代以后，研究学者在知识框架工程和专家数据运行系统的基础上，提出了知识数据工程，它与我们平时所接触的实体工程有相似的地方，但是它商品化的特征又使得其在系统数据框架的搭建方面又有很大的区别，不同于传统的信息数据处理模式，人工智能能够模拟人类处理一些事情的思维模式，通过在编码中输入特定的指令等过程，更便捷顺利的解决一些难题。我们身边有很多智能数据操作系统，比如我们经常所用的智能手机，他们程序里面运用的安卓和苹果的ios系统就是我们常说的智能化的数据操控系统。在技术的改进中，智能系统不断走进我们的日常生活中，比如一些智能音箱、智能家居等等，我国计算机技术起步较为缓慢，与发达国家相比技术方面还存在很大差距，为此，现在我们国家特别注重科教兴国，提出“科技是第一生产力”，通过制度一系列的福利政策和资金调配等方式，促进我们国家人工智能技术在市场经济中的有效发展。
第二章 网络技术的发展现状
2.1 计算机网络技术发展成熟
现如今快速发展的现代计算机应用网络通信技术已经可以在移动计算机网络应用的光网络移动通信关键技术自从手机发展九十年代追溯到至今，传统的手机集成电路光纤移动通信和手机网络光纤微波发射移动通信等手机网络基础技术手段已经不能完全能够满足网络现代化在人们的实际生活工作和人们日常生活信息应用中的需要，以手机网络应用光纤通信系统为主要技术代表的各种光网络移动通信数据传输技术，逐渐逐步发展娴熟成为了我国现代手机网络应用移动通信的主要网络基础通信技术。手机网络光纤移动通信以其良好的手机网络技术可移动性、高质量的网络视频信号和大数据实时传输、宽广的手机网络覆盖面和范围等三大关键技术创新点为特点，发展迅速并且势态迅猛，在我国现代手机网络应用移动通信中已经逐渐占据了重要网络技术支撑地位。
2.2 数据技术的发展
光纤通信的特点具有光纤通信数据容量大、传输数据距离远；可以抗电磁光波干扰、传输数据质量佳等多大优点，并逐步完全形成取代以往以集成光电子监控线路数据通信技术为主要组成部分技术组成的特制光纤通信信息传输技术网络，成为可以连接整个现代我国光纤通信网的主要网络数据交换传输信息通信技术手段。未来的集成光纤监控网络数据通信技术可能将一定会成为是全新的一种光钎网络通信传输网络，光线路数据交换信息传输技术将逐步发展壮大成为重要的一种网络数据交换信息传输技术。
光网络数据交换信息传输技术主要类型是广泛定义指用特制分组光纤监控光缆分组来直接连线进行各种集成网络综合性光线路数据、信号交换信息传输的一种集成网络综合性光数据交换信息数据传输通信技术。光网络数据交换信息传输技术主要可以大致划分为集成高纤监控光路光网络数据交换传输技术主要类型和特制光纤光缆分组视频监控光缆的数据交换两种技术类型，随着我国现代高纤光电子通信器件设备制造工业技术的不断进步发展，光网络数据交换信息传输技术的最终发展趋势将仍然应该是基于光纤分组监控光缆的数据交换。
2.3 智能化网络系统的发展
智能化管理是现代计算机企业网络信息技术产业发展的一个重要发展方向。由现代计算机企业网络管理技术、现代信息通信与网络信息系统技术、行业信息技术、智能网络控制系统技术等等汇集而来形成的针对某一个专业方面的智能应用的一个智能网络集合体所构成的管理系统就是应用智能化企业网络管理系统。近年来，已有许多面向智能化的新型计算机企业网络管理系统已经开始投入应用，如大型住宅小区网络智能化管理系统、家居小区智能网络管理教学系统、智能化企业医院管理系统、智能化企业网络管理教学系统等。应用智能化企业网络管理系统不仅不但能大大提升企业网络管理效率还而且能大大增加网络业务的管理灵活性和大大减少网络运营商的成本。
第三章 人工智能在计算机网络技术中的应用
3.1 人工智能在计算机网络技术中的可行性
