人工智能的网络技术应用与发展趋势

页前言1.1研究背景随着二十一世纪的开启，我们进入了人类历史上最激动人心的时代，这也是个充满变革的时代。人工智能这一新式科学技术随着大数据时代的飞速成长而应运而生，其不仅在科技研究上得到极大的应用，并且也在帮助人们解决工作和日常生活中的问题。现如今人们无论在工作中还是生活中与计算机网络技术都密不可分，同时对人工智能能力的需求也越来越高。终于随着信息化时代的发展，人工智能不负众望在各个领域得到了广泛应用。在这个激动人心的时代里，人工智能将更有效的增强人们的创造力，其智能程度将远远高于今天的智能。1.2研究目的和意义1.2.1研究目的对于计算机网络技术来说，人工智能是大数据时代的背景下信息处理的尖端技术，因此研究人工智能在日常使用中的现状，探究人工智能在计算机网络技术中的应用及人工智能的应用优势，可以更高效的发挥人工智能的良好功能和作用，为人们提供更好的服务，加快科技的发展和创新，使社会可持续发展。1.2.2研究意义随着科学技术的不断更新，现代社会正逐渐从信息化时代走向智能化时代，因此在科学的控制管理模式下，需要提高整体技术的应用效果和处理水平，从而满足信息化社会发展的需要。此外，为了满足人们日常工作和生活的需要促进人工智能更有效的为人类效力，将人工智能与计算机网络技术相结合以提高计算机网络技术的数据处理速度是一个有效手段。合理利用人工智能对计算机信息网络的管理及控制，可以有效增进计算机网络技术的稳定发展。

人工智能概述2.1人工智能的概念人工智能是一门诸多学科的影响下出现的学科，其带来的作用是高度重视人类事业及其将人类带入新时代的巨大成就，人工智能在第三次工业革命后也被认为是一场伟大的革命。固然是人工智能对于人类带来了巨大的成功及影响，却没有更精确的定义，但是我们可以理解为AI（人工智能以下简称AI）是一个模拟及钻研理解人类智能和规则的过程行为，它的主要任务是制造出能够表现一部分类似人类智能计算体系的行为。更流行的观点是，人工智能主要是研究如何使机器（机械）具有人类思维的听，说，看，写，思考和学习能力。“人工智能之父”明斯基和麦卡锡将人工智能描述为由程序或机器执行的任何任务。很明显，这就是一个比较广泛的定义，如果人类执行相同的活动，我们会说人类必须运用智能来完成任务，所以这就是为何有时候你会看到关于一些东西是不是真的人工智能很多争议。在很高的层次上，人工智都会分成狭义人工智能以及广义人工智能两大类。狭义的人工智能就是我们今天在计算机中所看到的：小米手机上的“小爱同学”，特斯拉自动驾驶汽车中的视觉识别、以及声音和语言的辨别，推荐引擎中根据您在过去购买的东西推荐您可能喜欢的产品等，这种智能系统无需明确编程如何执行。这些个类型的机器智能表现于与人类不同的是，这些系统已被教导或学习如何执行特定任务，因而其只能学习或教授如何完成特定任务。广义人工智能是一种自主性、适应性的智力类型，是一种能展示人类智能的存在，可以成功的执行人类可以执行的任何智力任务。这就是我们在电影中看到的那种AI，比如“她”或其他科幻电影，其中人类与机器和操作系统交互，这些机器和操作系统是有意识的，有感知的，并且由情感和自我意识驱动。学习如何执行截然不同的任务，推理各种各样的主题基于其积累的经验。2.2人工智能的特征人工智能会展现出类似人类智能的行为，这些情况一般体现在：计划、学习、发现问题、解决问题、语音、语言、视觉、情感识别和一定程度社交智能等。人工智能和机器学习，认识计算以及自然语言处理，它们带有某些子流程，可以轻松定制，以满足现代企业的各种需求。对于每个人来说，任何一些常见的问题都可以在AI解决方案中寻找更快速，更智能化的解决的方式。以下列举一些人工智能的特征：自动化：机器学习和人工智能都是一个众所周知的领域，拥有许多功能。