1人工智能的概念
人工智能技术是指将机器赋予人的思维、方式方法及技能等要素，从而使机器能够进行模拟以及拓展。如果人工智能技术十分成熟，机器将能够模拟人的生活方法、学习方法、工作方法、理性思考、设计规划等智能行为。由于该技术能够进一步提高生产力，便捷人们的工作生活，其重视程度不断提高[1]。
2人工智能技术应用的优势分析
2.1突破计算能力局限，学习计算能力极强
人工智能是计算机技术演变发展而成的，具有鲜明的时代性和突出的优势。作为先进的研究成果，人工智能能够突破计算机能力的局限，具有先进性、安全性、稳定性、智能性的特点。人工智能技术是属于新兴的科学技术，以人类智慧为主要依托，能够模拟个人思维过程，通过相关的程序设定，可以实现智能化操作。一定程度而言，可以代替人脑及其人力完成相关的任务。相对于传统的计算机技术而言，人工智能技术的学习能力非常的强大。人工智能主要是以人类智慧为主要的研究模型，采用了人类学习方式，通过对大数据信息的收集、整理，能够快速地分析出结果，挖掘出有价值的重要信息，将简单的数据处理进行系统升级，将结构层次低的数据进行优化，有效提高底层计算能力。通过人工智能对大数据搜集、处理、分析、整合研究，能够为相关的决策提供更全面、更科学的参考。此外，人工智能的计算速度是传统计算机计算速度的 30倍左右，所以在数据处理这一块更可靠、更安全、更精准，同时也能够有效减少人类数据计算的成本。
2.2强化数据信息累积，处理协调能力强大
随着经济的发展，科技取得显著的进步，人类对于科学技术的应用越来越广泛。与此同时，数据的处理数量和处理难度也呈增长的趋势。人工智能作为新时代科技研究的先进产物，可以通过互联网对数据信息进行收集、整理，然后进行智能分析、整合、储存，能够有效地减弱数据井喷带来的消极影响，同时也能够对关键数据进行累积，实现数据层面的有效管理。此外，计算机网络当中有很多的模糊信息数据，相关的信息具有不确定性，无法进行精准地处理，这使得数据处理工作面临着严峻的挑战。传统的计算机网络技术在整合不准确信息的过程当中存在着一定的弊端和不足，采取人工处理方式，对于复杂信息的处理功能并不到位。而人工智能技术可以有效地收集、整合大量的模糊信息，通过模糊逻辑推理进行处理。由此可见，人工智能技术的处理协调能力非常的强大。再者，通过将人工智能技术和计算机网络技术进行有机结合，能够充分地发挥两者的优势，在网络管理和信息处理方面能够发挥其最大的功效[2]。
2.3节约计算内部资源，运营成本相对较低
人工智能相比于传统计算机技术而言，其中一个具有明显优势就是运营成本比较低，无论是计算数据还是分析数据，人工智能能够有效地控制其能源消耗量，节约计算资源。比如在对具体问题做市场调研的过程当中，传统的调查方式是通过加强人力资源的运用进行问卷调查，这一种方式前期需要的资金投入非常大，而且调查结果并不科学，存在一定的片面性。同时问卷调查需要对特定的调研地点和调研人群进行筛选，需要一定的时间，没有办法及时获取数据。而在对数据分析的过程当中，也需要耗费大量的人力、时间和精力。所以整个调研过程非常复杂，花费大。而人工智能能够完美地解决传统调研模式的弊端。由此可见，人工智能的运营成本低廉。
3人工智能技术的主要应用
3.1强化网络管理
人工智能在计算机网络管理当中的运用，想要充分地体现其价值和意义，应该建立健全安全管理制度，紧密联系计算机网络技术和工作部门，提高对数据信息统计和筛选的效率和质量。就当前计算机网络管理的实际情况，需要依托人工的操作支持，所以在数据处理上面存在一定的人类主观意识，在数据处理环节很容易受到主观因素的影响，从而导致信息处理方式存在不合理、不科学的情况。基于这一现实情况，应该将人工智能技术与计算机网络技术进行有机融合，从而一定程度上可以避免主观意识的影响。具体可以从两方面着手：其一，建立专家系统数据库。人工智能在对数据信息进行处理运作的过程当中，最主要的是依赖于专家系统数据库。专家系统数据库当中包含着非常丰富的数据信息。通过对专家的知识、专家的经验的有效的利用，从而实现对数据科学推理，然后进行高效处理。在建立专家信息数据库的过程当中，一定要将网络技术的内容嵌入到数据库中，然后通过对人工智能的技术的应用，对数据进行转换，构建程序系统。用户在对专家系统运用的过程当中，程序系统能够对数据进行归纳、整理，对数据信息进行优化处理。通过这一系列步骤，使得互联网系统管理工作能够开展的更加科学、更加高效、更加顺利。其二，提供智能解答。加强人工智能在计算机网络管理当中的运用，使得人们在获取信息数据的的同时能够获取智能解答。人工智能解答的回答方式和传统的回答方式具有一定的差别，只要通过简单的指令，人工智能就可以通过指令实现数据筛选，对信息库当中的关键信息进行搜索，给予客户最满意的回答，从而有效地提高解答效率和质量[3]。
3.2聚焦数据融合
加强人工智能在计算机网络技术当中的运用，可以有效地实现数据融合。通过模拟人类信息处理，将丰富的数据收集在一起，然后进行系统化处理，通过对数据的管理、运用获取其他信息，并且升级获取数据的方式方法，从而提高其安全性和快捷性。在这一过程当中，增加传感器，充分地发挥其优势和价值，将多个传感信息集成在一起，实现数据融合。人工智能对数据进行融合通常是在某些应用程序当中和其他技术有机结合，从而发挥其功效。
3.3易于维护分析
人工智能在系统维护方面的应用具有显著的优势，在管理和维护计算机系统的过程当中，应该关注的就是系统安全问题，人工智能在计算机系统面临核心危机的时候，能够对其提供安全保护，使得计算机核心免受侵害，从而使得网络稳定性、安全性得到有效保障[4]。
3.4智能检测升级
在大数据背景之下，系统的软硬件应该随着科技的发展进行系统升级，才能够保证数据处理效率能够得到有效提升。人工智能在计算机网络的应用中非常灵活、可靠，通过判断工作的需求，对系统的软件进行优化升级处理，同时提醒用户对硬件进行更新，从而使得相关的工作能够进行得更加顺利。
结束语
目前，人工智能技术仍然属于高新技术。该技术对于计算机以及网络信息技术的发展起着不可替代的作用。不过因为种种因素，其发展水平并不理想，仍需要不断提高。为此，需不断鼓励企业及个人大胆进行创新，将其积极作用充分发挥到工作生活各领域，从而推动我国人工智能技术不断向前发展并为我国经济增长带来新的突破口。
参考文献
[1]王晓雨.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].数字通信世界，2021(3):51-52，78.
[2]刘菲，赵瑞锋，尤毅，等.基于大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].电子技术与软件工程，2021(5):177-178.
[3]田国文．数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].消费导刊，2020( 6) : 205．
[4]蔡之光.大数据时代人工智能计算机网络技术中的应用[J].信息系统工程，2019( 4) : 91-92．
作者简介:张戈（1983-），满族，吉林省松原市人，硕士学位.