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淺談人工智能將帶來(lái)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)變革論文
現(xiàn)在，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在商業(yè)消費(fèi)領(lǐng)域取得了巨大的成功，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用正在從消費(fèi)領(lǐng)域向生產(chǎn)領(lǐng)域擴(kuò)展，與工業(yè)、能源等實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域深度融合。這對(duì)網(wǎng)絡(luò)通信的實(shí)時(shí)性、安全性、服務(wù)等級(jí)、海量數(shù)據(jù)處理和資源調(diào)度能力提出了更高的要求，網(wǎng)絡(luò)可持續(xù)發(fā)展已逐漸成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)。
為滿(mǎn)足互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)模式的根本性轉(zhuǎn)變，我們需要從多層次、多維度研究新的基礎(chǔ)理論和技術(shù)方法，包括：設(shè)計(jì)克服現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)缺陷的新型網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，研究適合未來(lái)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用創(chuàng)新的關(guān)鍵技術(shù)，研發(fā)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)核心設(shè)備及系統(tǒng)，并進(jìn)行大規(guī)模組網(wǎng)驗(yàn)證。
目前，國(guó)內(nèi)外紛紛布局未來(lái)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)的研究，其中軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)受到了全球范圍的廣泛關(guān)注與重視。受益于集中式控制機(jī)制和數(shù)據(jù)平面白盒化趨勢(shì)，SDN 能夠極大地提升現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的可控可管性和靈活性，可有效降低網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者的投資成本和運(yùn)營(yíng)管理成本，并具備實(shí)時(shí)收集數(shù)據(jù)平面的海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的能力。
隨著未來(lái)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越來(lái)越大，技術(shù)復(fù)雜度越來(lái)越強(qiáng)，物聯(lián)網(wǎng)等新型應(yīng)用場(chǎng)景越來(lái)越多，單純依靠人類(lèi)編寫(xiě)的集中式控制程序?qū)o(wú)法有效應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的各種形勢(shì)。通過(guò)引入人工智能技術(shù)，利用SDN 控制器采集的大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，具備人工智能能力的計(jì)算機(jī)就能對(duì)90%的網(wǎng)絡(luò)故障或安全隱患進(jìn)行排查，并給出供參考的解決方法。
人類(lèi)專(zhuān)家只需要集中智慧和精力解決機(jī)器無(wú)法給出答案的剩下的百分之十的難題。并且，這個(gè)解決難題的過(guò)程可以進(jìn)行反復(fù)迭代，使得機(jī)器處理復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題的能力越來(lái)越高。
在路徑規(guī)劃和流量調(diào)度方面，未來(lái)網(wǎng)絡(luò)需要滿(mǎn)足應(yīng)用高吞吐、低時(shí)延的要求，使用傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法很難根據(jù)鏈路負(fù)載的動(dòng)態(tài)情況實(shí)時(shí)地給出最優(yōu)的流量調(diào)度方案。而人工智能技術(shù)有希望基于歷史的海量數(shù)據(jù)，對(duì)鏈路承載的流量進(jìn)行主動(dòng)預(yù)測(cè)和有效調(diào)度。
可以說(shuō)，人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理、故障檢測(cè)、網(wǎng)絡(luò)安全、路徑規(guī)劃、流量調(diào)度等領(lǐng)域大有可為�！熬W(wǎng)絡(luò)大腦”的智力高低正成為制約網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和復(fù)雜度可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。
在未來(lái)網(wǎng)絡(luò)中引入人工智能這樣的新事物可能會(huì)遇到一些技術(shù)挑戰(zhàn)，其中比較重要的一項(xiàng)是如何提高人工智能決策的可靠性。例如，網(wǎng)絡(luò)中的路徑規(guī)劃和流量調(diào)度與語(yǔ)音識(shí)別等消費(fèi)終端業(yè)務(wù)具有較大區(qū)別。人工智能訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型在做語(yǔ)音識(shí)別時(shí)可以允許存在一定的誤差，而在網(wǎng)絡(luò)中這通常是不被允許的。路徑規(guī)劃的失誤將有可能導(dǎo)致大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)癱瘓，造成重大損失。因此，在未來(lái)網(wǎng)絡(luò)中引入人工智能技術(shù)應(yīng)該是分階段逐步開(kāi)展的。
第一階段應(yīng)實(shí)現(xiàn)突破性使用人工智能技術(shù)，基于大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)和網(wǎng)絡(luò)安全診斷。在這一階段，人工智能將自主解決一些簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，并輔助人類(lèi)專(zhuān)家分析解決復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題。第二階段，等到人工智能技術(shù)獲得更大突破之后，具有足夠高可靠性的“網(wǎng)絡(luò)大腦”將對(duì)網(wǎng)絡(luò)路徑進(jìn)行主動(dòng)規(guī)劃，其對(duì)高動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化效率將有可能超過(guò)傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)算法。
我們相信，隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，未來(lái)必將會(huì)在網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)界掀起一場(chǎng)革命，也必將給我國(guó)打造自主、可控、安全的新型網(wǎng)絡(luò)提供一個(gè)重要的歷史機(jī)遇。
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