1 人工智能概述
人工智能是一种新兴技术，旨在通过程序或机器，使计算机能够模拟人的思维方式，替代人类完成部分工作。现阶段人工智能技术在各领域被广泛运用，改变人们的生活方式，逐渐成为推动社会发展的主要力量。相较于传统互联网技术，人工智能处理数据速度更快，得出的数据处理结果精确性高，能够深入开发数据的利用价值，且技术应用成本低，将该技术用于数据处理，不仅能高效完成数据处理工作，还不会增加投入的资源。但由于人工智能的运行以设定的程序为基础，因此人工智能只能执行特定任务，不具备完成其他工作任务的能力，控制人工智能运行的程序编写难度较高，如果设置的程序不合理，会影响人工智能运行效果，无法展现人工智能的应用优势。
2计算机信息技术中运用人工智能的策略
2.1 维护网络安全
2.1.1 入侵检测
人工智能在维护网络安全方面，具有较高的应用价值，在实际运用人工智能优化网络性能时，应充分利用人工智能的学习能力，构建入侵检测系统，用于检测网络中出现的入侵行为，缩短发现入侵所需时间。将人工智能用于入侵检测前，要收集展现网络运行状态的信息，让人工智能分析这些数据，并进行学习，掌握网络正常运行状态下网络流量的变化范围，以便人工智能在检测网络入侵时，能够依据网络流量的变化，快速判断网络是否被入侵。相较于传统入侵检测模式，基于人工智能构建的入侵检测系统，可检测范围更为广阔，但随着科技水平的不断提升，网络被入侵的方式也会发生变化，为此应定期训练人工智能，使其监测能力逐渐增强，能够检测不同类型的入侵，在网络运行中发挥应有作用。大量数据分析与训练，可快速提升人工智能的检测能力，即便出现新型网络攻击，人工智能也可基于流量监测结果，判断攻击模式，迅速作出响应。
2.1.2 恶意软件检测
恶意软件是威胁网络安全的主要因素，计算机信息技术在利用人工智能后，也要利用人工智能加强恶意软件检测，快速找出网络中存在的恶意软件，提高检测结果的准确性。该功能的实现，应基于人工智能的深度学习算法，通过提取软件文件、代码等，使人工智能掌握恶意软件的特征，用于训练人工智能的数据规模越大，人工智能的检测能力越强。可在计算机信息中，通过提取软件的特征，准确识别恶意软件，并划分恶意软件的类别。准确检测恶意软件后，人工智能会按照检测结果，确定各类恶意软件的特点，自动采取措施阻止恶意软件入侵网络。
建成自动防御系统后，为适应随时变化的网络环境，应不断收集数据用于训练人工智能，使人工智能不仅能识别恶意软件的常规特征，还可掌握其隐蔽特征，进一步提高检测结果的准确性，优化防御系统的防御效果。为提高人工智能的防御效果，还应引入防火墙技术用于网络安全维护，使不同网络之间形成隔离屏障，阻止可能存在危险的数据进入网络。
2.2 带宽优化
2.2.1 流量实时监测
提高带宽利用率，有助于优化网络性能，为实现该目标，可以借助人工智能的机器学习算法，实时监测网络流量，预测流量变化趋势，并基于流量预测结果，随时调整带宽分配方式，以满足用户的网络使用需求，获得良好的使用体验。训练人工智能时，应将历史流量数据作为训练基础，人工智能通过分析历史数据，明确各类因素对流程变化的影响，并基于学习成果，构建用于预测流量趋势的模型，充分考虑时间、地点、使用行为的影响，预测流量的变化趋势。
计算机信息实际运行中，人工智能可按照预测结果，灵活调整带宽分配方式，以满足用户的使用需求，避免出现网络堵塞，或带宽被浪费的情况。当人工智能预测到流量即将达到峰值，会适当增加带宽分配，保证高峰期网络也可正常运行，如预测到网络流量下降，人工智能也会自动减少带宽分配，使带宽既能够满足用网需求，又不会造成网络资源被浪费。
2.2.2 流量控制
流量的传输速率会影响网络的稳定性，为此引入人工智能改进带宽优化算法后，要借助人工智能对网络流量进行控制，保证网络稳定的运行状态，实现优化网络性能的目标，使网络性能更符合用户的使用需要。该算法的实现，以人工智能的机器学习算法为基础，在训练人工智能时，要明确影响网络流量的各项指标，将相关数据作为训练人工智能的基础，以便人工智能准确判断网络的运行状态，并基于判断结果，分析网络流量是否合理。
人工智能进行机器学习的过程中，会根据取得数据明确网络处于正常运行状态时的特点，同时构建模型作为衡量网络运行状态的标准，使判断结果更为准确。在网络运行过程中，人工智能能够按照网络运行需要，自动调整流量，提高网络运行效率。利用人工智能调整网络带宽，其可准确判断网络的状态，当检测到网络处于拥塞状态时，会自动采取措施控制流量，以免网络拥塞问题更为严重，尽快消除网络拥塞，确保网络不会出现异常，数据传输可正常进行。
2.3 拓扑优化
传统计算机信息中，拓扑结构为静态，当网络环境发生变化时，网络依旧按照既定方式运行，网络性能会受到影响，用户的使用体验下降，而基于人工智能改进的拓扑优化算法，使网络拓扑结构处于动态可变状态。拓扑结构与网络性能关系紧密，合理的拓扑结构能提高计算机信息的稳定性，计算机信息技术中运用人工智能，务必要基于人工智能实现拓扑结构的优化，使计算机信息能够在不同运行环境中始终保持良好运行状态。
设计控制人工智能运行的算法时，相关人员应分析拓扑结构与网络运行状态之间的关系，确定人工智能需监测的指标，并基于监测结果，改变网络的拓扑结构，优化网络资源的分配方式，寻找最优数据传输路径，加快数据传输速度。
2.4 网络负载均衡
维持网络负载均衡是保证网络正常运行的关键，引入人工智能优化均衡策略，更容易使网络负载处于均衡状态，为此在运用人工智能时，要注意强化学习算法的应用，使均衡模式更加智能化，保证网络性能稳定和网络资源合理利用。网络负载状态会受到网络环境的影响，因此在训练人工智能时，应增强其与环境交互，按照负载均衡维持需要，对人工智能进行迭代训练，使人工智能可以准确判断网络状态。基于人工智能实现的网络负载均衡算法，可根据网络实际运行情况，预测网络负载的变化，及时采取措施维持负载均衡，提高网络资源的利用率，也使网络更为可靠，可在不同运行状态下保持稳定。人工智能的运用，加快计算机信息响应速度，预测到网络负载发生变化，能够及时作出响应，调整网络负载均衡策略。
3结语
综上所述，计算机信息技术运用过程中，人工智能具有较高的应用价值，只有科学运用人工智能，才能使构建的网络运行更为稳定。相关人员需关注行业发展趋势，学习先进的人工智能运用理念，根据计算机信息技术运用现状，不断创新运用人工智能的方案，推动计算机信息智能化转型，降低网络出现故障的可能性，使网络性能符合人们使用需要。
参考文献
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