第14章 智能计算机与智能化网络
智能计算机与应用
智能计算机与应用智能计算机指的是能够模拟人类智能，执行各种任务的计算机系统。
它不仅可以在各种领域上完成高精度的计算任务，还能够对语音、图像、文本等信息进行处理和理解，并做出相应的反应和回应。
智能计算机已经在很多领域得到广泛应用，包括人机交互、智能制造、物流和物联网等。
智能计算机的应用领域之一是人机交互。
在这个领域，智能计算机通过各种传感器和交互设备与用户进行交互，以实现更加自然和高效的人机交互。
其中的一个应用是语音识别。
利用语音识别技术，用户可以直接与计算机进行对话，从而更加便捷地完成各种任务。
另外一个应用是手势交互。
通过摄像头等设备，计算机可以识别用户的手势动作，并且对其进行相应的反应和回应。
例如，用户可以通过手势控制计算机进行某个操作，或者在虚拟现实环境中进行交互。
智能计算机的应用领域之二是智能制造。
这里的智能制造是指利用信息技术实现智能化生产和管理的过程。
智能计算机在智能制造中起到了核心作用。
它可以通过自动化和智能化的方式，实现生产过程的优化和效率提升。
例如，智能计算机可以通过对生产过程的分析，来有效地优化生产流程和工艺参数，从而提高生产效率和质量。
智能计算机还可以通过与物联网技术的结合，实现对生产过程中物品的智能管理和追溯。
智能计算机的应用领域之三是物流和物联网。
物流和物联网的关键是信息的实时采集和处理。
智能计算机可以通过各种传感器和智能设备，实现对物品和信息的感知和采集。
它还可以通过数据分析和处理，将采集到的数据转化为有用的信息。
例如，在物流管理中，智能计算机可以通过对物品的追踪和监测，实现对物流过程的实时掌控和优化。
在实现这些应用的过程中，智能计算机使用了各种技术。
其中最重要的是人工智能技术。
人工智能是指让计算机具备一定的智能和学习能力，从而能够根据环境和经验进行优化和决策。
人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能是指通过预设的规则和算法，让计算机进行一定程度的智能决策。
例如，语音识别、图像识别等技术都属于弱人工智能。
计算机网络中人工智能技术的运用
计算机网络中人工智能技术的运用
一、人工智能在计算机网络中的应用
人工智能（AI）是指独特的计算机程序设计，它模仿人类智能行为，可以做出人能够做出的决策和技能。
AI的强大功能使它在计算机网络中的应用十分广泛。
（一）预测和优化
AI可以用来预测未来事件的发展趋势，允许计算机网络中的服务器和网络流量的优化，从而减少对网络的影响。
此外，AI可以用来优化网络设备的性能，提高它们的可用率和稳定性。
（二）网络安全
AI在计算机网络的安全性上也起到了重要作用，可以用来发现未知的网络攻击，并采取相应的措施克服它们。
例如，AI可以用来监测网络流量，以便及早发现可疑的行为，并建立一个有效的网络安全威胁识别系统，以防止可能的网络攻击。
（三）计算机网络的智能
随着AI技术的发展，计算机网络正在更加智能化。
AI技术可以通过机器学习，自然语言处理和深度学习等技术来增强网络设备的智能性。
例如，AI可以帮助网络中的设备更好地处理和理解数据，从而提升网络效能。
二、结论
从上述可以看出，人工智能在计算机网络中被广泛应用，它可以帮助优化网络服务，提高网络安全性，以及智能化计算机网络等。
人工智能在计算机网络技术中的应用
人工智能在计算机网络技术中的应用随着社会的不断发展和科技的不断进步，人工智能技术已经成为计算机网络领域的一个重要组成部分。
人工智能技术的应用，不仅使得计算机网络的性能得到了极大的提升，而且也为计算机网络的发展带来了新的动力和方向。
本文将就人工智能在计算机网络技术中的应用进行探讨与介绍。
一、智能网络的建设传统的计算机网络中，大部分的管理、维护和故障排除工作都需要人工进行操作，这不仅费时费力，而且容易出现错误。
而引入人工智能技术后，可以实现智能化网络的管理和运维。
通过机器学习和深度学习算法，可以自动发现、诊断和解决网络中的故障，大大减少了人工干预的需求，提高了网络的稳定性和可靠性。
人工智能还可以通过对网络流量和数据包进行智能化的分析和预测，提前发现网络中的异常情况和安全隐患，从而加强网络的安全性和防御能力。
二、智能路由与负载均衡在计算机网络中，路由器和交换机是网络的核心设备，负责数据包的转发和交换。
而采用人工智能技术后，可以实现智能路由和负载均衡。
通过人工智能算法对网络的拓扑结构和流量进行实时分析，可以实现智能的路由决策和流量调度，从而优化网络资源的利用，提高网络的传输效率和服务质量。
人工智能还可以预测网络中的高峰流量和拥堵情况，提前进行流量调度和负载均衡，避免网络的拥堵和崩溃，保障网络的稳定运行。
三、智能安全防御在当前互联网环境下，网络安全问题已经成为了一个备受关注的话题。
而人工智能技术的应用，为网络安全防御提供了新的思路和方法。
通过人工智能算法对网络中的数据流进行实时分析和挖掘，可以发现网络中的异常流量和威胁行为，实现实时的安全监控和防御。
人工智能还可以自动学习和适应网络中的安全威胁，实现自我学习和自我适应的安全防御系统，提高了网络的安全性和防御能力。
人工智能还可以实现对网络安全事件的自动响应和处置，缩短了安全事件的处置时间，减少了安全漏洞的发生。
四、智能网络优化与管理在计算机网络中，智能化的网络服务已经成为了一种趋势和需求。
人工智能与网络发展的紧密结合
人工智能与网络发展的紧密结合随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，AI）和互联网的发展已经深入到我们的日常生活中。
人工智能的快速发展与互联网的普及使得它们紧密结合在一起，共同推动着社会进步和创新。
本文将探讨人工智能与网络发展的紧密结合，以及这种结合对我们生活和未来的影响。
一、智能机器与互联网的融合随着人工智能技术的快速发展，智能机器逐渐走入大众视野。
