人工智慧(AI) 不再只是一個被熱炒的詞彙，隨著備受關注的ChatGPT發布以及微軟宣布將向AI投資100億美元，說明人工智慧已經從「未來」走進現實生活。
對於網路專業人士來說，隨著人工智慧的興起，有兩個因素需要考慮。首先，它的流量將如何影響網絡，其次，他們如何使用它來更好地管理他們的網絡？
在過去的兩年中，向雲端的快速轉移讓許多企業網路團隊陷入混亂。在某些情況下，隨著業務核心從本地環境轉移到混合雲環境，團隊失去了對網路的控制。網路團隊面臨的挑戰是他們的流量仍然按照應有的方式流向資料中心。現在需要重新構想網路管理和工作流程自動化。
雖然人工智慧無疑可以幫助監控網絡，但它也為網路增加了自己的壓力。基於雲端的AI工具要求網路在內部和外部環境之間轉移和移動大量資料流量時管理和適應它們之間的大量流量。事實上，人工智慧無所不在，存在於分析工具、物聯網和智慧邊緣設備、垃圾郵件過濾器，甚至是內容創建工具。由於這些需要他們在網路中的份額，因此他們也會造成流量激增和延遲問題。
人工智慧驅動的流量管理、網路管理和監控工具日趨成熟。然而，儘管這些注入AI的工具為資源受限的網路團隊提供了生命線，但對於我們真正可以將多少控制權移交給這些系統以幫助管理日益脆弱的網絡，仍然存在一些懷疑。例如，潛在的網路中斷甚至進一步失去控制。
答案在於使用“可解釋的 AI”，即網路管理員仍然可以參與的AI解決方案，以及他們理解的內部工作原理。當網路團隊了解AI如何做出決策，並且可以使用團隊定期回饋AI在提升或管理績效方面的發現是否成功時，信任就開始建立。
但除了懷疑之外，企業網路一直是最積極採用人工智慧和自動化的行業之一。它被網路團隊用於各種網路功能，擴展到效能監控、警報抑制、根本原因分析和異常檢測。例如，Juniper Networks Mist AI可自動執行網路設定並處理最佳化。
主要催化劑是人工智慧可以幫助改善客戶體驗。在最近的一篇文章中，Juniper Networks首席人工智慧長Bob Friday 表示，「人工智慧適應和學習客戶端到雲端連接變化的能力將使人工智慧成為最動態網路用例的理想選擇。」
人工智慧可以幫助改善客戶體驗的一個例子是無線使用者體驗。它可以提供洞察力並更好地管理由行動裝置和在家工作用例產生的無線連接蜘蛛網。在這種情況下，AI 可以洞察許多網路專業人士無法控制的環境。
人工智慧在網路領域最常見的應用之一是它在搜尋和聊天機器人中的作用。借助使用自然語言處理 (NLP) 和自然語言理解 (NLU) 構建的聊天機器人和虛擬助手，網路專業人員可以從一堆支援票中找到出路。
當這些機器人理解使用者提出的問題時，他們可以根據他們從觀察網路中獲得的知識和他們接受過培訓的洞察力來回應資訊和建議。這是一種客戶端到雲端的洞察力和自動化形式，其中聊天機器人為用戶的問題提供上下文和意義，而不僅僅是是或否。而且它們運作的時間越長，它們就會變得越直觀。
在使用Juniper Mist AI及其Marvis聊天機器人時，一家全球零售巨頭已經能夠收集有關其網路潛在問題以及修復方法的見解。由於Mist AI會持續測量基線效能，如果出現偏差，它會自動發出警報。
在技能匱乏的行業中，IT和網路專業人士必須接受這樣一種觀念，即AI將使他們擺脫平凡、重複的瑣事。他們也應該知道，任何企業都不能指望網路專業人士一夜之間成為人工智慧專家。他們應該為自己做好準備，因為不可避免地會接觸到支援AI的設備和系統。
為了更好地管理他們的網絡，網路專業人員應該確定他們如何開始用他們的大腦管理這些網絡，與資料科學家、開發人員和IT部門合作，以確定他們需要的人工智慧工具，並開始在網路中使用人工智慧更有效。
以上是人工智慧如何解決網路問題的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