在自动化方面，它是一项备受推崇的功能，它将使您能够在业务的不同部分自动执行各种手动作业。自动化的主要好处是它可以节省您的金钱和时间。放置人工智能框架后，您可以获得处理各种过程自动化作业的能力。它也可以作为一种视觉模型练习来简化整个过程。您可以在不获得额外劳动力或技能的帮助的情况下执行此任务。通过人工智能，您可以自动执行多项任务，例如工作申请，日程安排，发票和营销。云基础设施：企业所有者可以从云中获得更好的可扩展性，以达到理想的高度。它还使您可以访问各种资源，以安排复杂的人工智能解决方案，并且更好的发展及其学习。云和人工智能的相互依赖性将是利用这两种技术的整体能力所必需的。在任何情况下，若是您将平台用作SaaS和PaaS，您将保障100％的资源利用性而没有任何限制。它用于您的业务流程自动化以及剩余的相关工作。机器学习：机器学习被认为是人工智能的子集，其发展类似于人工智能，唯一的区别是机器学习需要足够的数据才能使其发挥作用。它能够理解人们想要执行的操作，了解您的约束并识别实际可用的内容。通过聪明的理解，机器学习开始解决各种问题。这些专业特性使这些解决方案能够学习复杂的决策系统，发现数据中的异常和模式并发出警报。

人工智能的优势与应用3.1人工智能的优势3.1.1理解推理和处理非线性能力无论是在逻辑推理技术，还是学习方面，人工智能都展现出它独有的亮点。所以人工智能技术的应用极大地提高了学习，解释和推理的逻辑处理能力，也在网络管理和控制方面取得了质的突破。经过人们正确处理非线性功能可以得出人工智能的非线性能力，通过此技术的不断发展，人工智能不仅在解决非线性问题方面具有明显的优势，在处理非线性问题时同样具有优势，因而机器也能具有人类一样的智慧和能力。3.1.2协同合作人工智能技术在协作处理能力具有明显优势。随着互联网平台的发展，网络构造不仅随着网络用户规模不断扩大而日趋复杂起来，还在网络管理工作上也发生了层级的区别。而且通过程控输入输出的模式，实现了上层级别的管理者对下层级别的监测更为方便；并且在不同层级管理者之间也出现了很多合作难题。此时就体现了人工智技术的合理应用。为了使各层级管理者之间达成有用的合作，运用了人工智能技术的多方代理合作分布的思维方式，特别有效地发展了计算机网络技术的能力。3.1.3高效处理模糊信息人工智能技术在解决某些不确定要素以及部分难预测的问题上有很大且有利的态势和。随着人工智能技术中模糊逻辑处理等能力的不断深入，合理利用计算机网络技术的非精确特性，大大提高了对数学模型的描述。因此，在智能网管理中引入模糊逻辑的概念，从而使得网络管理能够有效应对模糊信息的处理问题，实现了网络技术的高效运转，不确定要素的把控和对难预测问题的管控。3.1.4降低资源消耗降低资源的过分消耗，也就是提升了计算机网络技术的管理水平。计算机系统一般会用各种算法解析网络信息。具体点解释就是，把各种算法综合一下，用人工智能把有关算法进行导入，就可以快速解决问题。这就有效降低了资源的损耗，从而提高了运用资源的水平。在此基础上，还可以在计算中控制系统流量并加强计算机网络的管理。人工智能已经可以在资源的消耗最小化的情况下将已经储存的数据循环使用。人工智能在运算过程中主要通过算法演算进行，而且这种算法在处理数据过程中具有很强的运算能力和效率，在处理问题时可以通过选择最优方案来完成计算任务，这样可以节约了计算资源和大量的时间。3.2人工智能的应用3.2.1计算机网络安全管理的应用经过这些年的摸索探寻，人工智能在计算机网络安全管理中的应用已经比较常见，其安全防范方式也更为多式多样且反馈优良，如智能防火墙，智能入侵检测，网络监控，智能反垃圾邮件等。其中智能防火墙是使用统计、记忆、概率、决策等智能化的方式实现对来往数据的自动识别及拦截，并且使用过滤技术和代理技术来实现不同权限的访问及控制。