人工智能系统独有的可行性特征使得它在计算机网络技术中被大力推广和使用，它在一定程度上对计算机网络技术中存在的限制性问题进行了一个互补。一方面，人工智能能够根据现实生活中的实际情境，通过灵活筛选计算机网络数据信息以达到满足人们的真是需求的目的。因为有时当系统资源环境改变的时候，运用人工智能技术，可以在最短的时间通过运算和筛选，完成对数据的实时跟踪和精确把握，从而获取人们真正所需要的数据信息。根据查询到的信息精准度，尽可能地还原信息资源环境，给企业客户提供一些及时有效的信息数据。这些如果只是仅仅通过传统的计算机网络是很难实现的。另一方面人工智能具有协同性，计算机工程师们利用人工智能技术，再大量的计算机数据中将需要的信息快速提取出来，接着进行信息资源的共享和传输，在最大限度满足人们需求的同时利用人工智能技术极大的节省了人力和物力，这种高效率的协同力刚好满足了现在化市场经济的需求。在最初阶段我们主要是想利用人工智能让机器能够达到模仿人的思维和行为能力，但是在我们以后的随后慢慢改造中，我们又希望其利用计算机网络技术中强大的学习能力快速掌握技能，同时利用数据运算能力，减少重复性工作的计算时间，在计算机技术的基础上在加上人工智能，不仅能提高计算机推演数据的能力，而且还可以提高计算机对信息的筛选处理。人工智能的融入给计算机技术行业带来了崭新的变革。我们想要做好一项安全的系统防护工作，往往首先要搭建一个安全的网络环境。我们需要很高的计算机技术，才能够做到在使人工智能在提高网络管理工作的同时又可以系统的检测网络环境的安全性，做好网络安全防护工作。
3.2 在计算机网络技术安全方面的分析
在智能防火墙中方面，与传统的网络防火墙不同，计算机网络技术加入人工智能技术以后，它所形成的一种智能型防火墙在安全网络管理工作中可以最大程度的发挥其智能网络环境保护的作用，同时还可以更快的安检各个网络领域。不止如此，人们还运用人工智能技术，在这种智能性防火墙的基础上加入识别功能，从而能够更快地识别出所需要的系统数据，有效的防止黑客的侵入或病毒的传播等。
在入侵检测方面，由于计算机网络往往处于一个复杂性很高的情景之中，这个时候入侵检测就成了其必不可少的环节。这个时候也许会有人问为什么要进行入侵检测哪？这是因为只有先检测网络系统的数据信息是否安全，是否处在一个良好的运行环境下，只有前期各项数据正常运行才能保证后续程序的进行。人工智能的加入可以使其在入侵检测环节能够自动的对系统内部数据进行筛选检查，并形成数据分析报告。
3.3 人工智能在计算机网络评价系统中的运用
人工智能在提高计算机网络信息的管理和资源的利用率方面有很大的帮助。它摒弃了传统网络技术中的缺点，通过智能化的服务很好地完成网络系统维护和评价的工作。如果希望能够提供计算机的实时搜索率和信息的精准度，这个时候可以利用人工智能中的智能求解技术，对大数据进行自动查找筛选和求解，从庞大的数据库中，快速挑选出准确的信息，从而帮助人们做出最佳方案。
在互联网技术的发展过程中，人们将互联网技术和人工智能相结合，提炼出一种新型的专家知识库技术。这项技术是将传统网络数据库中的管理和评价数据进行实时更新，随后进行重新的编码和排版，从而建立一套崭新的计算机网络数据库系统。为了使这套系统更加健全，我们还需要同专业领域中的技术人员进行协商，利用他们丰富的计算机经验和技巧，增强数据库的专业化程度。
3.4 人工智能与大数据技术在网络安全感知中的应用
3.4.1 建立模型安全体系
为了提高人工智能技术和保障大数据技术的安全，我们可以建立一个安全体系模型。在建设初期，我们首先应当充分了解和掌握计算机的特性和运行状态，在此基础上加入三维立体概念，以增强计算机技术的合理运用全面提高。模型以三个轴为代表，X轴代表网络信息处理和安全，Y轴代表系统的安全性，Z轴代表网络应用层面和传输层等，在确保三者之间合理的情况下，提升网络安全防御功能，在确保网络安全的前提下，协调用户和模型之间的匹配度。
