کاربرد هوش مصنوعی در کامپیوتر

هوش مصنوعی اولین بار در سال ۱۹۵۶ توسط جان مک کارتی – دانشمند آمریکایی در زمینه سیستم های کامپیوتری – در کنفرانس دارتموث ارائه شد. مسئله هوش به عنوان یک ویژگی اساسی که تفاوت فردی را بین انسان ها موجب می شود، از دیرباز مورد توجه بوده است.

زمینه توجه به عامل هوش را در علوم مختلف میتوان مشاهده کرد. هوش مصنوعی شاخه ای از علم کامپیوتر است که از آن برای هر چه بهتر کردن عملکرد دستگاه های کامپیوتری و تعامل هر چه بیشتر دستگاه و انسان استفاده می شود. در این مقاله شما با کاربرد هوش مصنوعی در کامپیوتر آشنا میشوید.

هوش مصنوعی نحوه مدیریت شبکه ها را تغییر میدهد و این همان تغییری است که ما به آن نیاز داریم. هوش مصنوعی عملیات شبکه را ساده تر، هوشمند تر، ایمن تر و سریع تر میکند. به عبارتی میتوان گفت AI به ما کمک میکند شبکه های خود را با سرعت ماشین مدیریت کنیم. نتایج یافته ها نشان داد که مهارت کلامی فرد بهترین توانش ذهنی اوست. جالب آن که بعدها نیز مهارت کلامی از عوامل اساسی توانش ذهنی شناخته شد و امروز نیز محتوای اکثر تست های هوش را مواد کلامی تشکیل می دهد.

هوش مصنوعی یکی از شاخه های مطالعاتی علوم کامپیوتر محسوب میشود که هدف آن ساخت سیستم های مصنوعی هوشمندی است که بتوانند مجموعه ای از وظایف را با کیفیت بالا انجام دهند. در اوایل دوران ظهور هوش مصنوعی، هدف این بود ابزارهایی تولید شوند که قادر باشند محاسبات ریاضیاتی را انجام دهند.

در دهه های اخیر، با گسترش پژوهش های مختلف پیرامون نحوه عملکرد ذهن انسان در پردازش و درک اطلاعات و تلاش برای ساخت سیستم های مشابه با مغز انسان، دیگر کاربرد هوش مصنوعی محدود به انجام محاسبات ساده نمیشود و میتوان تاثیر شگرف آن را در تمامی جنبه های زندگی مشاهده کرد. زمان توسعه کامپیوتر دیجیتال در دهه، ۱۹۴۰ نشان داده شده است که کامپیوتر ها را میتوان برای انجام کارهای بسیار مشکل برنامه ریزی کرد، به طوری که برخی از برنامه ها در انجام برخی وظایف خاص به سطح کارایی یک انسان متخصص رسیده اند.

به بیانی دیگر، از وقتی کامپیوترها یا ماشین ها اختراع شده اند، توانایی آنها برای انجام وظایف مختلف به طور تصاعدی افزایش یافته است. یکی از اهداف اصلی هوش مصنوعی در کامپیوتر حل مسائل از طریق کامپیوتر است، چراکه شبیه سازی یا بازسازی توانایی های ذهن انسان سال هاست جزو تحقیقات دانشمندان بوده است.

به گفته پدر هوش مصنوعی، جان مک کارتی، هوش مصنوعی «علم و مهندسی ساخت ماشین های هوشمند، به ویژه برنامه های کامپیوتری هوشمند» است. هوش مصنوعی راهی است برای ایجاد تفکر هوشمندانه از یک کامپیوتر به روشی که انسان های باهوش فکر میکنند. سیستم عامل مبتنی بر هوش مصنوعی شامل کرنل، پوسته و خدمات سیستم است.

کاربر برای خدمات پوسته با ترمینال تعامل دارد. در حقیقت، خدمات هوش مصنوعی در کامپیوتر، اجزائی مرتبط با احراز هویت، مجوز، زمانبندی، مدیریت فایل ها و گزارش دهی هستند. این سیستم عامل برای مدل سازی داده های مبتنی بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق مفید خواهد بود. داده ها باید برای آموزش، آزمایش و اجرای مدل های هوش مصنوعی پردازش و تجزیه و تحلیل شوند. مدیریت و ادغام با منابع داده های مختلف در سیستم عامل آسان خواهد بود، زیرا مبتنی بر هوش مصنوعی است.