与传统防火墙相比，智能防火系统具有数据计算量小，监控范围大的优点，其不仅解决了频繁报警，拦截精度差的问题，而且可以更好地保护网络安全。智能反垃圾邮件一旦发觉邮件中具有敏感信息，就能够将其定性为恶意邮件并及时拦截，其通过智能化的方式对用户的邮件内容进行扫描，避免用户被垃圾邮件频繁的骚扰。同时人工智能新增了入侵检测技术，模糊识别和专家系统等智能形式，可以使计算机系统对可疑的数据进行过滤筛选，进行分类处理及综合分析大批量数据，从而使系统避免受到外部攻击。还可以通过报告的形式把计算系网络系统的运作情况表现出来，以便于用户可以更加直观的了解。还有必需要说的是，在入侵监控技术中通过人工智能的推理能力和逻辑能力可以实现网络监控的功能，可以筛选其中的异常信息并及时应对，这对网络病毒攻击、人为恶意入侵等都能够起到非常好的防范作用，这都是以往计算机技术不具备的。3.2.2计算机数据信息处理的应用大数据信息的重要性在信息技术快速发展的当下越来越明显，人们对人工智能和数据库技术的钻研也越来越深，并且有很大一部分已经初见成效。具体分析为以下几点：第一点，是合理的把专家系统运用到传统的数据库里，得以创建了问题求解系统面对知识的问题更加准确，数据库里的信息能够借由这一项系统数据实现有效共享，从而对很多领域的实际问题都能够很好地解决。第二，将应用程序中的知识分离出来后添加到数据库之中，建立一个类似于传统数据库的新型数据库。第三，为了实现有序的随机激发，可以借由人工智能具有推理能力的特点，合理的把各种智能算法融合到数据库之中，并对随机激发时的数据库进行状态恢复、统一性维护等进行记载，从而为一些特殊应用提供启发式的搜索查询服务。第四，通过对于数据库和人工智能系统的相互融合，对应用中的查询搜索职责进行优化和分解，并且把数据库系统中的搜索技术和人工智能中的高级搜索技术相结合，这样在人工智能进行信息搜索时，其搜索空间就会大大减少，而搜索的效率与资源损耗也会大大降低。第五，从人工智能系统中获取知识技术和机器学习相关内容，以此建造一个语义网络，用以实现数据库中的实体关联的描绘，并且语义网络中的知识点可以返用回去，实现相辅相成，也就提升了数据推理的准确性。3.2.3人工神经网络的应用神经网络是指，它可以连接单元或是节点的一种计算机模型，其设计是仿照类似神经细胞在人类大脑中的工作的方式类相类似的方式传输，处理和学习数据。在技术中，为了区别模拟生物的神经网络，通常称其人工神经网络（ANN）。人工神经网络的主要思想是人脑是存在的最智能，最复杂的“计算机”。研究人员通过尽可能地将人工神经网络建模到大脑使用的信息处理结构和系统，希望创建接近或超过人类智能的计算机。神经网络是人工智能当前进步的关键组成部分。人工神经网络在技术方面是一个相当复杂的主题，但是，由于它每天影响我们生活的方式越来越多，因此值得花一些时间来探索。以下是不同行业目前使用神经网络的方法的几个示例：财务：神经网络用于预测货币汇率。它们还用于股票市场中使用的自动交易系统背后的技术。医学：神经网络的图像处理能力，有助于技术帮助更准确地筛选和检测早期和难以识别的癌症类型。有一种癌症是这样的，它是一种侵袭性的黑素瘤，是一类特别严重以及非常致命的皮肤癌。在疾病传播之前确定早期阶段的黑色素瘤，为患有此类癌症的患者提供了击败它的最佳机会。天气：能够快速，准确地检测到大气变化，表明潜在的严重和危险天气事件对于挽救生命至关重要。神经网络涉及卫星和雷达图像的实时处理，不仅可以检测飓风和旋风的早期形成，还可以检测表明形成龙卷风的风速和方向的突然变化。龙卷风是有记录以来最强大和最危险的天气事件-通常比飓风更突然，更具破坏性和致命性。3.2.4人工智能在生产生活中的应用AI在医疗：降低医疗成本及改善患者的医疗效果是最大的优势。医疗机构正在通过机器深度学习来做出比人类更精准更迅速的诊断。