基于人工智能的网络智能化发展探讨

郭宝营

大连华信计算机技术股份有限公司天津办事处 天津市 300040

摘要：随着社会经济的快速发展，网络技术已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在信息时代背景下，人们对信息技术的要求也越来越高，以往过于简单的数据计算方式已经不能满足人们的实际需求，同时也会阻碍社会经济发展。人工智能逐渐广泛应用在计算机网络技术中，并为人们日常生活提供诸多便利，为社会科学技术发展提供强有力的支撑。笔者将对人工智能在计算机网络技术中的应用进行分析，旨在不断推动人工智能技术和计算机行业的发展。

关键词：人工；智能；网络；智能化

引言

二十一世纪是一个信息化、智能化时代，随着计算机网络信息技术不断地创新和进步，人们的生活方式和通信方式都发生了巨大的改变。为进一步提高人们的生活水平，推动科学技术的大力发展，我国一直致力于人工智能技术的研究和开发，力求据此来促进新一轮的行业变革，提高我国国民经济水平。人工智能技术的发展，离不开计算力的提升，在不断地创新过程中，人工智能也取得了一定的成效。

1人工智能的发展历程

人工智能（AI）指人造的机器或系统能够实现的智能，是与人类和其他动物表现出的人类智能和自然智能相对的概念。人工智能自1956年首次提出后，经历了3次发展浪潮。20世纪50年代末—20世纪70年代初，这是人工智能的诞生和第1次发展浪潮。这个时期主要的发展成果是将逻辑推理能力赋予了计算机系统；但是由于当时计算性能的瓶颈、数据量缺失等因素，导致了人工智能项目过于乐观的目标无法兑现。20世纪70年代末—80年代末，是以“专家系统”为代表的人工智能的第2次发展浪潮。这个时期主要的发展成果是将人类知识总结并教授给了计算机系统，专家系统在生产制造、财务会计、金融等领域得到了广泛应用。20世纪90年代后期至今，随着计算能力、算法理论和数据量爆发性提升，开始了人工智能第3次发展浪潮，“大数据”+“深度学习”+“人工智能芯片”驱动了本轮人工智能发展。在强大算力的支持下，将大数据输入深度学习模型并进行训练，机器可以比人类专家更快得到更优的模型，这些将使人工智能技术的广泛应用成为了一种可能。

2人工智能在网络智能化发展中的应用优势

2.1人工智能基础上的天线技术和无线技术

基于人工智能技术的天线技术，有利于实现5G的大规模覆盖，可提高抗干扰性，提升网络系统的功能性。利用人工智能的算法，可利用数据地图，来实时跟踪5G通信网络所输出和输入的波束，进行有效的额管理，做好基站定位工作。人工智能技术，可以有效的推算和分析处用户的分布情况，寻找到其中的规律，并且可灵活的调整波束的分布，拓展覆盖面积，能实现对场馆、高楼等场景的垂直覆盖。（林泽宇，计算机网络技术中人工智能的实践：电子技术与软件工程，2018）在设计一些固定场所的广播信号时，可以利用人工智能技术，结合其算法和测量报告，来识别场景，算出最优权值，提高广播信号质量，加强其抗干扰性。

2.2在计算机网络系统评价技术方面的应用

计算机网络拥有动态性以及瞬变性的特点，导致计算机网络很难进行有效管理，而人工智能网络系统在日常管理过程中有应用评价系统，可以提高管理评价的客观性与有效性。当前，在特定条件下人工智能技术能够能够很好地解决这些问题，其主要应用技术包括结构化知识求解技术、搜索技术以及谓词逻辑推理技术等，通常一个问题会对应诸多搜索技术，为此要想提升搜索速度以及精准性应从以上技术中进行最优化选择。计算机信息技术在评价过程中，还要对其空间进行最优分解，并利用相关公式进行计算，从而找到最佳解决途径。由此可见，人工智能问题可以进行最优化求解，与传统计算机方法相比不但可以提高管理效率，还能有效节约资源。