نکته دیگر اینکه ویژگی های مهم یک سیستم عامل (از راه اندازی تا خاموش شدن) درست مانند یک سیستم عامل کلاسیک، تغییری نمیکند: کد از دیسک بوت اجرا میشود و رکورد بوت پارتیشن را تعیین میکند. این رکورد، فایل های کد خاص در حال بوت شدن را مکانیابی میکند. این فایل ها برای اجرا بارگذاری میشوند.

پس از بارگذاری فایل ها، یک رابط کاربر پسند به کاربر ارائه میشود. در این مرحله، خدمات مربوط میشوند به روش های هوش مصنوعی اولیه. در اینجاست که هوش مصنوعی در کامپیوتر تعریف میشود و توالی بوت شروع این خدمات را تضمین میکند، تا به کاربر در انجام وظایف خود کمک کند.

هوش مصنوعی در برنامه های کاربردی برای حل مشکلات خاص در سراسر صنعت و دانشگاه استفاده شده است. از زمانی که کامپیوتر دیجیتال توسعه یافت، این امر به اثبات رسید که کامپیوترها را میتوان برای انجام کارهای بسیار پیچیده، مثلاً کشف براهین قضایای ریاضی یا بازی شطرنج، با مهارت زیادی برنامه ریزی کرد و از این طریق، قدم اول کاربرد هوش مصنوعی در کامپیوتر برداشته شد.

با این حال، با وجود پیشرفت های مداوم در سرعت پردازش کامپیوتر و ظرفیت حافظه، هنوز هیچ برنامه ای وجود ندارد که بتواند انعطاف پذیری انسان را در حوزه های وسیع تر یا در کارهایی که نیاز روزانه به دانش دارد، مطابقت دهد.

از سوی دیگر، برخی از برنامه ها در انجام برخی وظایف خاص به سطح کارایی یک انسان متخصص رسیده اند و به نحوی خاص، کاربرد هوش مصنوعی در کامپیوتر را شکل داده اند، به طوری که در کاربردهای متنوعی مانند تشخیص پزشکی، موتورهای جستجو در کامپیوتر و تشخیص صدا یا دست خط میتوان از فناوری هوش مصنوعی در کامپیوتر یاد کرد. در واقع، هوش مصنوعی در کامپیوتر روشی برای ساختن ماشین هایی است که قادرند بدون نیاز به انسان ها فکر کنند.

سیستم عامل مبتنی بر هوش مصنوعی میتواند دارای ویژگی های مربوط به مدیریت نرم افزار، مدیریت سخت افزار و خدمات رایج سیستم باشد. وجه تمایز اصلی آن از سیستم عامل کلاسیک، هوشمندی در مدیریت سیستم خواهد بود. در واقع، معماری سیستم عامل از IBM Mainframe قدیمی به لینوکس و macOS تکامل یافته است.

برای اینکه بهتر هوش مصنوعی در کامپیوتر را بشناسیم، بهتر است بدانیم برای توسعه سیستم عامل مبتنی بر هوش مصنوعی، از چند مورد به عنوان کاربرد هوش مصنوعی در کامپیوتر باید نام برد، مواردی همچون سیستم خبره، شبکه های عصبی، تشخیص الگو، پیشبینی و سایر ویژگی های هوش مصنوعی که از آنها در این تکنیک استفاده میشود. در واقع، سیستم عامل های جدید دارای دستیارهای دیجیتال، خدمات ترجمه، تشخیص صدا، تعامل با کاربر، مدیریت نمایه، اسکن امنیتی و گزارش کاربر هستند.

سیستم عامل مبتنی بر هوش مصنوعی نشان داده است، میتواند به کاربر در حین انجام وظایفش روی کامپیوتر یا دستگاه تلفن همراه به عنوان یک دستیار توصیه کند، آموزش دهد، کمک کند، نشان دهد، استخراج کند، توضیح دهد، تفسیر کند، پیشبینی کند، توجیه کند و پیشنهاد دهد و بدین گونه کاربرد هوش مصنوعی در کامپیوتر را با چند فعل نام ببرد.