例如IBMWatson医疗技术就是系统挖掘患者数据和其他可用数据源以形成假设，然后使用置信度评分模式呈现该假设并理解自然语言，然后回答所提出的问题。其它人工智能应用程序，例如聊天机器人，主要帮助引导用户的计算机程序和应用于在线回答问题，帮助安排后续预约挂号，以及可以在几分钟内分析数千份文档，为基本医疗反馈提供虚拟健康助理。AI在商业：人们通常执行的高度重复性任务正在被机器过程自动化所取代。机器学习算法正在集成及分析CRM平台，更有助于发觉怎样能更有利于为客户服务的信息。Chatbots已经成为网站的基本服务，为用户提供即时性服务。工作自动化也成为学术界和IT分析师的对话点。AI在教育：人工智能能够自动分配班级，为教育工作者空余出更多的时间。还可以通过各个维度智能分析评估学生，提供适应他们需求的方案，帮助他们达到最高的学习效率。人工智能导师承担传统上由教师助理在组织信息和快速回答大量可预测问题时所执行的角色，还可以为学生提供其它方面的支持，确保学生多维发展。AI在金融：在个人理财应用程序中存在这样的人工智能，比如Mint或TurboTax，他们搅乱了现有的金融机构。这些应用程序正在采集大量个人数据并提供了各种财务方面建议。其他程序，例如IBMWatson，已经应用于购买房屋的过程。在华尔街进行大部分交易。AI在法律：文件的发现过程、筛选过程，在法律上往往对人类来说是压倒性的。自动化此过程可以更有效地利用时间。创业公司还在使用计算机问答助理，经过查询与数据库相关的分类数据，可以搜索查询到问题的答案。

人工智能的未来发展趋势4.1人工智能核心技术突破促进产业强劲发展人工智能有很大的变革潜力。很少有东西像它这样有能力能彻底改变人们的生活和工作，人工智能将在21世纪永远改变了人类。据预测，人工智能将带来人们对技术的感知和交互的巨大转变，机器执行越来越多的任务，并且在许多情况下，比人类做得更好。许多技术专家都认为人工智能的未来是肯定的。这是世界的发展方向。越来越多的企业认识到了人工智能的这些优势，所以这项技术在未来一定会得到支持，使人工智能更加强大。信息技术发展所形成的旧商业模式红利正在逐渐消失，因此新一代创新技术来驱动商业模式的全面升级的呼声越来越强。随着人工智能的各项核心技术的迅速发展，也将促进了人工智能产业的快速发展。人工智能作为一种可以辐射到各行各业的创新技术，促进传统产业的跨越式发展，从而实现整个产业的转型升级和重塑。4.2人工智能与实体经济深度结合促进人工智能和实体经济深度融合，要把握新一代人工智能发展的特点，坚持以市场需求为导向，以产业应用为目标，深化改革创新，优化制度环境，激发企业创业新活力和内生动力。构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。当前人工智能发展仍然处于“婴儿期”，拥有巨大成长空间。人工智能在产业升级、产品开发、服务创新等方面具有很强的技术优势，应加强人工智能和产业发展融合，培育新增长点、形成新动能，以人工智能技术推动各产业变革，促进人工智能同一、二、三产业深度融合。中国也吸引了越来越多的人工智能投资。据统计，全球人工智能融资规模从2013年的17.4亿美元增至2017年的152.4亿美元。其中，2017年中国人工智能融资额825.0亿元人民币，融资事件数441起。数据显示，2017年中国人工智能融资规模占全球的49％，而美国仅为38％。人工智能与实体经济深度结合主要有以下几个措施方法：（一）构建人工智能产业创新体系：充分发挥5G首批试点城市、区域创新中心优势和产业优势，最大限度丰富人工智能场景。以市场需求为导向，建立企业、科研院所、政府联动的“政产学研用”体系。