无论是自动驾驶汽车、智能语音助手还是智能家居等，这些智能机器已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
而互联网的普及则为智能机器的应用提供了广阔的平台。
互联网的快速发展和智能机器的普及使得人与人工智能之间的连接变得更加紧密。
我们可以通过智能手机进行语音搜索、智能家居设备实现智能控制、网购平台为我们推荐个性化的商品等。
这种智能机器与互联网的融合使得人们的生活更加便利、高效。
二、智能算法的网络应用人工智能的核心是智能算法，它可以帮助我们更好地处理和分析海量的数据。
在互联网时代，智能算法得到了广泛的应用。
比如，推荐算法可以根据用户的兴趣和购买历史为其推荐相关的商品，搜索引擎可以根据用户的查询意图为其提供准确的搜索结果，广告投放算法可以根据用户的兴趣和行为为其推送个性化广告等。
智能算法的网络应用使得人们能够更加高效地获取信息和享受个性化的服务。
然而，我们也要注意智能算法可能带来的信息过滤和隐私问题。
智能算法的个性化推荐可能使人们陷入“信息茧房”，只看到自己感兴趣的内容，忽略了其他的信息。
此外，智能算法收集用户的个人信息进行个性化推荐也引发了隐私泄露和数据滥用的担忧。
三、人工智能的网络安全挑战在人工智能与网络的紧密结合下，网络安全问题也随之而来。
随着智能机器的普及，网络攻击者也利用人工智能技术来进行攻击。
例如，智能机器可以自动化地发起网络攻击，智能算法可以被用来破解密码或者进行网络钓鱼。
因此，我们在享受人工智能和互联网带来便利的同时，也要高度重视网络安全。
第14 章 智能计算机与智能化网络
第 14 章 智能计算机与智能化网络
我们相信, 这些新型计算将会为智能计算机提供更大的 选择空间和技术支持。 特别值得关注的是, 量子信息与量 子计算的许多诱人特征现在越来越引起人工智能科学家的注 意, 甚至已经有人开始将量子计算用于智能信息处理, 如提 出了一些量子算法, 将量子的叠加态与自然语言中的歧义相 联系, 将量子纠缠与上下文相关相联系, 用量子的观点研究 脑等等。这些迹象似乎在提示人们: 量子计算更适于描述和 实现智能机理, 量子计算机有望成为我们所期望的下一代智 能计算机。
第 14 章 智能计算机与智能化网络 2) 使客户自己管理业务
由客户自己管理业务也是目前通信市场的一个特点。如 “虚拟专用网”业务, 是专用部门利用公用网的资源建立自己 的专用网, 它可以有自己的编号计划, 自己来规定网络的业务 属性,可以增加专用网的用户, 可以自己来规定用户的属性等 等。 客户(如VPN集团)或者称为业务用户自己管理业务的方法 基本有两种：
第 14 章 智能计算机与智能化网络 图 14-1 智能网原理简图
第 14 章 智能计算机与智能化网络 具体来讲,在智能网结构中,交换机被称为业务交换点 (SSP), 只用来完成基本呼叫处理。在SSP之上设置业务控制点 (SCP)来存放智能服务程序和数据。SCP与SSP的实时连接通过 公共信道信令网实现。SSP在处理智能业务时, 将业务请求提 交给SCP, SCP通过查询智能业务数据库,将业务请求解释为SSP 所能够进行的处理, 这些处理再由SCP下达给SSP。因此, SSP 并不需要知道智能网业务应如何处理, 只要将其提交给SCP并 接受它的控制, 按照SCP的指令进行操作就可以了。这就是说, 智能网的最大特点是将网络的交换功能与控制功能相分离, 把 原来由基础通信网中的交换机实现的“智能”集中到了新设的 功能部件——智能网业务控制点(SCP)上, 而让交换机仅完成基 本的接续功能。
计算机网络智能网络技术
计算机网络智能网络技术随着信息技术的飞速发展，计算机网络已经成为现代社会不可或缺的基础设施之一。
智能网络技术作为计算机网络发展的一个重要方向，正在逐渐改变我们的生活和工作方式。
本文旨在探讨智能网络技术的概念、发展、应用以及未来的发展趋势。
智能网络技术的概念智能网络技术是指利用人工智能、机器学习、大数据分析等技术，对网络进行智能化管理，实现网络资源的高效利用和网络服务的自动化、个性化。
与传统的网络技术相比，智能网络技术具有更高的灵活性、可扩展性和自适应性。
智能网络技术的发展智能网络技术的发展经历了从简单自动化到全面智能化的过程。
早期的网络自动化主要依赖于预设的规则和脚本，而现代的智能网络技术则能够通过学习网络行为模式，自动调整网络配置，优化网络性能。
1. 人工智能与机器学习的应用人工智能和机器学习技术在智能网络中的应用，使得网络能够自动识别和处理各种复杂情况。
例如，通过机器学习算法，网络可以预测流量模式，自动调整带宽分配，以满足不同用户的需求。
2. 大数据分析大数据分析技术在智能网络中的应用，可以帮助网络运营商更好地理解网络流量和用户行为，从而提供更加精准的网络服务。
3. 软件定义网络（SDN）软件定义网络技术通过将网络控制层与数据层分离，实现了网络配置的集中管理和自动化控制，为智能网络技术的发展提供了基础。
智能网络技术的应用智能网络技术的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 网络优化智能网络技术可以根据实时的网络状况，自动调整网络配置，优化网络性能，提高网络的稳定性和可靠性。
2. 安全管理利用智能网络技术，可以实时监控网络流量，自动识别和防御网络攻击，提高网络安全性。
3. 服务定制智能网络技术可以根据用户的使用习惯和偏好，提供个性化的网络服务，提高用户满意度。
4. 物联网（IoT）在物联网领域，智能网络技术可以实现设备之间的高效通信和数据交换，推动物联网的快速发展。
智能网络技术的发展趋势随着技术的不断进步，智能网络技术将朝着以下几个方向发展：1. 边缘计算边缘计算技术可以将数据处理和存储任务从中心服务器转移到网络边缘，提高数据处理速度和降低延迟。
计算机网络智能通信技术
计算机网络智能通信技术随着科技的迅猛发展，计算机网络智能通信技术已经成为现代社会不可或缺的一部分。