این دستیار میتواند برنامه ها را مدیریت کند، جلسات را برنامه ریزی کند، تغییرات را اجرا کند، گزارش های مبتنی بر جستجو ایجاد کند و در رسانه های اجتماعی ردیابی کند. همچنین دسترسی به شبکه های اجتماعی و تعامل کاربر با شبکه های اجتماعی به صورت ایمن یکی از ویژگی های سیستم عامل مبتنی بر هوش مصنوعی در کامپیوتر است. این سیستم عامل دارای اجزائی برای دسترسی به محتوا، فایل های رسانه ای، فایل های محلی و اینترنت از یک برنامه کاربری خواهد بود.

این سیستم عامل قادر به مدیریت چندرسانه ای خواهد بود. رسانه را میتوان از اینترنت، سیستم فایل های محلی و ابر از پخش کننده رسانه دریافت کرد. رسانه ها میتوانند از طریق ابر از هر دستگاهی مانند لپ تاپ، تبلت، تلفن همراه و مرورگر قابل دسترس باشند. در این قسمت برای معرفی کاربرد هوش مصنوعی در کامپیوتر، باید صراحتاً گفت که سیستم عامل کامپیوتر، دسترسی بالایی دارد.

این برنامه دارای مشتریان دسکتاپ، دسترسی به ترمینال آنلاین و اپلیکیشن موبایل خواهد بود. روش های ورودی میتوانند ورودی های حسی، صفحه کلید، ماوس، پد لمسی و سایر ورودی های حرکتی باشند و از طریق آنها هوش مصنوعی در کامپیوتر به نمایش گذاشته میشود. بنابراین با توجه به اهمیت هوش مصنوعی و بررسی در تمامی حوزه ها به بررسی هوش مصنوعی در کامپیوتر می پردازیم.

 مبانی نظری و پیشینه تحقیق  

فرایند ساخت ماشین های هوشمندی است که از حجم وسیعی از داده ها استفاده میکنند. این فرایند ماشین ها را قادر میسازد تا بدون دستور مستقیم برای انجام کار و به صورت خودمختار (Autonomous) با سطوح هوشی مشابه انسان بتوانند تفکر منطقی، حس، درک، یادگیری و عمل داشته باشند.

AI از الگوریتم ها و روش های پیچیده برای ساخت ماشین هایی استفاده میکند که توانند با توجه به تجربیات خود، به تنهایی (خودمختارانه) تصمیم بگیرند. جان مکارتی که واژه هوش مصنوعی را در سال ۱۹۵۶ استفاده نمود، آن را دانش و مهندسی ساخت ماشین های هوشمند تعریف کرده است.

خدابنده لو و همکاران (۱۳۹۹)، شبکه های عصبی مصنوعی تا حد زیادی ملهم از سیستم های یادگیر طبیعی است که در آن ها یک مجموعه پیچیده از نرونهای به هم متصل در کار یادگیری دخیل هستند.

انواع مختلفی از مدل های محاسباتی تحت عنوان کلی شبکه های عصبی مصنوعی معرفی شده اند، که هر یک برای دسته ای از کاربردها قابل استفاده اند و در هر کدام، از وجه مشخصی از قابلیت ها و خواص مغز انسان، الهام گرفته شده است.

امروز به قدری استفاده از سیستم های هوشمند، به ویژه شبکه عصبی مصنوعی گسترده شده است، که می توان این ابزارها را، در ردیف عملیات پایه ریاضی و به عنوان ابزارهای عمومی و مشترک طبقه بندی کرد.

چرا که کمتر رشته دانشگاهی است که نیازی به تحلیل، تصمیم گیری، تخمین، پیش بینی، طراحی و ساخت داشته باشد، و در آن از موضوع شبکه های عصبی استفاده نشده باشد.

هوش مصنوعی استفاده از کامپیوتر را برای انجام کارهایی که به طور سنتی نیاز به اطلاعات انسانی دارد، ممکن میکند. این به معنی ایجاد الگوریتم برای طبقه بندی، تجزیه و تحلیل، و ترسیم پیش بینی از داده ها است. همچنین شامل طبقه بندی داده ها، یادگیری از داده های جدید و ارتقا آنها در طول زمان است.