打造人工智能创新平台、研究平台、行业云和大数据平台、公共服务平台，鼓励高校、科研院所人工智能专家到企业从事科研及其成果转化活动，鼓励科技型创新型企业发展，建立开放协同的新一代人工智能产业创新体系，打造“双创”升级版。（二）发挥政府引导和示范带动作用：发挥地方主体作用，与华为、科大讯飞、浪潮等人工智能领军企业深化战略合作，建设人工智能产业园区，推进人工智能小镇建设，吸引人工智能领军企业进驻长春，培育本地人工智能产业发展，完善我市人工智能产业链，争创人工智能创新发展试验区。结合我市优势，可在智能网联汽车、装备制造、金融、零售、物流等行业优先开展示范试点，进而全面推广。（三）完善人才培养和引进机制：加快探索人工智能复合型人才培养机制，鼓励科研基础好的高校增设人工智能新学科，加强现有人才的培训和转型。加强人工智能领域的国内外顶尖科学家、高水平技术团队、有产品研发经验的工程师等人才引进。加强与中科院、中国工程院以及全国知名院校人工智能领域专家的合作，充分发挥人工智能行业领军人物对产业链的带动作用，建立“候鸟”人才工作站，灵活人才使用机制。（四）打造产业发展生态：推进人工智能伦理研究，尽快启动全市人工智能发展规划及配套政策体系编制工作。深化对口合作，与天津、浙江等地推进体制机制创新和政策共享，打造合作样板，实现优势互补。设立人工智能创新创业专项扶持基金，培育未来创新团队。抓住科创板机遇,加快促进更多人工智能企业上市融资。设立人工智能+5G产品技术展示交流中心和科普培训基地。组织召开人工智能产业高端论坛，助力产业集聚，让人工智能产业为我市经济实现高质量发展赋能。4.3重视人工智能人才培养与智能平台研发现在许多国家包括中国在内人工智能人才都非常的稀缺，人工智能和产业发展的第一资源是各层级高素质人工智能人才。因而培养人工智能人才是人工智能产业发展的重要因素。北京大学在2005年开设了收个智能科学与技术专业，2020年展望到全国已发展到近200所；此外还有一部分高校要开展人工智能专业。至今我国已经培养了上千位博士以及硕士的人工智能专业人才，还有上万名的大学生，这都是我国人工智能发展的坚实后盾。与此同时还有大批的人工智能学院以及实训基地出现。如今我国是利用多种模式和各种渠道快速培养着人工智能人才，各阶层的人才都要做到精而强，一个都不能缺，同时国家应该为各个层次的人工智能教育提供全面服务。世界主要经济发达国家在发展人工智能过程中都十分重视人工智能开发平台建设。提倡利用好大数据提供各种人工智能研究、开发和应用领域高度开放和充分共享的网络教育平台，让全世界的人工智能科技人员都能实现人工智能资源共享。这种人工智能平台不仅应该具有最权威、完整和高级的人工智能系统内涵，还应该是综合性和广泛性的，以便能够对人工智能各个领域提供技术支持和信息咨询。

结语人工智能在当代时代中计算机网络技术中的应用愈来愈普遍。明白它的优势与应用情况，逐步深化人工智能技术的发展趋势，可进一步加快人工智能的发展。人工智能和计算机网络技术是相辅相成的关系，计算机网络技术的发展影响着人工智能的成长速度，同时人工智能的发展也会促进计算机网络技术的成长，只有将这两者相互紧密地链接在一起，才能使两者都得以快速发展。人工智能的应用首先要保障计算机网络的安全运行，才能为人们提供便捷的生活和满足当前科学技术的发展。只有保证计算机网络技术的创新和优化配置，才能使网络安全的难题得到保障，才能为人工智能技术提供更好的发挥空间，才能使人工智能更好的为社会创造更有用的价值。

后记研究未来是为了更好地把握现在。通过写作毕业论文这段时间对资料的搜集和整理，我个人对人工智能对未来网络技术发展的重要性有了进一步的理解和认识。如今人工智能发展迅速，出现的问题也都在不断的完善，对计算机网络技术的应用会越来越广泛，并且其重要作用也在逐渐彰显出来。另外我一个人的能力是有限的，在网络远程教育的学习中我得到了老师和同学们的许多的帮助与支持。