它涵盖了人机交互、数据传输和应用系统等各个方面，为我们的生活和工作带来了便利和效率。
本文将从网络智能化、通信技术的发展以及应用和前景等方面进行讨论。
一、网络智能化计算机网络智能化是指通过引入人工智能、大数据分析和机器学习等技术，使计算机网络具备自主学习和智能化决策的能力。
通过网络智能化，我们能够更好地应对网络安全问题、提升网络效率和质量，并且为用户提供个性化和定制化的服务。
网络智能化主要通过以下几个方面来实现：1. 大数据分析：利用大数据技术对网络中的海量数据进行收集、分析和处理，从中获取有价值的信息和趋势，为网络管理者和用户提供决策依据。
2. 机器学习：通过让计算机网络学习和模仿人类的思维方式和决策过程，使其具备自主学习的能力，从而能够自动识别和处理网络中的问题和异常情况。
3. 智能算法：采用人工智能算法，通过优化网络结构、流程和资源分配，提高网络运行的效率和质量。
网络智能化技术的发展将使得计算机网络更加智能、可靠和安全，为人们的生活和工作带来更多便利和机遇。
二、通信技术的发展通信技术是计算机网络的核心，它的发展对整个网络的性能和服务质量起着重要作用。
随着技术的进步，通信技术也在不断更新和演进，以适应不断增长的网络需求。
1. 无线通信技术：随着移动设备的普及和无线网络的兴起，无线通信技术成为了计算机网络的重要组成部分。
从2G到5G，无线通信技术不断发展，带宽和速度也在不断提高，为用户的数据传输提供了更好的体验。
2. 光纤通信技术：光纤通信技术以其高速、大容量的特点，逐渐取代了传统的铜质电缆。
光纤通信技术的发展推动了网络传输速度的增加，同时也降低了传输损耗和干扰。
3. 云计算技术：云计算技术将计算资源、存储资源和应用程序等进行虚拟化和集中管理，为用户提供了高效、可扩展和灵活的服务。
云计算技术的发展使得网络通信更加便捷和智能化。
人工智能技术在计算机网络中的应用
人工智能技术在计算机网络中的应用随着计算机技术的快速发展，人工智能也成为了当今科技界的热门话题。
在网络方面，人工智能技术的应用越来越广泛，凭借其卓越的性能，人工智能技术正在成为计算机网络的重要组成部分。
一、智能路由智能路由系统改善了网络策略选择的方式，其中包括流量控制、负载平衡、网络拓扑、性能监控等方面。
这种路由器系统是使用人工智能和机器学习技术的，以分析和了解网络流量，依次为数据包选择最佳的路径。
这种技术可以自动学习网络并提高网络服务效率，特别适合实现高性能和低延迟网络。
在现实应用中，这种技术已经在互联网领域得到广泛应用，比如内容交付网络和即时通信系统。
二、智能节能由于越来越多的网络设备使得电力消耗得到显著增加，智能节能技术已成为网络环保的首选方案。
智能节能可以帮助组织和企业消耗最少的电力，从而为社会和本身带来巨大的经济和环境效益。
人工智能算法可以不断学习优化网络的能源消耗，从而达到最佳状态。
例如，路由器、交换机、服务器等设备可以通过人工智能技术在用电平衡和设备预测的情况下实现自动调控，这可以大幅度的减少网络设备的能量消耗。
总之，智能节能的提高是未来网络设备高效的发展趋势，并将发挥越来越重要的作用。
三、网络安全在大数据时代，网络安全成为了全球范围内的关键问题。
网络安全是保护数据的机密性、完整性，以及网络系统的稳定性的一种方式。
一些网络攻击，如DOS、DDOS、网络广告欺诈等，已经成为有组织的犯罪行为。
这些网络攻击已经造成了巨大的经济损失，并对社会造成了不利的影响。
人工智能技术可以通过分析网络流量和历史数据，检测并防止不良行为，提高网络的安全性。
人工智能可以识别恶意软件和木马病毒（如病毒和恶意文本），这有利于预测和防止未来的网络攻击。
此外，在网络安全分析和审计方面，也可以利用人工智能技术，从而提高网络的安全性，保护网络环境。
四、智能网络智能网络是一种计算机网络结构，具有自我学习和优化的能力，除了支持数据传输以外，还提供了更多有助于组织流程的功能。
网络工程师的人工智能技术与网络智能化
网络工程师的人工智能技术与网络智能化随着科技的不断进步和应用的深入，人工智能技术在各个领域都发挥着重要作用。
在网络工程师的职业领域中，人工智能技术的应用也日益普遍。
本文将探讨网络工程师如何利用人工智能技术实现网络智能化，并分析其对职业发展的影响。
一、人工智能技术在网络工程师中的应用1. 自动化网络管理人工智能技术可以通过自动化网络管理工具实现网络设备的智能监控和管理。
通过对网络设备的数据进行分析和学习，网络工程师可以利用人工智能技术实现网络设备的自动优化和故障排除。
这种自动化网络管理不仅提高了网络工程师的工作效率，还可以减少人为错误的发生，提高网络的稳定性和可靠性。
2. 智能网络安全网络安全一直是网络工程师关注的重点领域。
人工智能技术在网络安全方面的应用可以帮助网络工程师实现智能化的威胁检测和攻击防御。
通过对网络流量和日志数据的分析，人工智能技术可以识别出异常行为和潜在威胁，并及时采取相应的防御措施。
这对于保护网络的安全和保密性具有重要意义。
3. 智能网络优化人工智能技术可以通过对网络性能数据的分析和学习，实现网络的智能优化。
网络工程师可以利用人工智能技术对网络拓扑结构和路由算法进行优化，提高网络的传输效率和质量。
此外，人工智能技术还可以根据网络的实时需求进行动态资源分配，提高网络的灵活性和适应性。
二、人工智能技术对网络工程师职业发展的影响1. 技术更新与学习人工智能技术的应用使得网络工程师需要不断更新自己的技术知识和技能。
网络工程师需要学习人工智能技术的基本原理和应用方法，了解相关的算法和模型。
同时，网络工程师还需要关注人工智能技术的最新发展和应用案例，以便将其应用到实际工作中。
2. 职业发展机会随着人工智能技术在网络领域的应用不断扩大，网络工程师在人工智能领域也将面临更多的职业发展机会。
网络工程师可以选择从事与人工智能技术相关的职位，如智能网络工程师、网络安全分析师等。
这些职位不仅薪资待遇较高，而且具有较大的发展空间。
人工智能在计算机网络技术方面的应用