روش تحقیق  

این مقاله بر پایه یک مطالعه مروری انجام شده و بر اساس مشاهده و مستندسازی تکمیل گشته است. بخش نخست بر اساس مطالعات کتابخانه ای و جستجو های اینترنتی در پایگاه های معتبر داده ای همچون جستجوی پیشرفته در گوگل صورت گرفت. 

هوش مصنوعی و شبکه های کامپیوتری

امروزه پیشرفت تکنولوژی ها و دستگاه های مختلفی که در شبکه های کامپیوتری مورد استفاده قرار می گیرند، افزایش حجم داده ها و همین طور تعداد نیروهای انسانی که در سازمان های مختلف فعالیت دارند و همین طور زیرساخت هایی که در این زمینه وجود دارند باعث شده است تا کنترل شبکه های کامپیوتری بسیار سخت تر و پیچیده تر از گذشته باشد.

همین عامل نیز باعث شده است تا سازمان ها و کسب و کارهای مختلف به دنبال راهکار هایی باشند که بتوانند هزینه های مدیریت شبکه های کامپیوتری را کاهش داده و با کمترین هزینه ممکن این شبکه ها را کنترل کنند.

یکی از بهترین و جذاب ترین ایده هایی که در این زمینه وجود دارد کمک گرفتن از هوش مصنوعی برای مدیریت شبکه های کامپیوتری است که در سال گذشته جذابیت های بسیار زیادی داشته است.

کاربرد هوش مصنوعی در کامپیوتر

هوش مصنوعی در سال های اخیر موفق شده است که تاثیر فوق العاده ای روی شبکه های کامپیوتری بگذارد و اثرگذاری آن امروزه نزد تمامی متخصصانی که در این حوزه وجود دارند ثابت شده است. یکی از مهم ترین کاربردهای هوش مصنوعی در شبکه های کامپیوتری پیش بینی کردن تجربه کاربری است.

علاوه بر این می توان از تکنیک های یادگیری ماشین برای تنظیم پهنای باند شبکه به صورت کاملا خودکار نیز استفاده کرد که می تواند مزایای بسیار زیادی را در این صنعت به همراه داشته باشد. شبکه های عصبی که برای این کار طراحی می شوند قادر هستند تا با بالاترین سرعت ممکن مشکلات موجود در روترها را بیابند و آن را اطلاع رسانی کنند.

علاوه بر این شاید برای شما جالب باشد که بدانید می توان از AI برای مستقر کردن شبکه های مجازی کمک گرفت. به طور کلی AI قادر است تا ناهنجاری های موجود در یک شبکه کامپیوتری را به سرعت شناسایی کرده و آن را اطلاع رسانی کند. در برخی از موارد حتی می توان از مدل های هوش مصنوعی برای برطرف کردن این ناهنجاری ها و مشکلات موجود در شبکه های کامپیوتری نیز استفاده کرد.

نمونه های عملی از استفاده از هوش مصنوعی در شبکه های کامپیوتری

یکی از مهم ترین دلایلی که باعث می شود تا از هوش مصنوعی در شبکه های کامپیوتری استفاده شود این است که آنها می توانند مشکلات را پیش از مشتری و حتی کارفرما تشخیص و گزارش دهند و همینطور اقدامات لازم برای برطرف کردن این مشکلات را نیز انجام دهند. با استفاده از تکنیک های دیتا ماینینگ یا داده کاوی می توان به سرعت موجودیت های داخل شبکه را تشخیص داد و اقدام به حذف خطرات مختلف از داخل شبکه کرد. علاوه بر این نباید فراموش کنید که امروزه از AI برای نصب، استقرار و عیب یابی شبکه های کامپیوتری بسیاری از دانشگاه های معتبر دنیا نیز استفاده می شود.

AI تحول هوش مصنوعی در شبکه های کامپیوتری

هوش مصنوعی نقش بسیار مهمی در مهار پیچیدگی شبکه های کامپیوتری دارد. AI قادر است تا با بررسی داده های تاریخی که در شبکه های کامپیوتری ذخیره می شوند به سرعت مشکلات جدید را کشف کرده و اقدام به برطرف کردن آنها کند.

