时玉雪

摘要：经济全球化的迅速发展，科学技术的不断创新，我们已经步入了科技发展的新时代。此时，人工智能技术带来的优势也逐渐被各行各业所应用，整体呈现多样化趋势发展，我们对人工智能技术的研究也成为了当今时代的热点。因此，本文就针对人工智能技术的应用研究，并分析与通信技术之间的密切联系，找出两者之间交叉而成的创新型技术的发展，进一步研究其影响。

关键词：人工智能;光通信;探讨

人工智能技术在世界各国的各个领域都已经得到了良好的应用，但人们对其的重视程度总体上偏低。当今社会是信息化大数据正兴的时代，正因对信息化技术的广泛应用，从根本上积极促进了人工智能技术和通信网络领域的快速发展壮大。与此同时，人工智能又被广泛应用到通信网络技术上，使两者有效结合，进而研究出更加符合时代进步的创新性科学技术。

一、 人工智能概述

1.1 人工智能的含义

人工智能（Artificial Intelligence），简称AI技术。它是由人为的开发而来的一中新型科技，属于计算机科学的一个分支，其自身可以实现自主进行计算检索，对获取信息进行推理以及对庞大的数据信息进行整合处理公祖。该项技术的主要目的是通过应用智能机器来完成一些人类无法做到的事情，通过模拟、眼神和扩展人的智能技术。利用人工智能技术对一些关键信息进行迅速的检索，然后利用其具有的计算能力进行信息的获取和筛选，对筛选出的信息通过模拟人的方式进行最终的判断，整个过程的进行是属于智能范畴。

1.2 人工智能技术的发展历程与主要成果

人工智能技术当前受到密切关注的理由，一方面是由于该项技术对于学者而言入门比较快，上手容易。它的本质是利用黑盒子的方式建立系统模型，我们的使用者仅需要为其提供众多的学习样本，它便可自主实现神经元连接和分权等工作。其次该技术几乎被神化。通过2016年AlphaGo人工智能机器人在围棋比赛中获胜中韩两国队伍后，“人工智能”这个词就被广泛传播开来，它象征着AI技术的逻辑思维的研究取到了历史性进步。在众多的学术领域，即使发表论文过程中加入“AI”的字眼就可以获得更高的辨识度，这导致人们开始过度追求人工智能。

最近几年，人工智能已经开始遍布于各行各业，小至一个餐厅都会采用智能机器人充当服务员。在自动驾驶、人脸及指纹识别、智能搜索等各个方面，甚至是教育行业也应用了一些人工智能的相关软件设备，人工资能的应用已经对我国的社会经济起到了强有力的推动作用。在光通信网络上，其主要应用包括利用人工智能技术对接收端进行数字信号的处理工作;对光层的网络安全进行识别预警等。

二、 光通信网络中人工智能应用的潜在风险

2.1 造成方法创新和背后机理分析的懈怠

人工智能技术是采用“黑盒子”地方法让其数据反复应用于不同的场景中去，这样会影响对方法的再创新工作以及对机理分析不及时等问题的出现，产生工作懈怠。导致人们过度利用人工智能进行一些学术成果的研究，缺少了人为的分析思考能力，对日后教学和科研在实际应用和培养起到限制作用。这种方式不能有效地提高学者的专业素养以及专业知识水平，并且在技术创新上不能得到有效地开展，对黑盒子内部的具体操作流程不能完全了解和掌握，从而影响技术创新工作的可持续发展。

2.2 巨大开放的光通信网络系统使人工智能技术很难精准预测

由于光通信网络系统具有开放式的特征，这一特征也决定了人工智能技术在这个过程中学习的无限性的特点。在这个无限的信息系统中，人工智能只是其中一小部分，一旦出现系统场景的偏离，那所提前获得的人工智能参数就会作废，影响整个人工智能建模的失败。因为人工智能技术的建模过程是控制在一个常规的网络场景之中的，各种学习样本也局限在正常运作之下。如果出现网络故障或其他情况，那这个常规场景就会出现偏离，其相对应的数据空间会发生变化。这种情况下，人工智能还选择原来的常规场景进行预测建模，那必定失败。

三、 光通信网络中人工智能应用的一些建议

3.1 将人工智能应用于辅助性的光通信预测场景中

通过上述分析，我们可以看到若将人工智能技术应用到决策性的预测场景，其的技术不能掌控光通信的不完全信息系统，因此该技术适合应用到一些预测网络故障、进行预警及风险干扰等辅助性工作中去，即使出现场景变化的情况，预测错误带来的危害也相应的降低，不会给相关的网络管理人员带来太多的麻烦，更大程度保障人工智能技术的应用为网络安全带来的推动作用。

3.2 建立一个专门的网络保护机制，防止人工智能预测模型失效

这个机制的建立可以有效地避免和减少人工智能的预测模型失败带来的不良影响。因为建模失败会导致网络的瞬间瘫痪，此时该项机制就起到了及時恢复网络状态的作用。对失效的人工智能模型进行保护的学术研究还没有兴起，我们应提起重视，进行深入的分析，建立起一套全面的人工智能应用场景的网络保护机制。

四、结束语

综上所述，可以看出人工智能技术在光通信网络上的应用已经相当广泛，但仍存在一些问题需要解决。通过分析，我们得知对两者的技术交叉需要科学合理的研究分析，人工智能更适合应用到一些辅助性预测场景中对光通信进行技术支持，这样可以更好地发挥技术交叉带来的创新以及进步。

参考文献：

[1]黄海清，李维民. 基于人工智能技术的认知光网络结构研究[J]. 光通信技术，2016，40（05）：15-18.

[2]穆柯舟，马勇虎.人工智能与5G通信技术的互惠发展[J].电子技术与软件工程，2015，（7）：24-24.

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