3.4.2 建立防御策略安全体系
在应用策略，提升关键技术时，可以应用系统思想、技术和网络知识，构建三维模型，通过三者之际的相互配合，可以全面的保障网络系统工程的安全性。三者构成的安全机制模型在数据库和计算机设备的性能和信息完整度的提升方面起到很大的作用。当网络信息满足精益化的发展需要，才能在应用策略求精技术上实现新的突破。建立防御策略安全体系，提升策略的时效性，才能实现以上这些目标。在建立模型时，要靠充分考虑到以下几个参数，如在以网络服务资源为基础的节点当口位置获取的系统安全参数，在参数的配置方面，又需要大量的数据包、接口数据等。在现代的大数据技术研究中一般是基于CNDPR模型开展的，在这之中将策略求精的概念应用到具体化的数据处理过程中。当防御策略系统建设完备，以后可以在设备节点中运用起来，并以一种执行策略的形式存在。这种防御系统通过其主动性的特点来改变系统的运行状态，从外部的形式上来看，可这种防御模型由主体和节点两方面构成，主体方面，一般是指相同特征的主体，而节点一般通过节点名称、IP、掩码等方式生成用户名和口令，从而改变计算机的信息数据。我们通过分析系统的应用可以可以看出，在相同的主体特征集合中，能够体现出角色的综合性，不同的角色权限之间也有很强的关联性。
3.4.3 大数据基础上人工智能客服系统的具体概述
现在，人工智能客服在企业和用户等多方领域中中得到广泛的关注和运用，目前我们所用的智能客服系统是运用计算机自然处理技术来重新设置客服系统的语音模式，把接收到的语音信息和文本信息进行处理后，形成语言自动回答，虽然这在很大程度上减轻了人工客服的劳动力，但是由于其接收转化数据的局限性，其效果还是远远达不到全智能化系统。人们利用大数据和智能客服的有效结合，把这套系统运用于营销系统之中，通过对信息的抓取和提炼，从而对客户进行精细化的分类，以此能够更好的提供针对需求的服务。由于智能客服系统能够有效的调取出来指定的信息数据，自动化的进行数据整合，在这点上它充分体现了大数据的实际运用价值。针对客户多元化的需求模式，人工智能客服也能通过其对自身内部计算机知识库的实时更新，完成一套标准化的应答模式，我们要想更好的提高行业的服务质量，还需要继续对客服系统的思路和框架进行研究。
营销业务中，应用系统的数据和业务核心流程等一些重要信息需要依赖于大数据和智能客户的融合，这样才能使客户的信息、问题进行有效的提炼与筛选，从而实现对客户的精细化、个性化分析。人工智能客服系统能够在大数据的基础上筛选出特定的数据并进行高效整合，从而实现将大数据应用价值最大化。人工智能客服系统能够在抓取特定数据的基础上进行高效整合，所以相对而言，其运行原理极其复杂。要想提升智能客服的人性化程度，就必须创造出更多的更有深度和广度的数据资源。比如在问答模式中，首先要进行结构框架的设计，然后再通过交互环节的有效数据进行再次整合，最后将这些数据全部输送到云端数据库中。首先进行用户画像的创建工作，当用户在传递信息的时候，数据系统则根据用户以往的历史交易、数据内容倾向等完成初步的建模工作，对用户进行一个抽象化的标签处理。智能客服系统在获得用户问题请求时，根据以往的用户画像数据利用特定的算法来研究出用户的主观想法。再利用数据库内的一些典型案例进行类比，最终达到给用户呈现出一个最佳答案的效果。等服务完成后系统又会随机对用户的体验进行一个综合的打分，以完成信息反馈的工作，同时将这些收集来的全新数据信息又传输回数据库内，这样也为下一次的请求交互做好了铺垫。由此可见在整个过程中数据的自动分析和收集是最关键的部分，大数据收集大大提高了系统的实现率。
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