计算机网络和人工智能（AI）之间存在着密切的联系。以下是一些关键点，展示了它们之间的联系：
1. 数据交换与传输：计算机网络是实现数据在设备、系统和用户之间传输的基础设施。而人工智能系统需要大量的数据来训练和改进其算法。因此，计算机网络为人工智能提供了必要的数据来源和传输通道。
2. 云计算：云计算平台通常使用计算机网络来提供计算资源和服务。这些服务包括存储、处理和分析大量数据的能力，这对于人工智能的训练和推理至关重要。
3. 分布式计算：分布式计算是一种利用多个计算机通过网络协同工作的方法。这种方法在人工智能领域特别有用，因为它可以加速模型的训练过程，提高计算效率。
4. 物联网（IoT）：物联网设备通过计算机网络连接在一起，收集和传输数据。这些数据对于人工智能系统的决策和优化至关重要。例如，智能家居系统中的传感器数据可以帮助AI系统更好地理解环境条件，从而做出更精确的预测和控制。
5. 边缘计算：边缘计算是一种将数据处理任务从云端转移到网络边缘的技术。这有助于减少延迟，提高响应速度，并使人工智能系统能够更快地处理实时数据。
6. 机器学习框架：许多流行的机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch和Keras，都是基于计算机网络设计的。这些框架允许开发者在分布式环境中构建和训练复杂的神经网络模型。
7. 自然语言处理（NLP）：计算机网络使得大规模的文本数据得以存储和访问，这对于自然语言处理任务至关重要。NLP技术，如情感分析、机器翻译和语音识别，都依赖于计算机网络来获取和处理大量的文本数据。
8. 人工智能应用：许多人工智能应用，如推荐系统、智能助手和自动驾驶汽车，都需要依赖计算机网络来实现数据的采集、处理和传输。
总之，计算机网络为人工智能提供了必要的基础设施和技术支撑，使其能够在各种应用场景中发挥作用。随着计算机网络技术的不断发展，人工智能的应用也将更加广泛和深入。
