随着人工智能技术的应用推广，极大推进了计算机信息技术体系的发展进程，也为各行业领域提供更高质量的计算机服务，智能化被业界一致视为计算机系统的必然发展趋势。

一、人工智能技术

（一）概述

人工智能技术在医疗领域越来越广泛地应用于各个临床领域的检查。人工智能技术涉及哲学、心理学、语言学、计算机科学应用等各式各样应用学科。它的主要功能是模拟人体的各种听觉、视觉、触觉、思维方式和感觉，让机器更加智能化，帮助人类解决在工作、生产、生活、工作过程中遇到的各种问题和困难，保障公民的人身安全，进一步提升工作质量和效率，通常被称为人工智能。人工智能技术主要可用于系统的自动编程或自动模拟真实的人类工作、生活环境，借助智能化或自动化确保整个系统高效运行。人工智能技术发展方向的形成理论与医学多个学科的临床应用之间大多数情况存在密切的交叉关系，特别是在计算机技术的应用紧密关联到人工智能技术的临床发展和应用方向。

（二）优点

计算机网络系统具备一般网络所具备的实时性、高速性、瞬态性和动态变化等诸多特点，这一切无疑都需要相关的计算机网络技术专业人员得以自主研发、创新一些更灵活的计算机信息网络系统和管理维护服务技术，确保各类计算机系统网络运行更安全、更稳定、更高效、更快捷。鉴于人工智能技术本身具备比较多的先天优势，人工智能对计算机网络技术的应用逐渐已然成为未来计算机网络技术领域应用中最关键、最方便、最有效的工具类型之一。

（1）人工智能技术具有处理不可知性和不确定性问题的功能

模糊逻辑分析属于人工智能技术，因为它们不需要对数据进行非常精确的语言模型描述。对此，在高度智能化的网络管理范围内，引入针对性强的模糊管理逻辑，使整个网络模糊管理平台具备快速处理网络上各种未知的模糊数据信息事件的管理功能，从而完成对复杂的、不可知数据和各种不确定信息数据进行实时智能控制和跟踪管理，确保整个网络系统最终得以快速、高效、正常运行。

（2）人工智能技术具备较强的协作功能

鉴于企业网络结构层次和管理规模的不断发展壮大，管理人员采用轮询方式，上层网管部门的工作人员能够控制中层网管部门人员，进行远程监控分析和远程控制，中层网管人员可以对下层人员进行远程监控分析和远程控制，从而完成高效协作。人工智能的运用和多部门代理协同模式的分布式工作思维，能够充分促进各职能层级的数千名各级人员协同工作，进一步提升管理工作的质量和效率，进一步提升组织效率。

二、人工智能在当代计算机信息技术中的应用

（一）智能防火墙技术

网络信息技术附属的系统和设备在日常运行过程中，经常受到一些不法分子的攻击，此类攻击给设备和系统所有者带来一定的经济损失。智能防火墙技术就是为了防范恶意攻击。与其他防御系统相比，只有防火墙技术的防护效果更好，能够有效保证整个系统在运行过程中不被轻易攻击，保护相关数据、材料和信息免受犯罪分子的攻击。智能防火墙技术在发挥作用的过程中，借助智能识别技术分析出相应的数据流和访问行为并作出决策，记录在相应的数据库中，供后续应用。进一步优化了整个系统的防护能力，尽可能地降低了不法分子侵入系统和网络的可能性，拦截了各种垃圾信息、有害信息和恶意访问。

（二）在辅助管理方面

在计算机信息技术体系中，相比于其他技术，人工智能的核心优势在于，可以模拟人类思维方式，在无人工干预条件下完全替代人工完成部分工作，或是辅助人工完成较为复杂、烦琐的工作。因此，为充分发挥技术功能效用，必须应用到辅助管理方面，具体采取决策辅助、报表生成、数据记录与溯源分析、自动报警等应用形式。例如，在决策分析环节，用户使用BP神经网络等智能算法，在算法中输入事件有关信息，算法模型快速推理在不同假定条件下的事件后续发展过程，筛除存在逻辑漏洞的结果，最终向用户输出较为准确的分析结果，将其作为主要决策依据。在报表生成环节，提前在系统中编制各类型模板文件，用户在操作界面中选定模板类型和导入相关数据，系统基于计算规则，自动将数据信息按特定格式排列、生成报表文件。而在溯源分析环节，系统运行期间自动记录操作过程、信息数据产生情况，当后续出现系统瘫痪等问题时，根据记录结果开展溯源分析，追溯问题发生前后的系统运行情况，以此来确定故障类型、判断形成原因。

（三）　应用在数据分析中

BP神经网络和支持向量机是人工智能技术在数据分析中应用最为广泛的两项技术成果。BP神经网络概念在1986年首次提出，随着时间的发展逐渐得到各个行业的广泛认可及应用。BP神经网络从某种程度上客观反映了人脑功能特征，并且可以通过现代信息技术对生物系统进行简化、抽象和模仿处理，最终形成一个以误差反向传播算法作为基础形成的多层前馈神经网络。从功能和结构层面看，BP神经网络与人们的大脑相似程度较高，在具体操作过程中能够明显摆脱传统程序的设置限制，能够结合具体的环境变化进行规律总结，从而落实各种特殊操作。支持向量机通常在数据分析、公式识别和回归分析等领域中应用较为普遍，有明显的小样本和非线性调整。人工智能技术的应用可以恰当地选择核函数，并与支持向量机共同寻找最优的目标函数。此外，人工智能技术的发展使得支持向量机的算法能力明显提高，与计算机网络的融合深度也逐渐提升。

三、结语

人工智能技术自问世以来，在计算机信息技术领域取得十分显著的应用成果，更好地满足计算机系统使用需求。用户与技术人员都应正确认识到人工智能技术的价值所在，在网络安全、辅助管理与数据挖掘场景中做到对人工智能技术的落地应用，基于人工智能来重新建立一套更为完善、高效的计算机信息技术体系。

参考文献：

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