人工智能在计算机网络的应用是指将AI技术应用于网络的设计、管理和优化中，旨在提高网络性能、提升安全性、减少资源消耗、降低成本等多方面，从而提高网络的智能化水平。以下详细介绍人工智能在计算机网络应用中的优缺点及未来发展趋势。
人工智能在计算机网络方面的优点体现在以下几个方面：
1. 对不确定、不可知性问题的解决能力：AI技术中的模糊逻辑有助于优化网络智能管理，提升对不确定性和不可知性问题的处理能力，确保网络环境的安全和稳定。
2. 对辅助性问题的解决：AI在分布式思维方面具有多代理优势，能够解决逐级化网络管理中衍生的辅助性问题，实现网络管理的优化。
3. 自我学习与信息推演：AI能够模拟人类思维，通过学习和分析低层次信息，推演更高层次内容，对高层次网络信息进行有效管控。
4. 对非线性问题的解决：AI技术能模拟人类思维，对复杂非线性问题进行分解和组合，提出科学化解决方案，实现问题的最优化解决。
5. 降低资源损耗，成本较低：AI技术能够筛选多种解决方案，选择资源消耗最少的运算方式，并在运算结束后释放资源，以满足高效系统运转的需求。
然而，人工智能在计算机网络的应用也存在一些缺点，尤其是在安全性方面：
1. 安全性漏洞：当前计算机网络技术的安全性漏洞对数据安全和隐私性造成威胁，影响了在此基础上应用的人工智能技术的安全性。
2. 数据泄露和违法操作风险：随着对高科技产品的依赖性增强，安全性的相对不足可能造成数据泄露和犯罪分子的非法操作，导致财产损失和人身安全问题。
展望人工智能在计算机网络未来的发展趋势：
1. 人性化与智能化的模拟：AI技术的应用将直接填补传统计算机网络技术的漏洞，促进计算机网络技术的进一步发展。
2. 高效化与个性化网络管理：AI技术将有效分析整合模糊信息数据，为用户提供个性化、智能化网络管理服务，加速网络平台的实用化发展。
3. 高层次信息递进推演：AI的学习和模仿能力可以持续优化网络信息分析，实现从低层次信息到高层次信息的递进推演，为用户提供更具价值的数据信息。
4. 满足智能化产品需求：AI技术的应用满足了人们对智能化、功能化产品的需求，其在各行各业的普及和渗透是科技发展的重要趋势。
总结而言，人工智能在计算机网络的应用具有巨大的潜力和重要价值，它不仅能够解决计算机网络中的各种问题，提高网络管理的效率，还能够提升网络安全性，减少资源消耗。同时，还需要注意到AI技术在实际应用中存在的安全漏洞和隐私保护问题。随着技术的不断进步，AI技术在计算机网络领域将发挥越来越重要的作用，并推动网络技术朝着更加智能化、人性化的方向发展。