این قابلیت را می توان برای شبکه های کامپیوتری بسیار گسترده توسعه داد تا بتوانند وظایف استراتژیک تر و با ارزش تری را در شبکه های کامپیوتری انجام دهند.

امروزه بسیاری از اطلاعاتی که در داخل شبکه های کامپیوتری ذخیره می شوند به صورت فشرده ذخیره سازی می شوند. به همین علت می توان از تکنیک های داده کاوی استفاده کرد تا داده های فشرده را با بالاترین سرعت ممکن مورد بررسی قرار داد. 

راه حل های AI برای حل مشکلات شبکه 

امروزه یک دستیار شبکه های کامپیوتری مجازی با نام Marvis طراحی شده است که می تواند در کنترل شبکه های کامپیوتری کمک کننده باشد. Marvis به پردازش زبان طبیعی (NLP)، یک رابط مکالمه، قابلیت اقدام به موقع و عملیات Self Network-Driving مجهز است.

این دستیار مجازی می تواند تجربه کاربری فوق العاده ای را ارائه دهد. نکته دیگری که باید درباره راهکار های هوش مصنوعی برای حل مشکلات شبکه های کامپیوتری بدانید این است که الگوریتم های یادگیری ماشین یک تجربه   AIOps بسیار کارآمد و بهینه را ارائه می دهند که پیاده سازی onboarding را راحت تر می کند.

بررسی سلامت شبکه های کامپیوتری، بررسی انتظارات سرویس دهی از شبکه های کامپیوتری و بسیاری قابلیت های دیگر از جمله مهمترین راهکارهایی هستند که امروزه هوش مصنوعی و تکنیک های آن از جمله یادگیری ماشین و داده کاوی برای حل مشکلات شبکه های کامپیوتری ارائه می دهند.

هوش مصنوعی و امنیت شبکه های کامپیوتری با وجود تعداد زیادی از شبکه های کامپیوتری که امروزه وجود دارند ولی همواره وجود یک نوع شبکه کامپیوتری که آگاه به تهدیدهای شبکه باشد مورد نیاز بوده است و امروزه نیاز به وجود آن بیش از هر زمان دیگری احساس می شود.

توانایی تشخیص سریع دستگاه هایی که عضو شبکه های کامپیوتری بوده و در معرض خطر هستند و واکنش مناسب به این خطرات، مکان یابی فیزیکی دستگاه هایی که در معرض خطر هستند، بهینه سازی تجربه کاربری از نظر امنیت و …. همگی نیازهای بسیار مهمی می باشند. هوش مصنوعی موفق شده است تا این نیاز را به میزان زیادی برطرف کند.

امروزه شبکه های کامپیوتری که از هوش مصنوعی استفاده می کنند بسیار امن هستند و می توانند امنیت اطلاعات کاربران را نیز تضمین کنند. دلیل این موضوع نیز سرعت بالای تشخیص تهدیدها توسط AI است که می تواند تجربه کاربری بسیار خوبی را ارائه دهد.

شبکه کامپیوتری

شبکه های کامپیوتری مجموعه ای از کامپیوترها هستند که با هدف اشتراک گذاری انواع فایل، ساده سازی دسترسی به انواع داده ها و برنامه ها و نیز برقراری ارتباط بین سیستم های کامپیوتری، به یکدیگر متصل شده اند. شبکه ها نه تنها داده ها را با یکدیگر مبادله میکنند بلکه منابع را نیز با یکدیگر به اشتراک میگذارند.

ارتباط بین سیستم ها در Network Computer میتواند از طریق سیم (Wire) و فیزیکی یا بدون سیم (Wireless) و توسط پروتکل های ارتباطی صورت گیرد.

تحول شبکه های کامپیوتری توسط AI 

گسترش دستگاه ها، داده ها و افزایش تعداد کاربران در استفاده از برنامه های تحت شبکه، زیرساخت های فناوری اطلاعات را پیچیدهتر از همیشه کرده است؛ به همین دلیل کسب و کارها نیازمند راهی برای مدیریت این پیچیدگی ها هستند. هوش مصنوعی نحوه مدیریت شبکه ها را تغییر میدهد و این همان تغییری است که ما به آن نیاز داریم.