人工智能在计算机网络技术方面的应用随着人工智能技术的飞速发展，人工智能在各个领域的应用也越来越广泛。
人工智能在计算机网络技术方面的应用尤为突出。
通过人工智能技术的应用，计算机网络得以提高效率、提升安全性和稳定性，为人们的日常生活和工作带来了极大的便利和改善。
本文将就人工智能在计算机网络技术方面的应用进行详细探讨。
一、智能路由器智能路由器是指在传统路由器的基础上，融合了人工智能技术，能够自动完成网络流量管理、负载均衡、故障诊断和预测等功能，从而提高网络的性能和稳定性。
智能路由器通过分析网络流量和设备状态，自动调整网络的带宽分配，避免网络拥堵，并能够及时发现和处理网络故障，有效保障网络的正常运行。
智能路由器还可以根据用户的习惯和需求，优化网络传输路径，提高网络的传输速度和稳定性。
通过人工智能技术的应用，智能路由器能够更加智能化地管理和优化网络，为用户提供更加高效、稳定的网络服务。
二、智能安全防护在互联网时代，网络安全问题日益凸显，各种网络攻击和恶意软件的威胁层出不穷。
为了有效保障网络的安全，人工智能技术被应用于网络安全防护中。
智能防火墙、入侵检测系统和威胁情报分析系统等安全产品，均采用了人工智能技术，能够实时监测和分析网络流量和行为，识别和阻止恶意攻击，从而保障网络的安全稳定。
通过深度学习和数据挖掘等技术手段，智能安全防护系统能够不断学习和优化自身的防护策略，提高对新型攻击的识别和应对能力，有效保障网络的安全。
三、智能负载均衡在大型互联网公司或者云计算平台中，负载均衡技术是确保系统高性能和高可用性的核心之一。
通过人工智能技术的应用，负载均衡系统能够更加智能化地分配流量，调整服务器资源，提高系统的性能和可靠性。
智能负载均衡系统能够实时监测服务器的负载情况，根据实际负载情况调整流量分配，避免服务器负载不均衡导致的性能问题，提高系统的整体性能。
智能负载均衡系统还能够预测未来的流量情况，及时调整资源分配，以应对突发的访问高峰，保障系统的稳定性和可靠性。
人工智能在智能网络中的应用
人工智能在智能网络中的应用在当今数字化的时代，智能网络已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
从智能手机的普及到智能家居的兴起，从工业自动化到智能交通系统，网络的智能化程度不断提高，而在这一进程中，人工智能（AI）发挥着至关重要的作用。
智能网络，简单来说，是指具有自主学习、自我优化和自适应能力的网络。
它能够根据用户的需求和网络环境的变化，动态地调整网络资源分配、优化网络性能，提供更加可靠、高效和个性化的服务。
而人工智能则为智能网络赋予了“智慧”，使其能够像人类一样进行思考和决策。
在智能网络中，人工智能的应用领域十分广泛。
其中，网络流量预测是一个重要的方面。
通过分析历史网络流量数据，利用人工智能技术，如深度学习中的神经网络模型，能够准确地预测未来的网络流量变化趋势。
这对于网络运营商来说具有重要意义，他们可以根据预测结果提前进行资源规划和调配，避免网络拥堵，保障用户的良好体验。
网络安全也是人工智能大显身手的领域。
随着网络攻击手段日益复杂多样，传统的安全防护措施已经难以应对。
人工智能可以通过对大量网络攻击数据的学习，识别出异常的网络行为和潜在的安全威胁。
例如，利用机器学习算法构建入侵检测系统，能够实时监测网络流量，快速发现并阻止恶意攻击。
此外，人工智能还可以用于漏洞扫描和风险评估，帮助企业和组织提前发现并修复网络系统中的安全漏洞，降低遭受攻击的风险。
在智能网络优化方面，人工智能同样发挥着关键作用。
它可以根据网络的实时状态和用户的行为模式，自动调整网络参数，优化网络覆盖和信号强度。
比如，在移动通信网络中，人工智能可以根据用户的位置、移动速度和业务需求，动态分配频谱资源，提高频谱利用率，提升网络的整体性能。
智能客服是人工智能在智能网络中的另一个典型应用。
当用户在网络上遇到问题时，通过自然语言处理技术，智能客服能够理解用户的问题，并迅速给出准确的回答和解决方案。
相比传统的人工客服，智能客服能够同时处理大量的用户咨询，提供 24 小时不间断的服务，大大提高了服务效率和用户满意度。
人工智能在计算机网络方面的应用探究
人工智能在计算机网络方面的应用探究
随着科技的发展和进步，人工智能已经逐渐深入到各个领域，其中之一就是计算机网络。
人工智能在计算机网络方面的应用可以帮助提高网络的效率、安全性和管理能力等方面。
下面将对人工智能在计算机网络方面的应用进行探究。
人工智能可以应用于网络性能优化。
网络中存在着大量的数据流和数据包，而人工智能可以通过学习和分析这些数据来识别网络瓶颈，并根据实时情况进行调整和优化，从而提高网络的传输速度和响应时间。
人工智能可以通过分析网络流量数据和网络拓扑结构来优化带宽分配、路由选择和数据缓存等问题，从而提高网络的整体性能。
人工智能可以应用于网络安全。
随着网络攻击和黑客行为的增加，传统的网络安全技术已经无法满足对抗复杂攻击的要求。
而人工智能可以通过学习和分析网络流量数据来识别异常行为和攻击行为，并及时采取相应的防御措施。
人工智能可以通过学习正常的网络流量模式来检测异常的流量行为，从而及时发现和阻止网络攻击。
人工智能可以应用于网络管理和维护。
网络中存在着大量的设备和服务，而人工智能可以通过学习和分析网络设备和服务的运行状态来进行智能化的管理和维护。
人工智能可以通过学习设备的历史数据和行为模式来预测设备的故障和损坏，并提前采取维护措施，从而提高网络的可靠性和稳定性。
人工智能还可以应用于网络自动化。
传统的网络配置和管理需要人工操作和干预，而人工智能可以通过学习和分析网络配置和管理的规律来自动化地完成这些工作，从而减少了人工操作的工作量和错误率。
人工智能可以通过学习网络设备的配置和管理规则来自动完成设备的配置和管理任务，从而提高网络的效率和可维护性。
人工智能技术在计算机网络中的应用解析
人工智能技术在计算机网络中的应用解析人工智能技术的发展已经深刻地改变了我们的生活和工作方式，而在计算机网络中，人工智能技术的应用也正在逐渐展现出其巨大的潜力。
