人工智能 (AI) 不再僅僅是一個被熱炒的詞匯，隨著備受關注的ChatGPT發(fā)布以及微軟宣布將向AI投資100億美元，說明人工智能已經(jīng)從“未來”走進現(xiàn)實生活。

對于網(wǎng)絡專業(yè)人士來說，隨著人工智能的興起，有兩個因素需要考慮。首先，它的流量將如何影響網(wǎng)絡，其次，他們如何使用它更好地管理他們的網(wǎng)絡？

你還能控制網(wǎng)絡嗎？

在過去的兩年中，向云的快速轉移讓許多企業(yè)網(wǎng)絡團隊陷入混亂。在某些情況下，隨著業(yè)務核心從本地環(huán)境轉移到混合云環(huán)境，團隊失去了對網(wǎng)絡的控制。網(wǎng)絡團隊面臨的挑戰(zhàn)是他們的流量仍然按照應有的方式流向數(shù)據(jù)中心?，F(xiàn)在需要重新構想網(wǎng)絡管理和工作流自動化。

雖然人工智能無疑可以幫助監(jiān)控網(wǎng)絡，但它也給網(wǎng)絡增加了自己的壓力?；谠频腁I工具要求網(wǎng)絡在內部和外部環(huán)境之間轉移和移動大量數(shù)據(jù)流量時管理和適應它們之間的大量流量。事實上，人工智能無處不在，存在于分析工具、物聯(lián)網(wǎng)和智能邊緣設備、垃圾郵件過濾器，甚至內容創(chuàng)建工具中。由于這些需要他們在網(wǎng)絡中的份額，因此他們也會造成流量激增和延遲問題。

用于關鍵任務網(wǎng)絡的AI

人工智能驅動的流量管理、網(wǎng)絡管理和監(jiān)控工具日趨成熟。然而，盡管這些注入AI的工具為資源受限的網(wǎng)絡團隊提供了生命線，但對于我們真正可以將多少控制權移交給這些系統(tǒng)以幫助管理日益脆弱的網(wǎng)絡，仍然存在一些懷疑。例如，潛在的網(wǎng)絡中斷甚至進一步失去控制。

答案在于使用“可解釋的 AI”，即網(wǎng)絡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(wǎng)絡團隊了解AI如何做出決策，并可以使用團隊定期反饋AI在提升或管理績效方面的發(fā)現(xiàn)是否成功時，信任就開始建立。

在網(wǎng)絡中擁抱AI的力量

但除了懷疑之外，企業(yè)網(wǎng)絡一直是最積極采用人工智能和自動化的行業(yè)之一。它被網(wǎng)絡團隊用于各種網(wǎng)絡功能，擴展到性能監(jiān)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(zhí)行網(wǎng)絡配置并處理優(yōu)化。

主要催化劑是人工智能可以幫助改善客戶體驗。在最近的一篇文章中，Juniper Networks首席人工智能官 Bob Friday 表示，“人工智能適應和學習客戶端到云連接變化的能力將使人工智能成為最動態(tài)網(wǎng)絡用例的理想選擇。”

人工智能可以幫助改善客戶體驗的一個例子是無線用戶體驗。它可以提供洞察力并更好地管理由移動設備和在家工作用例產(chǎn)生的無線連接蜘蛛網(wǎng)。在這種情況下，AI 可以洞察許多網(wǎng)絡專業(yè)人士無法控制的環(huán)境。

將部分控制權交給AI

人工智能在網(wǎng)絡領域最常見的應用之一是它在搜索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(wǎng)絡專業(yè)人員可以從一堆支持票中找到出路。

當這些機器人理解用戶提出的問題時，他們可以根據(jù)他們從觀察網(wǎng)絡中獲得的知識和他們接受過培訓的洞察力來回應信息和建議。這是一種客戶端到云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。而且它們運行的時間越長，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(jīng)能夠收集有關其網(wǎng)絡潛在問題以及修復方法的見解。由于Mist AI會持續(xù)測量基線性能，如果出現(xiàn)偏差，它會自動發(fā)出警報。

為人工智能做準備

在技能匱乏的行業(yè)中，IT和網(wǎng)絡專業(yè)人士必須接受這樣一種觀念，即AI將使他們擺脫平凡、重復的瑣事。他們還應該知道，任何企業(yè)都不能指望網(wǎng)絡專業(yè)人士一夜之間成為人工智能專家。他們應該為自己做好準備，因為不可避免地會接觸到支持AI的設備和系統(tǒng)。

為了更好地管理他們的網(wǎng)絡，網(wǎng)絡專業(yè)人員應該確定他們如何開始用他們的大腦管理這些網(wǎng)絡，與數(shù)據(jù)科學家、開發(fā)人員和IT部門合作，以確定他們需要的人工智能工具，并開始在網(wǎng)絡中使用人工智能更有效。