摘要：人工智能技术在近几年来的发展，都保持着稳定、迅速的态势。很多应用行业之中，都可见到人工智能技术的身影。同时，计算机网络技术作为当前社会中，非常重要的组成元素，不管是生活、学习或者是工作中，都离不开计算机网络技术的支持。将人工智能和计算机网络技术的优势有机结合，则能够很大程度提高计算机网络技术服务水平，更为充分地体现出人工智能的价值，进而为人类社会提供更为优质的服务。
关键词：人工智能;计算机网络技术;应用;
引言
人工智能是一种新兴事物，其旨在效仿人类的思考模式和具体行为，进而取代人去开展一些困难程度高、精准度要求高的工作，进而节约人们的时间，提升有关工作的质效。目前，人工智能技术被广泛地运用到了计算机网络技术中，在推动各行各业生产效率的提升，促进教育事业发展以及推动社会进步等方面发挥着重要的重要。本文侧重对探讨人工智能理念在计算机网络技术中的应用。
1.人工智能计算机的概论
利用计算机技术来模仿人类的行为方式和思维模式就叫做人工智能。人工智能，技术的涵盖内容广泛，且创新性高、挑战力度大，它的发展与各学科知识包括信息与计算科学、语言学、数学、心理学等都有关联。人工智能的发展目标是通过计算机技术让本该由人工操作的危险或复杂的工作由人工智能机器代替,从而额实现节约劳动力、减少事故危害发生的情况，进而提高工作效率和工作质量。通常，我们又将人工智能称作机器智能，指的是将命令语言输入到机器中，然后即可模拟人的意识、思维和行为等过程，以进一步提高工作效率和质量，替代人来完成一些机械性突出或较为复杂的任务。作为依托于计算机网络技术发展起来的产物，其既包含有计算机科学的二级科学，又涉及多种学科理论知识和领域知识，比如语言学、心理学、生物学等，是综合性的一种科学技术。
2.人工智能应用在计算机网络技术中的优势
首先，令网络系统的运行稳定性得到了显著提升。在管理网络的过程中，工作人员必须对一系列不同的网络资源进行检测和控制，以此来保持网络的稳定运行，因此就必须对各种资源的实际状况进行全面掌控，并重点关注其中的异常资源，以此实现对网络状态的实时监控。而在这一过程中应用人工智能可以令对网络资源的检测与控制更高效、更精确，也可以更及时的发现其中的异常，进而针对这些异常实时控制手段，以达到提升网络系统运行稳定性的目的。其次，人工智能的协作能力特别强。随着计算机网络规模的不断提升，其系统结构也更加复杂，因此传统的管理模式已经不再适合当前计算机网络技术的发展需求。而应用人工智能极强的协作能力可以对计算机网络实施更具层次化的管理，令日益复杂的系统也能够保持稳定运行。最后，令计算机网络系统的安全性得到了明显提升。传统的计算机网络控制理论无法令计算机网络安全得到充分保障，这是因为网络系统的拓扑结构十分复杂，用户的操作行为很难被预估，因此网络管理的高度线性管控难以真正实现。
3.人工智能在计算机网络技术中的应用
3.1在计算机网络安全监控中应用
将人工智能技术应用到控制环节，能够使现阶段更好地满足计算机网络管理工作，系统化的应用计算机网路哦管理中各种控制技术。详细来讲，在进行人工智能控制技术应用前，应先对数据和信息进行相应的收集处理，该过程采用特定的形式来展开并储存数据，旨在方便后续的应用与提取。并且，在实际运用中要注意控制界面的设置，以方便应用信息与管理工作人员进行人工操作，进而形成良好的人机交互界面。为了实现突发计算机网络管理现象的有效处理，要对人工智能控制部分中的报警与监控部分展开适当改进，进而能及时有效地对计算机网络中的所有运行环节进行监控。当管理过程中报警时，报警信息可通过电话、语音、图像等形式输出，利用多种报警方式，提高报警工作的有效性，并且，根据报警信息管理人员，能够对一系列突发情况进行及时处理，从而最大限度减少损失。
3.2在智能检索中的应用
在网络时代，人们可以随时利用网络检索想要了解的信息，但随着网络的不断发展，信息的复杂程度越来越高，这提升了人们获取信息难度。而利用人工智能可以让人们更有针对性的去获取想要检索的信息，并且在检索到相应的信息之后还可以在原有信息的层面上进行延伸，为用户提供一个更完整的信息网络，这样所有和用户兴趣相关的信息都可以被轻松获取，极大提升了信息检索效率。
3.3在信息高效处理中的应用
人工智能技术可以大幅提高计算机处理互联网信息的水平，依托人工智能技术，信息技术工作者能够对计算机运行状态进行三维模拟和合理估测，进而为各种管理活动的开展奠定技术基础，特别是预设类的工作，利于信息系统管理工作者开展工作，避免额外资金的投入，为后续有关管理工作和信息处理工作的进行创造好的条件。为让人工智能技术自身具有的优势在信息处理领域得到全面地发挥，技术工作者应当立足于现实，把人工神经网络当做着力点，经过建立人工神经网络体系，科学估测和处置各种互联网信息。具体讲，人工神经网络可依据互联网真正的运行情况，迅速获得互联网运行的各项参数，且把所获得的参数和有关规范加以对照，并输出对照结果，全面展现电脑网络。依托神经元间的阈值把录入数据和输出数据有效连接，构成理想状态的拟合函数，依托人工神经网络的结构体系，计算机信息系统的各种关键信息得以快速处理，特别是信息网络中有关设施的运行情况，这让人工智能技术可以迅速估测信息管理工作产生的异常，快速给出解决方法。
3.4在计算机网络模型中应用
相较于其他算法，遗传算法属于一种计算机网络数值模型，其具有的优势有很多，如模型简单、处理信息高效等，同时，属于是被应用到计算机网络模型中的一种人工智能，实际上，遗传算法使得智能化模型得以实现。针对一些隐藏较深的问题，遗传算法可以快速实现综合评估和梳理，使数据处理结果更加理想。在模型建构的过程中，为了实现编码价值的充分体现，通过此思维模型的适当引导，工作人员要着手设置数学模型。换言之，就是数学函数模型设置时，要适当的考虑计算机网络初始状态，并对其适应性进行评估，并基于上述两种数据处理的有效性，尽可能地提升遗传算法评估计算的准确性。考虑到遗传算法的特点，我们在管理计算机网络时，可对遗传算法与地理信息系统做耦合处理，并与地理信息系统的空间属性相结合，持续提高遗传算法处理空间数据效果，将遗传算法在管理数据、分析数据及存储数据方面的作用良好发挥出来，实现数据处理体系的高效建构，为用户提供更为便捷、高效的用户体验。
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结束语
总而言之，科学技术快速发展背景下，人工智能的发展在大数据时代背景下有了新的突破，计算机网络的安全系数以及运行效率都得到稳定提升和进步。这些进步离不开人工智能中优秀的技术的大力支持，包括数据挖掘技术、入侵检测技术和防火墙技术，它们保障了计算机网络系统的安全运行，给社会公民提供了一个稳定、安全、开放的网络平台，也为我国计算机网络技术的进一步发展奠定了良好的基石。——论文作者：赵亚南
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