本文将从人工智能技术在网络安全、网络优化和网络管理方面的应用入手，解析人工智能技术在计算机网络中的作用和意义。
一、网络安全网络安全一直是计算机网络领域的一个重要问题，而人工智能技术的应用为网络安全带来了新的可能性。
人工智能可以通过对大量数据的分析，发现网络中的异常行为并及时作出反应。
传统的网络安全系统往往需要靠人工分析来发现和应对网络攻击，而人工智能技术可以大大减轻人工分析的负担，提高网络安全系统的响应速度和准确性。
人工智能技术可以通过机器学习算法对网络中的数据流进行实时分析，发现网络异常行为，比如DDoS攻击、SQL注入攻击、恶意软件传播等等。
通过对这些异常行为的分析，网络安全系统可以快速做出反应，阻止攻击者进一步的入侵和破坏。
人工智能技术还可以通过对网络流量特征的学习，发现潜在的安全威胁，提前做出预警，有助于网络安全的防护工作。
二、网络优化人工智能技术还可以在计算机网络中发挥重要作用的一个领域是网络优化。
在传统的计算机网络中，通常通过手工设置网络设备和调整网络参数来进行网络优化，这种方式往往需要花费大量的人力和时间，并且效果并不一定理想。
而借助人工智能技术，可以通过对网络数据的智能分析和学习来实现网络的自动优化。
人工智能技术可以通过对网络数据的实时分析，发现网络中的瓶颈和瓶颈原因。
通过对网络流量、带宽利用率、延迟等数据的分析，人工智能可以找到网络中的瓶颈节点和瓶颈原因，并且自动调整网络设备和参数，对网络进行优化。
这样可以大大提高网络的效率和性能，使用户能够更快速地访问网络资源。
人工智能技术还可以通过对网络的负载情况进行预测，根据用户需求和网络状态来动态调整网络资源分配，从而实现网络资源的智能调配和动态优化。
比如在高峰时段增加网络带宽，以满足用户对网络资源的需求；在低峰时段减少网络带宽，从而节省网络资源。
人工智能在计算机网络中的运用
人工智能在计算机网络中的运用【摘要】人工智能在计算机网络中的运用已经变得日益重要。
本文探讨了人工智能在网络安全、智能路由和负载均衡、网络性能优化、自适应网络管理以及网络故障诊断和修复中的应用。
随着技术的不断发展，人工智能在计算机网络中的运用将会呈现出更广阔的前景。
结合人工智能技术，计算机网络将更智能化，更高效，更安全。
人工智能的发展趋势将不断推动计算机网络向着智能化发展的方向迈进。
通过结合人工智能技术和网络技术，未来的计算机网络将会呈现出更加智能化和高效的状态。
【关键词】人工智能、计算机网络、网络安全、智能路由、负载均衡、网络性能优化、自适应网络管理、网络故障诊断、网络修复、前景展望、发展趋势、智能化发展1. 引言1.1 人工智能在计算机网络中的运用的重要性人工智能技术能够提高网络的安全性。
通过机器学习和深度学习等技术，可以实现对网络流量的实时监控和分析，及时发现和阻止潜在的网络攻击。
人工智能还可以帮助网络管理员识别异常行为，加强网络的防御能力，保护用户数据和信息安全。
人工智能能够提高网络的效率和性能。
智能路由和负载均衡技术可以根据网络状态和用户需求自动调整网络流量分配，提升网络的传输速度和吞吐量。
基于人工智能的网络管理技术可以自动化网络配置和优化，减少人工干预，提高网络运行效率，降低维护成本。
人工智能在网络故障诊断和修复中的应用也非常重要。
通过智能算法和模型，可以快速定位网络故障原因，并提供有效的解决方案，减少网络故障对用户的影响，保证网络的稳定运行。
人工智能在计算机网络中的运用对提高网络安全性、提升网络效率和性能、以及增强网络故障诊断和修复能力具有重要意义，对推动计算机网络的发展起着至关重要的作用。
1.2 人工智能在计算机网络中的运用的现状随着信息技术的不断发展，人工智能在计算机网络中的运用已经成为一种不可或缺的趋势。
目前，人工智能在计算机网络中的应用已经取得了一定的成果，涵盖了网络安全、路由和负载均衡、网络性能优化、网络管理和故障诊断等多个领域。
人工智能技术在计算机网络发展中的运用探究
人工智能技术在计算机网络发展中的运用探究随着信息技术的快速发展，计算机网络已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
而人工智能技术的兴起，也给计算机网络发展带来了新的动力和可能性。
人工智能技术在计算机网络中的运用，不仅提高了网络的效率和安全性，还为网络带来了更多的智能化服务。
本文将探讨人工智能技术在计算机网络发展中的应用现状和未来发展趋势。
1. 智能路由技术在传统的计算机网络中，路由器是网络的关键设备之一，它负责将数据包从一个网络传输到另一个网络。
而随着网络的规模越来越大，传统的路由技术已经无法满足网络的需求。
人工智能技术的发展，为路由器带来了更多的智能化功能，比如智能路由技术能够根据网络的流量和延迟情况，动态调整路由表，从而提高网络的传输效率和稳定性。
2. 智能安全防御技术随着网络攻击手段的不断升级，传统的安全防御技术已经无法满足网络安全的需求。
人工智能技术的应用，使得网络安全防御技术变得更加智能化和自适应。
比如基于机器学习的入侵检测系统能够通过分析网络流量和行为模式，自动识别和阻止潜在的网络攻击，大大提高网络的安全性和稳定性。
通过人工智能技术，网络管理员可以更加智能地管理和优化网络资源。
比如利用智能算法进行网络流量的优化调度，能够更加合理地分配网络带宽和资源，提高网络的整体性能和效率。
1. 强化学习技术的应用随着深度学习技术的逐渐成熟，强化学习作为其中的一种重要分支，将会在计算机网络中发挥越来越重要的作用。
比如利用强化学习技术进行网络资源的动态调度和优化，能够根据网络的实时情况进行智能化决策，进一步提高网络的运行效率和性能。
2. 自适应网络管理技术随着人工智能技术的发展，网络管理系统将呈现出更加自适应和智能化的特点。
未来的网络管理系统将能够根据网络的实时情况，自动进行故障诊断和修复，从而大大减少网络管理员的工作负担，提高网络的可靠性和稳定性。
