(伊爾庫茨克國立理工大學(xué) 俄羅斯伊爾庫茨克州)
人工智能(ArtificialIntelligence),英文縮寫為AI。人工智能是對人類自然智能的拓展,在某些方面甚至超過人類?!叭斯ぁ奔春铣傻模ㄈ嗽斓模K闺瘢≧.Sternberg)認(rèn)為:智能是從個(gè)人經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)、理性思考、記憶重要信息,以及應(yīng)付日常生活需求的認(rèn)知能力。1950 年,阿蘭·圖靈提出測試機(jī)器是否擁有智能的設(shè)想。他認(rèn)為判斷一臺機(jī)器是否具有智能的標(biāo)志是這臺機(jī)器能夠與人類對話并不被發(fā)現(xiàn)。1956 年,“人工智能”概念在美國達(dá)特茅斯會議(DartmouthConference)被約翰·麥卡錫提出。拉斐爾認(rèn)為:“人工智能這門科學(xué)讓機(jī)器做人類需要智能才能完成的事]?!比斯ぶ悄馨l(fā)展先從簡單的計(jì)算智能開始,再進(jìn)入到具有感知認(rèn)識的階段,最后是認(rèn)知智能階段。
當(dāng)前人工智能技術(shù)已運(yùn)用到很多領(lǐng)域,其運(yùn)用離不開信息技術(shù)的支撐,如智能管控、自動(dòng)化軟件設(shè)計(jì)等,均是人工智能在實(shí)踐方面的運(yùn)用。
在網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍逐漸增大,信息技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域逐漸增多的情況下,需處理的互聯(lián)網(wǎng)信息大幅增多,而人工智能在該方面有突出優(yōu)勢,能夠幫助人們大幅提升信息處理質(zhì)效。不管在處理效率還是精準(zhǔn)性方面,人工智能均表現(xiàn)優(yōu)異,其依托先進(jìn)的邏輯運(yùn)算過濾掉無效信息,然后高速、正確處理數(shù)據(jù)。另外還能夠?qū)π畔⑦M(jìn)行補(bǔ)充健全,改善信息處理成效,便于人們?yōu)g覽、檢索。
人工智能在面對網(wǎng)絡(luò)中的海量信息時(shí),能夠先對其進(jìn)行篩選、梳理、歸納,然后按照劃分信息類型,從而選擇出有效信息,這樣便能夠提升學(xué)習(xí)效率,讓自身的智能化水平不斷提升。隨著人工智能技術(shù)研究的不斷深入,人工智能的自主學(xué)習(xí)能力也在不斷地提升,不斷地模仿著人類的工作模式,借助算法實(shí)現(xiàn)有效的圖像識別,語音識別等。同時(shí),在大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用下,人工智能利用大數(shù)據(jù)來自動(dòng)提取學(xué)習(xí)特征,這是朝著真正的人工智能邁進(jìn)的又一步。
伴隨互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,信息技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用領(lǐng)域逐漸增多,結(jié)構(gòu)愈來愈繁雜,在這種形勢下,人工智能具有的非限制性協(xié)同合作能力,可以對互聯(lián)網(wǎng)中的多種關(guān)系加以調(diào)節(jié),能夠讓工作開展得更順暢,工作成效更理想。同時(shí),人工智能經(jīng)過對算法進(jìn)行管控,把有關(guān)信息加以最優(yōu)解處理,之后高質(zhì)量、迅速地開展工作。人工智能可以科學(xué)分配互聯(lián)網(wǎng)中的各種資源,進(jìn)而確?;ヂ?lián)網(wǎng)管理的低投入、高成效。
從本質(zhì)上分析,在計(jì)算機(jī)中人工智能的實(shí)踐應(yīng)用效果與其智能化程度息息相關(guān),所以這就需要高度重視人工智能技術(shù)的智能化研究,不斷地提高智能化水平,將自身的優(yōu)勢展現(xiàn)的淋漓盡致。而對于人工智能技術(shù)的智能化而言,應(yīng)該突出實(shí)踐應(yīng)用的便捷性,關(guān)注對各種數(shù)據(jù)信息的整合能力與現(xiàn)場模擬能力。例如,在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)踐應(yīng)用人工智能技術(shù),應(yīng)綜合分析應(yīng)用具體需要與特點(diǎn),有目標(biāo)性的優(yōu)化人工智能技術(shù),提高人工智能技術(shù)和實(shí)踐應(yīng)用環(huán)境之前的匹配度,充分發(fā)揮人工智能技術(shù)的各項(xiàng)應(yīng)用優(yōu)勢。
不同于傳統(tǒng)防火墻技術(shù),智能防火墻技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用,能夠更好地保障計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全。人工智能具有智能識別功能,更是可以開展機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí),其在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用,可以根據(jù)事先輸入的指令和相關(guān)資料,模擬人類的學(xué)習(xí)行為,進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。在應(yīng)用過程中,智能防火墻能夠?qū)崿F(xiàn)智能化和自動(dòng)化的風(fēng)險(xiǎn)識別和抵御,全面保護(hù)當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境安全。在此基礎(chǔ)上,人工智能還能夠在防御病毒攻擊等過程中展開深度學(xué)習(xí),自動(dòng)提升抵御能力和智能識別的準(zhǔn)確性。人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用能夠有效提升信息安全,避免網(wǎng)絡(luò)上的個(gè)人信息或者機(jī)密信息被盜。
在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中運(yùn)用人工智能可以極大地提升數(shù)據(jù)處理能力,即從人工智能切入,實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)動(dòng)態(tài)模擬、科學(xué)預(yù)測,為開展計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理工作提供可靠的技術(shù)支持,特別是開展預(yù)設(shè)性管理活動(dòng),方便對人員的行為進(jìn)行管理,減少額外成本投入,夯實(shí)后續(xù)開展數(shù)據(jù)處理活動(dòng)和管理活動(dòng)的基礎(chǔ)。為更充分地體現(xiàn)人工智能運(yùn)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢,操作人員要從實(shí)際著眼,從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)切入,通過構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)制,實(shí)行必要的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息預(yù)測和處理。具體而言,運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),基于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的操作狀態(tài),快速獲得主要的運(yùn)行參數(shù),并把所獲參數(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)做對比,從而輸出對比結(jié)果,直觀呈現(xiàn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果。借助神經(jīng)元的連接權(quán)和閾值,還可銜接輸入值、輸出值,形成最佳的擬合函數(shù),基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架高效處理計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)運(yùn)用中的各類核心數(shù)據(jù),特別是對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)所涉及設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、技術(shù)參數(shù)等進(jìn)行閱讀,預(yù)測短時(shí)間里人工智能在管理環(huán)節(jié)暴露的問題,高速設(shè)置應(yīng)對問題的方案。該操作需要大數(shù)據(jù)的支持,數(shù)據(jù)運(yùn)算量也很大,所以在運(yùn)用人工智能時(shí)要適當(dāng)前移數(shù)據(jù)信息的加工和處理工作,組建計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的動(dòng)態(tài)模擬和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展浪潮中,要想尋求更大的 發(fā)展空間,就必須加強(qiáng)人工智能技術(shù)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的融合發(fā)展,令二者相互配合、相輔相成,以此來滿足當(dāng)前社會快速發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需求。