大数据时代人工智能的创新与发展研究

2017-03-31 19:32徐卓函
科技资讯 2016年33期
关键词:人工神经网络数据挖掘云计算

徐卓函

摘 要:大数据和人工智能是今天计算机学科的两个重要的分支。近年来,有关大数据和人工智能这两个领域所进行的研究一直从未间断。其实,大数据和人工智能的联系千丝万缕。首先,大数据技术的发展依靠人工智能,因为它使用了许多人工智能的理论和方法。其次,人工智能的发展也必须依托大数据技术,需要大数据进行支撑。大数据时代背景下,未来人工智能会有哪些创新和发展,大家拭目以待。

关键词:大数据 人工智能 云计算 数据挖掘 机器人 人工神经网络

中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2015)11(c)-0030-02

1 什么是大数据

1.1 大数据的定义

大数据是一个数据体量和数据类别都十分庞大的数据集。这个庞大的数据集,我们今天还无法用传统的数据库工具对它的内容进行获取和处理。整体概括起来,大数据具有数据类型多、数据规模大、数据真实性高、数据处理快等四大特征。

大数据的特征:第一,是指数据类型非常多,它的数据来自多种数据源,而非单一的一种数据源,数据的种类和数据的格式日渐丰富;第二,是指数据规模非常大,通常在10TB左右,规模非常庞大;第三,是指数据的真实性非常高,一些新的数据源渐渐兴起,打破了之前传统的数据源,今天的企业愈发需要这些有效的信息,以确保其真实性及安全性;第四,是指数据处理的速度非常快,能够做到数据的及时快速处理。

1.2 大数据的发展历程

“大数据”一词最早提出的是麦肯锡研究院于2011年发布的研究报告《大数据》。之后,经美国高德纳公司和美国一些科学家的宣传推广,渐渐地大数据概念开始流行起来。

大数据发展的萌芽期,是20世纪90年代至21世纪初,此时处于数据挖掘技术阶段。这一时期,随着数据挖掘理论和技术的一步步成熟,已开始有一些与商业相关的智能工具开始被人们所应用,如专家系统、数据仓库和知识管理系统等。

大数据发展的突破期,是2003—2006年,此时处于自由探索非结构化数据阶段。这一时期,非结构化数据的迅猛发展带动了大数据技术的快速发展。此时,可以以2004年Facebook的创立为标志,此时是大数据发展的突破期。

大数据发展的成熟期,是2006—2009年,此时大数据技术形成并行运算与分布式系统。

到了2010年,智能手机开始大量涌现,其应用日益广泛。此时,数据的碎片化、流媒体、分布式等特征更加凸显,移动数据开始急剧增长。

近年来,大数据技术的发展十分迅猛,开始不断向社会各行各业步步渗透,从而导致大数据的技术领域和行业边界越来越不明显,也越来越模糊,大数据的应用创新已经超越了大数据技术的本身,越来越受到各行各业的热捧和青睐。

今天,可以毫不夸张地说,大数据技术能够改变一个领域,为每一个领域带来变革性和创新。

2 什么是人工智能

2.1 人工智能的定义

人工智能是一门新的技术科学,它主要研究和开发用于模拟人类的智能的理论、方法和技术的应用系统,它同样也是计算机学科的一个重要分支。人工智能的终极目的是掌握智能的根本实质,从而生产出一种全新的能以人类智能相似和相近的方式快速做出反应的智能机器。可以说人工智能的发展与计算机科学与技术的发展紧密相连,密不可分。

2.2 人工智能的发展历程

“人工智能”一词最初是在1956年美国达特茅斯学院提出的。

人工智能的发展经历了半个多世纪,它的发展历程十分曲折,大致可分为三个发展阶段:

20世纪40年代中期到50年代中期为第一阶段,被称为人工智能启蒙探索时期。1950年,英国数学家图灵发表了《计算的机器与智能》,提出了机器可以思维进而帮助人类的问题,直接推动了现代人工智能的发展。

20世纪50年代中期到80年代末期为第二阶段,被称为人工智能经典符号时期。人工智能与认知科学、认知心理学等三门学科开始了相依为命的发展历程。

20世纪80年代末期到现在为第三阶段,被称为人工智能联结主义时期。这一时期,主要采用分布处理的方法通过人工神经网络来模拟人脑的智力活动。

3 大数据与人工智能的关系

大数据和人工智能,近年来这两个领域的研究相互交叉促进,产生了很多新的方法、应用和价值。

今天,人类拥有了对数据规模大、数据类型多、数据流转快和数据真实性高的大数据进行存取、检索、分类和统计的能力,完全得益于大数据技术的发展。而且,人工智能领域的一些理论和方法,已经开始用于大数据分析方面,并取得了一定的效果。

研究发现,解决人工智能的扩展性和成长性问题,离不开大数据技术。

以前,人工智能技术还不能实现与人类相似的学习研究能力。原因在于,人工智能看似简单,实际上是一件非常繁琐和复杂的事情,产生人工智能的两个必要条件要有海量数据的支撑和对这些数据的极强处理能力,而以前的机器都不具备这两个条件。

人工智能其实就像人类一样,是需要拥有大量的知识和丰富的经验。在这些知识和经验的背后是需要大量的数据支撑。大数据技术的进一步发展,为储存、分析大量的数据提供了一定的技术支持,使机器得到的数据量和拥有的数据处理能力,与形成人工智能所需要的数据量和数据处理能力相匹配。只有这样,人工智能才能得到发展。人工智能的发展,反过来进一步推动大数据技术的向前发展,形成有效的相互推动作用。

与其说人工智能的发展依靠大数据,不如说大数据开启人工智能新篇章。人工智能领域的一些理论和方法,能够有效地提升大数据的使用价值。与此同时,大数据技术的发展也将在为人工智能提供一个用武之地。

4 未来人工智能的发展

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