3. 智能化服务的提供随着人工智能技术的不断成熟，未来的网络将能够为用户提供更加智能化的服务。
人工智能在计算机网络中的运用
人工智能在计算机网络中的运用随着时代的发展，人工智能技术在各个领域中得到了广泛的应用，其中包括在计算机网络领域的运用。
人工智能技术在计算机网络中的应用已经成为了未来网络发展的关键方向之一，它为网络系统带来了更高效的管理、更智能的安全防护、更快速的数据处理能力，使得网络更加智能化和可靠化。
本文将就人工智能在计算机网络中的运用进行详细探讨。
一、人工智能在网络安全中的应用网络安全一直是网络运营中的一个重要问题，而人工智能技术的应用为网络安全带来了新的解决方案。
通过人工智能技术，网络管理员可以及时发现网络中的异常行为，比如网络攻击、数据泄露等，从而及时采取相应的措施来防范和化解风险。
人工智能技术可以通过机器学习算法来分析网络数据和流量模式，从而发现异常并进行预警，提高网络的安全性。
人工智能技术还可以对网络攻击的行为进行识别和分析，通过深度学习等技术来提前预判攻击者的行为，及时做出相应的反应。
这种智能化的安全防护方式大大提高了网络的安全性和可靠性，并有效防范了各种网络安全威胁。
在传统的网络管理中，网络管理员需要花费大量的时间和精力来管理网络设备、监视网络运行状态、调整网络配置等工作。
而有了人工智能技术的应用，这些工作可以得到很大程度的简化和自动化。
人工智能技术可以通过自动学习网络设备的工作状态和性能数据，从而对网络进行智能化的管理和优化。
利用人工智能技术，网络管理人员可以通过智能分析工具来预测和识别网络故障、优化网络拓扑、调整网络资源分配等工作，从而提高网络的运行效率和性能。
而且，在大规模网络中，人工智能技术还可以帮助管理员进行网络拓扑规划，优化网络架构，提高网络的可扩展性和性能。
随着网络规模的不断扩大和数据流量的不断增加，网络性能优化成为了一个亟待解决的问题。
人工智能技术的应用为网络性能优化带来了新的解决方案。
通过使用人工智能技术，网络可以根据实时的数据流量和网络状况进行动态调整，最大程度地提高网络的性能和带宽利用率。
人工智能在计算机网络中的运用
人工智能在计算机网络中的运用随着人工智能技术的不断发展，其在各个领域的运用也日益广泛。
人工智能在计算机网络领域的运用尤为重要。
人工智能的发展不仅提高了计算机网络的效率和性能，也为网络安全提供了更好的保障。
本文将探讨人工智能在计算机网络中的运用情况以及未来的发展趋势。
人工智能在网络中的运用可以分为多个方面，包括网络管理、网络安全、网络优化等。
人工智能在网络管理中的应用是非常重要的。
传统的网络管理主要依靠人工的方式进行，对于网络的配置、故障诊断、性能监控等都需要大量的人力投入。
而引入人工智能技术后，可以通过机器学习、数据挖掘等方法对网络数据进行分析和处理，实现自动化管理，大大减少了人工的介入和成本，提高了网络的管理效率和可靠性。
人工智能在网络安全领域的运用也是不可忽视的。
随着网络攻击手段的不断升级和变化，传统的安全防护手段已经难以满足网络安全的要求。
而人工智能技术可以通过分析网络数据和行为模式，检测异常活动，并实时响应和应对威胁，提高了网络安全的能力和效果。
人工智能还可以通过对恶意代码和网络攻击的分析，提高对未知威胁的识别和防御能力，从而保障网络的安全和稳定。
除了网络管理和网络安全，人工智能在网络优化方面的应用也是非常重要的。
在传统的网络中，通常使用固定的路由策略和网络拓扑结构来进行数据传输。
在现实的网络环境中，网络拓扑结构和流量分布都是动态变化的，传统的网络优化方法往往难以适应这种变化。
而人工智能技术可以通过对网络数据进行分析和学习，实现动态的路由选择和流量调度，提高了网络的传输效率和质量，降低了网络的延迟和拥塞，提升了用户的网络体验。
未来，随着人工智能技术的不断发展和普及，其在计算机网络中的应用也将会更加广泛和深入。
人工智能技术将会进一步提高网络管理的自动化水平，实现对网络的智能管理和运维，使网络更加智能化和自适应。
人工智能技术还将会进一步提升网络安全的能力，通过深度学习、神经网络等方法实现对网络安全威胁的智能识别和防御，提高网络安全的水平和效果。
AI与智能网络
AI与智能网络随着科技的进步和人工智能技术的快速发展，AI（人工智能）已经渗透到我们生活的方方面面，智能网络也在逐渐改变着我们的社会。
本文将探讨AI与智能网络的关系以及它们对人类生活的影响。
一、AI与智能网络的关系AI与智能网络密不可分，二者相互促进和支持着彼此的发展。
智能网络是指基于人工智能技术，能够自动感知、自主决策的网络系统。
AI作为智能网络的基石，为智能网络提供了强大的计算能力和智能化的决策能力。
在智能网络中，AI充当了重要的角色。
它能够通过智能算法对网络中的各种数据进行分析和处理，从而实现智能决策。
同时，AI还能通过训练和学习，不断提升自身的智能水平，使智能网络更加高效和智能化。
二、AI与智能网络对人类生活的影响1. 提高工作效率AI和智能网络的出现使得许多繁琐的工作可以被自动化完成，大大提高了工作效率。
比如，在制造业中，AI可以运用机器学习和图像识别技术自动检测产品质量，提升生产效率和产品质量。
在服务行业中，智能网络可以自动化处理客户需求，提供更高效的服务。
2. 优化资源分配AI和智能网络的智能决策能力可以帮助人们更好地进行资源分配。
例如，在交通运输领域，AI可以通过智能网络控制交通信号灯，根据交通流量实时调整绿灯时间，从而最大限度地优化路况。
这样的智能决策不仅提高了交通效率，也减少了交通拥堵和能源消耗。
3. 个性化服务智能网络可以根据用户的个性化需求和喜好，提供相应的个性化服务。
借助AI的算法和大数据分析技术，智能网络可以对用户的行为进行深度分析，并根据分析结果为用户个性化推荐产品、服务和内容，提供更好的用户体验。
4. 促进创新发展AI和智能网络的出现为创新发展提供了新的机遇。
AI可以通过数据分析和模型训练，发现新的商业模式和产品设计思路。