3运用人工智能推动网络智能化发展的途径

3.1整合网络数据智能拦截有害信息

虽然我国相关法律明确禁止互联网用户进行“翻墙”，然而因防火墙管理体系尚未完善，这种违法事件时有发生，且网络安全漏洞百出，网络用户资料泄露屡见不鲜。将人工智能应用于计算机网络中，依托人工智能识别系统自动识別、筛选并整合网络数据，可及时发现并监控特定网络信息，并拦截有害信息及病毒等，通过人工智能的应用来起到加固防火墙的功能，更好地保障信息安全。同时，人工智能独特的计算方法及信息筛选整合能力在垃圾信息分类及集中清理方面的效果崭露头角，能优化网络运行效率。此外，人工智能还可有效识别可疑信息，并及时通过弹窗等形式来提醒用户防止信息被盗用。

3.2实现网络绿色节能

随着计算机网络技术的发展，网络业务覆盖面越来越广，为满足广大用户的需求，需要根据网络业务的最高峰值合理安排无线基站与NFV网络基础设施的数据中心、天线、X86服务器等以扩充网络容量，而这些会大幅度增加网络能耗。而网络能耗在网络运营商资本支出中占据着重大比例，提高能源效率对提高运营商核心竞争力具有重大意义。将人工智能融入计算机网络应用中，分析网络覆盖、用户分布、业务特征来预测各区域的网络负荷，针对不同区域对网络的需求调整网络设备的休眠与唤醒时机，这样能在很大程度上提高区域网络资源利用率，在为用户带来无缝体验的同时有效降低区域内网络能耗。

3.3基于人工智能的流量预测

随着科学技术的大力发展，尤其是计算机信息技术的不断创新，网络的规模将逐渐扩大，而复杂程度也会随之上升。在引入物联网技术、切片技术之后，网络在路径规划上，以及流量调度方面，都需要进行相应的升级和改变。传统的规划方式和流量控制，俨然已经无法满足当前的网络需求，必须根据实际情况，来优化路径，调整流量控制方案。在人工智能技术的基础上，可以利用智能化的推算，来计算积累的历史信息，再根据网络实际要求，来做出流量调度计划。如短期流量预测、高峰流量预测等。

3.4整合网络数据智能拦截有害信息

虽然我国相关法律明确禁止互联网用户进行“翻墙”，然而因防火墙管理体系尚未完善，这种违法事件时有发生，且网络安全漏洞百出，网络用户资料泄露屡见不鲜。将人工智能应用于计算机网络中，依托人工智能识别系统自动识別、筛选并整合网络数据，可及时发现并监控特定网络信息，并拦截有害信息及病毒等，通过人工智能的应用来起到加固防火墙的功能，更好地保障信息安全。同时，人工智能独特的计算方法及信息筛选整合能力在垃圾信息分类及集中清理方面的效果崭露头角，能优化网络运行效率。此外，人工智能还可有效识别可疑信息，并及时通过弹窗等形式来提醒用户防止信息被盗用。

结束语

AI在电信领域的应用仍处于起步阶段，未来5—10年将是运营商网络智能化转型的关键时期。随着AI技术的逐步成熟，它将逐步引入电信网络的各个应用场景中，帮助运营商将网络由当前人治模式转向自我驱动为主的自治模式转变，真正实现网络运营运维领域的智能化变革。

参考文献

[1]王威丽,何小强,唐伦,等.5G网络人工智能化的基本框架和关键技术[J].中兴通讯技术,2018,24

(2):38-42.DOI:10.3969/j.issn.1009-6868.2018.02.008

[2]尤肖虎,张川,谈晓思等.基于AI的5G技术——研究方向与范例[J].中国科学:信息科学,2018,48(12),1589-1602.DOI:10.1360/N112018-00174

[3]张琰,盛敏,李建东.大数据驱动的"人工智能"无线网络[J].中兴通讯技术,2018,24(2):2-5