هوش مصنوعی عملیات شبکه را ساده تر، هوشمندتر، ایمن تر و سریع تر میکند. به عبارتی میتوان گفت AI به ما کمک میکند شبکه های خود را با سرعت ماشین مدیریت کنیم.

از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیلِ پیوسته مقادیر زیادی از داده ها با استفاده از الگوریتم های پیچیده در شبکه ها استفاده میشود تا اولاً مشخص شود دقیقاً چه اتفاقی در شبکه میافتد، ثانیاً پیش بینی ها و واکنش های مناسب به رویدادها در حین وقوع صورت گیرد.

ماهیت هوش مصنوعی، و دلیل اینکه توجه زیادی را در دنیای فناوری اطلاعات (IT) به خود جلب کرده، این است که هوشمند سازی اتوماسیون، بسیاری از وظایف را ممکن میکند، باعث صرفه جویی در زمان میشود و در عین حال کارایی عملیاتی را نیز بهبود میبخشد.

لازم به ذکر است که یادگیری ماشین (ML) همچنین منجر به کاهش زمان خرابی، تعمیر، نگهداری و کاهش هزینه های عملیاتی شبکه و در عین حال باعث صرفه جویی در وقت مدیران شبکه میشود.

کاربردهای هوش مصنوعی در شبکه 

برای دستیابی به یک عملکرد موفق از هوش مصنوعی، به یادگیری ماشینی (ML) نیاز است؛ ML از الگوریتم ها برای تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری و تعیین یا پیشبینی وقایع – بدون نیاز به دستورالعمل های صریح – استفاده میکند. به لطف پیشرفت در محاسبات و قابلیت های ذخیره سازی، Machine Learning اخیراً به مدل های ساختاری پیچیده تری مانند یادگیری عمیق (Deep Learning) تبدیل شده است که برای بینش و اتوماسیون بیشتر استفاده میکند.

پردازش زبان طبیعی (NLP) روند دیگری است که باعث پیشرفت اخیر هوش مصنوعی شده است، به ویژه در حوزه خانه مجازی و دستیاران فناوری اطلاعات. NLP از تشخیص صوتی و مبتنی بر کلمه استفاده میکند تا از طریق نشانه ها و پرس و جوهای زبان طبیعی، ارتباط با ماشین ها را آسان تر کند.

امروزه کاربردهای اصلی AI در شبکه را میتوان به دسته های زیر تقسیم کرد:

• گزارش دهی دیتاهای شبکه
• پیدا کردن مشکلات شبکه
• مدیریت ترافیک شبکه
•  شبکه های ابری

گزارش داده های شبکه 

در هر شبکه کامپیوتری، مقادیر زیادی از داده های ماشینی وجود دارد که به طور مداوم توسط فرآیندهای داخلی و از طریق گزارش های سرور، کنترل کننده های WIFI، برنامه ها، دستگاه های متصل و سایر تجهیزات شبکه تولید میشوند. در راه اندازی یک شبکه معمولی، بسیاری از این داده ها در گزارش ها جمع میشوند و به ندرت به آن ها مراجعه میشود.

معرفی AI و ML ، سیستم های مدیریت شبکه را از طریق اتوماسیون قادر می سازد تا این داده ها را تفسیر کنند، آنچه را که اتفاق میافتد با جزئیات دقیق مشخص کنند و از این بینش برای بهبود مستمر عملکرد شبکه و کاهش زمان خرابی استفاده کنند. علاوه بر این، این کارها را سریع تر و دقیق تر از انسان ها انجام میدهند.

شناسایی مشکلات شبکه

 AI را میتوان برای شناسایی مشکلات و اعمال راه حل ها برای مسائل رایج شبکه بدون دخالت انسان، استفاده کرد و آن را به ابزاری قدرتمندی در حفظ و بهبود عملیات شبکه تبدیل کرد. به عنوان مثال در صورت خرابی یک (Access Point (AP در یک شبکه WIFI، به منظور حفظ پوشش کامل و پیکربندی مجدد شبکه، از روش افزایش خودکار توان سیگنال RF در سایر نقاط دسترسی استفاده میکنند.