智能网络则可以提供一个开放的平台，吸引创新者进行共同创作和合作。
这样的创新生态系统能够推动科技进步和经济发展。
5. 拓宽知识获取渠道AI和智能网络使得人们可以更加方便地获取各种知识和信息。
人工智能技术在计算机网络中的应用解析
人工智能技术在计算机网络中的应用解析
随着人工智能技术的不断发展，它在计算机网络中的应用正在逐渐扩大。
人工智能技
术可以帮助计算机网络运行得更加高效、更加安全，同时也可以提高用户体验。
本文将对
人工智能技术在计算机网络中的应用进行解析。
一、智能路由技术
智能路由技术是人工智能在计算机网络中的应用之一。
它通过收集网络中的大量数据，进行分析和处理，以获得更加准确的网络状况信息，然后对网络进行优化处理。
智能路由
技术可以根据网络中的状况来调整路由策略，使得数据传输更加高效。
二、智能质量控制技术
智能质量控制技术是指利用人工智能技术来自动调整网络质量。
这种技术可以根据网
络状况自动调整网络带宽，保证网络质量。
此外，还可以自动检测网络故障，并对网络进
行自动修复。
三、智能网络安全技术
智能网络管理技术是指利用人工智能技术来提高网络管理效率。
此技术可以通过自动
化的网络管理方法来降低网络管理成本，并且通过分析和处理网络数据来提高网络管理效率。
五、智能内容分发技术
智能内容分发技术是指利用人工智能技术来提高内容分发的效率和性能。
此技术可以
根据用户的需求和行为模式来动态分配内容服务器，从而实现快速内容分发。
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第 14 章 智能计算机与智能化网络 2) 使客户自己管理业务 由客户自己管理业务也是目前通信市场的一个特点。如 “虚拟专用网”业务, 是专用部门利用公用网的资源建立自己 的专用网, 它可以有自己的编号计划, 自己来规定网络的业务 属性,可以增加专用网的用户, 可以自己来规定用户的属性等 等。 客户(如VPN集团)或者称为业务用户自己管理业务的方法 基本有两种： (1) 利用自己的计算机终端,并通过智能网提供的业务管 理接入点(SMAP)连到智能网的业务管理系统SMS。 (2) 通过电话机经调制解调器把所需要管理的信息送到 SMS, 对数据进行补充、修改、增加以及删除等。
第 14 章 智能计算机与智能化网络 如果用 P 个物理单元去实现由 N 个神经元组成的神经网络 计算(P<N), 则就称这种实现为神经计算机的软件模拟实现。 在软件模拟实现中,若干个神经元要映射到同一个物理处理单 元, 通过软件编程实现其功能。软件实现具有通用性强、 灵 活性好的优点,适用于神经网络模型研究、应用研究及实时性 要求不高的众多场合。当然,严格地讲,神经计算机是(指全硬 件实现的)不需要编程的,它是通过训练、自组织、自适应地 调整其结构参数,从而完成一定的信息处理。
第 14 章 智能计算机与智能化网络 交换机采用开放式结构和标准接口与SCP相连。由于对网 络的控制功能已不再分散于各个交换机上, 一旦需要增加新的 业务或修改原有业务,只需在SCP中增加或修改相应的业务逻辑, 并在数据库中增加新的业务数据和用户数据即可。 可见, 之所以称其为智能网, 首先在于它的体系结构是智 能化的, 因为它可以提供开放的、分布的、灵活的、经济的、 独立于具体业务的智能业务生成平台。其次,SCP是网络中的智 能节点,它不仅能够快速、准确、合理、优化地生成和实现各 种网络业务, 而且在其中还可应用语音识别、 语音合成和机器 翻译等智能技术。
第 14 章 智能计算机与智能化网络 我们相信, 这些新型计算将会为智能计算机提供更大的 选择空间和技术支持。 特别值得关注的是, 量子信息与量 子计算的许多诱人特征现在越来越引起人工智能科学家的注 意, 甚至已经有人开始将量子计算用于智能信息处理, 如提 出了一些量子算法, 将量子的叠加态与自然语言中的歧义相 联系, 将量子纠缠与上下文相关相联系, 用量子的观点研究 脑等等。这些迹象似乎在提示人们: 量子计算更适于描述和 实现智能机理, 量子计算机有望成为我们所期望的下一代智 能计算机。
第 14 章 智能计算机与智能化网络
14.2 智 能 化 网 络
14. 智能网络 14.2.1 智能网络 1. 什么是智能网络 什么是智能网络 智能网络(Intelligent Network)是1992年由CCITT制定出 的标准化的一个名词, 它实际上是以计算机和数据库为核心的 一个平台。 智能网络是针对通信网而由国际电信联盟(ITU)提 出来的, ITU称其为体系(Architecture)。如图14-1所示, 这 个网络体系结构是在基础通信网(包括现有的电话网(PSTN)、 综合业务数字网(ISDN)、移动通信网、宽带综合业务数字网 (BISDN) 和 IP 网 等 ) 之 上 的 一 个 附 加 网 络 层 。 其 中 SIB 是 ServiceIndependent buildingBlocks, 可看作是智能网的编程 接口。
第 14 章 智能计算机与智能化网络 为此, 国际标准化组织(ISO)、互联网活动会议(IAB)以及 国际电信联盟(ITU)提出了多个网络管理与控制标准和协议, 如公共管理信息协议(CMIP)、简单网络管理协议(SNMP)、 电信管理网络(TMN)等等。这些协议所共同遵守的基本模型是 OSI 系 统 管 理 模 型 。 该 模 型 的 核 心 是 一 对 系 统 管 理 实 体 ： Manager(管理者)和Agent(代理者), 被管资源被描述为被管对 象 ( 逻 辑 数 据 ) 后 放 入 分 散 在 各 处 的 管 理 信 息 库 (MIB) 中 。 Manager和Agent通过管理通信协议相互联系, Manager需要对 远程被管对象进行操作时, 向被管对象所在处的Agent下达操 作命令, 由Agent具体进行对被管对象的访问, 访问结果再由 Agent通过通信协议报告给Manager。
第 14 章 智能计算机与智能化网络 为什么要建智能网 2. 为什么要建智能网 适应多种业务的需要 1) 适应多种业务的需要 建设智能网最主要的目的是向用户提供那些用传统方式很 难提供的业务, 比如电话呼叫卡业务。这是一种利用电话卡可 以在任何一部电话机上打电话, 特别是打国内长途和国际长途 电话的业务。程控交换机的出现,为灵活、方便的新业务提供 了条件,人们可以通过修改交换机程序来实现诸如缩位拨号、 呼叫转移、遇忙通知等业务。这种方法虽然可以实现智能业务, 但是它的实现依赖于基础通信网络(及其中的交换机)。由于交 换机和基础通信网络的种类和形态很多, 因此要在整个网络上 开展智能业务, 就要分别修改网上各类交换机的程序,这是非 常复杂和艰巨的工作。为了快速、灵活地提供智能业务,就必 须使智能业务的提供与基础通信网络相互独立,为此,国际电信 联盟(ITU)于1992年提出了智能网的概念。
第 14 章 智能计算机与智能化网络 14. 神经网络计算机 14.1.3 神经网络计算机 神经网络计算机也称神经计算机, 是指由大量类似神经 元的基本处理单元相互连接所构成, 具有分布存储和并行处 理能力及自组织方式, 且能模拟人脑神经信息处理功能的计 算机系统。根据所用基本器件的不同, 人工神经网络计算机 又可分为三种类型, 即基于超大规模集成电路的神经网络计 算机、基于光处理器的神经网络计算机和基于分子处理器的 神经网络计算机。 但受当前物质条件和技术水平的限制,目 前神经计算机分全硬件和软件模拟两条途径来实现。
第 14 章 智能计算机与智能化网络
第 14 章 智能计算机与智能化网络
14.1 智能计算机 14.2 智能化网络 习题十四
第 14 章 智能计算机与智能化网络
14.1 智 能 计 算 机
14. 智能硬件平台和智能操作系统 14.1.1 智能硬件平台和智能操作系统 同何为智能一样, 关于什么是智能计算机, 至今也没有 一个公认的确切定义。但从系统构成来讲, 同普通计算机类 似, 智能计算机也应分为智能硬件平台和智能操作系统两大 部分。 ——智能硬件平台: 指直接支持智能系统开发和运行的智 能硬件设备。在这方面,人们已做了不少工作,如研制过LISP 机、PROLOG机等, 现在正开发、研制神经网络计算机和其他 新型智能计算机。
第 14 章 智能计算机与智能化网络 事实上,受速度、容量的限制和分布存储、并行计算需求 的压力, 同人工智能界一样, 当前的计算机科学技术界也在 寻求新的出路, 试图突破冯·诺依曼机的框架,开发、研制新 一代计算机。所幸,当代的物理、生物、信息和计算技术的飞 速发展, 为研究新型计算机提供了基础和条件。事实上,现在 人们的视野更加开阔, 基于不同的计算原理,提出了许多新型 计算机的构想。其中的生物计算机、分子计算机、光学计算 机、量子计算机等等,已经取得了初步的成果或不小的进展。
第 14 章 智能计算机与智能化网络 所谓全硬件实现,是指物理上的处理单元和通信通道与一 个具体应用问题的神经网络模型中的神经元及连接一一对应, 每一个神经元及每一个连接都有与之相应的物理器件。这种器 件可以是数字式的器件, 也可以是模拟式的。全硬件实现中各 处理单元之间的连接方式一般难以改变, 因此, 缺乏通用性、 灵活性和可编程性,一般只在专用神经计算机中采用, 以满足 许多实时性要求很强的应用场合。
第 14 章 智能计算机与智能化网络 ——智能操作系统: 指以智能计算机硬件为基础, 能实现计 算机硬、软件资源的智能管理与调度,具有智能接口, 并能支 撑外层的智能应用程序的新一代操作系统。智能操作系统主要 有三大特点: 并行性、分布性和智能性。并行性是指能够支持 多用户、多进程,同时进行逻辑推理和知识处理。分布性是指 把计算机的硬件和软件资源分散而又有联系地组织起来,能支 持局域网或远程网处理。智能性又体现于三个方面: 一是操作 系统所处理的对象是知识对象, 具有并行推理和知识操作功能, 支持智能应用程序的运行;二是操作系统本身的绝大部分程序 也是智能程序, 能充分利用硬件的并行推理功能;三是其系统 管理应具有较高智能程度的自动管理维护功能,如故障的监控 分析等, 以帮助系统维护人员做出必要的决策。操作系统的智 能化本身就需要智能技术的支持。
第 14 章 智能计算机与智能化网络 14. LISP机和PROLOG机 机和PROLOG 14.1.2 LISP机和PROLOG机 LISP机是一种面向符号处理、直接以LISP语言为机器语言 的计算机, 由美国麻省理工学院AI实验室的R.格林布拉特于20 世纪70年代初首先研制成功。LISP机直接以LISP语言的系统函 数为机器指令, 具有一种面向堆栈的系统结构, 堆栈里存放的 是指针, 代表所谓的LISP对象。除了数和特种常量(T, NIL)用 专用指针外, 一般指针代表可赋予任何意义的符号, 包括印刷 名、值、功能函数和特性表四个项目, 这种赋予是动态的, 且 各项目彼此独立。LISP机的机器指令包含着在现行堆栈上操作 以下四类机器指令:
第 14 章 智能计算机与智能化网络 14. 网络的智能化管理与控制 14.2.2 网络的智能化管理与控制 我们知道,网络管理与控制是网络高效、可靠、安全、 经济运行的基本保障, 然而, 随着网络的飞速发展, 网络设 备的复杂化使网络管理与控制已无法用传统的手工方式来完 成。此外, 现代网络的容量大、速度高的特点,还要求网络管 理与控制要有很高的实时性, 所以, 必须采用更加先进有效的 技术手段。
第 14 章 智能计算机与智能化网络 14. 智能计算机发展展望 14.1.4 智能计算机发展展望 纵观智能计算机的发展历程, 我们看到, 虽然人们已经付 出了很大努力, 虽然也取得了不少的成果, 但真正意义上的智 能计算机与我们还有很远的距离。其实,智能计算机的研制离 不开对智能本质的认识。智能计算机的实现还需要智能科学的 进一步发展。 另一方面,智能计算机的发展也要与计算机科学 技术本身的发展相呼应。