اولویت بندی خودکار ترافیک شبکه 

هوش مصنوعی تعبیه شده در سوئیچ های هوشمند برای تضمینِ تحویل به موقع ترافیک بحرانی که در سراسر شبکه جریان دارد، استفاده میشود. با تجزیه و تحلیل بسته های شبکه، این سوئیچ های هوشمند میتوانند به طور خودکار سطوح مختلف خدمات را به انواع مختلف ترافیک شبکه اختصاص دهند و بسته های ویدئویی IP و VoIP را بدون آسیب رساندن به سایر داده های شبکه، اولویت بندی کنند. این امر باعث صرفه جویی در هزینه  سخت افزار مجزا و اختصاصی ِ IP voice and video میشود.

با استفاده از تکنیکی به نام(Auto Surveillance VLAN (ASV، بسته های ویدئوییِ real-time IP در اولویت قرار میگیرند تا کیفیت ویدیو های بلادرنگ برای نظارت و کنترل تضمین شود. به طور مشابه، فناوری Auto Voice VLAN کیفیت و امنیت ترافیک VoIP را تضمین میکند و تماس های VoIP بدون وقفه را برای کاربران شبکه تضمین میکند.

همچنین هوش مصنوعی قادر خواهد بود تا هنگام جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها در زمان حقیقی(Real Time)، ترافیک را بهتر پیش بینی کند، به طوری که مدیران شبکه برای رویدادهای بزرگی مانند المپیک(Olympics)، جمعه سیاه (Black Friday) و … که اغلب اینترنت را تحت فشار قرار میدهند، آمادگی بهتری داشته باشند.

خدمات فضای ابری

معماری های شبکه به طور فزاینده ای به سمت یک ساختار مدیریت متمرکز با توابع مدیریتی در یک صفحه کنترلی که از صفحه داده جدا است، مانند شبکه های مدیریت ابری و شبکه های تعریف شده نرم افزاری Software Defined Networking-SEND در حرکت است. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای بهره مندی از مزایای کامل این معماری های شبکه با مدیریت مرکزی ضروری هستند.

امنیت شبکه 

هوش مصنوعی میتواند برای شناسایی تهدیدات سایبری و فعالیت های مخرب استفاده شود. سیستم هاD نرم افزارD سنتی به سادگی نمیتوانند با تعداد زیاد بدافزارهای جدیدی که هر هفته ایجاد میشوند همگام باشند، بنابراین این حوزه های است که هوش مصنوعی واقعاً میتواند به آن کمک کند. در حال حاضر شبکه ها توسط الگوریتم های نظارت میشوند که وظیفه دارند ترافیک و فعالیت های غیرعادی شبکه را رصد کنند.

با هوشمندتر شدن AI که این الگوریتم ها را تقویت میکند، روش های سریع تر و بی خطر تری برای پیش بینی تهدیدات و پاکسازی شبکه پیدا میشود. در واقع با استفاده از الگوریتم های پیچیده، سیستم های هوش مصنوعی برای شناسایی بدافزارها، تشخیص الگوها، و شناسایی دقیق ترین رفتارهای بدافزار یا حملات باج افزار قبل از ورود به سیستم، آموزش می بینند. AI همچنین با پردازش زبان طبیعی مقالات، اخبار و مطالعات درباره تهدیدات سایبری را بررسی کرده و داده ها را به تنهایی مدیریت میکند.

نتیجه گیری

هوش مصنوعی در حقیقت نوعی شبیه سازی هوش انسانی برای کامپیوتر است و منظور از هوش مصنوعی در واقع ماشینی است که به گونه ای برنامه نویسی شده که مانند انسان فکر کند و توانایی تقلید از رفتار انسان را داشته باشد ظهور هوش مصنوعی فرصت بزرگی برای متحول کردن شبکه های جهان فراهم کرده است.

این موضوع به ویژه زمانی اهمیت بیشتری پیدا میکند که در نظر داشته باشیم هم اکنون در نقطه اوج پیشرفت وسایل هوشمندی مانند وسایل نقلیه خودمختار مجهز به اینترنت اشیا و سیستم های شهری هوشمند همیشه متصل، هستیم که تحول بزرگی در روش استفاده از شبکه ها ایجاد خواهند کرد. AI نحوه مدیریت شبکه ها را تغییر میدهد و این همان تغییری است که ما به آن نیاز داریم.