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    大數(shù)據(jù)時代人工智能的創(chuàng)新與發(fā)展研究

    2016-05-12 21:47:18徐卓函
    科技資訊 2015年33期
    關(guān)鍵詞:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)云計算數(shù)據(jù)挖掘

    徐卓函

    摘 要:大數(shù)據(jù)和人工智能是今天計算機學(xué)科的兩個重要的分支。近年來,有關(guān)大數(shù)據(jù)和人工智能這兩個領(lǐng)域所進(jìn)行的研究一直從未間斷。其實,大數(shù)據(jù)和人工智能的聯(lián)系千絲萬縷。首先,大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展依靠人工智能,因為它使用了許多人工智能的理論和方法。其次,人工智能的發(fā)展也必須依托大數(shù)據(jù)技術(shù),需要大數(shù)據(jù)進(jìn)行支撐。大數(shù)據(jù)時代背景下,未來人工智能會有哪些創(chuàng)新和發(fā)展,大家拭目以待。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù) 人工智能 云計算 數(shù)據(jù)挖掘 機器人 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    中圖分類號:TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2015)11(c)-0030-02

    1 什么是大數(shù)據(jù)

    1.1 大數(shù)據(jù)的定義

    大數(shù)據(jù)是一個數(shù)據(jù)體量和數(shù)據(jù)類別都十分龐大的數(shù)據(jù)集。這個龐大的數(shù)據(jù)集,我們今天還無法用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫工具對它的內(nèi)容進(jìn)行獲取和處理。整體概括起來,大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)真實性高、數(shù)據(jù)處理快等四大特征。

    大數(shù)據(jù)的特征:第一,是指數(shù)據(jù)類型非常多,它的數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源,而非單一的一種數(shù)據(jù)源,數(shù)據(jù)的種類和數(shù)據(jù)的格式日漸豐富;第二,是指數(shù)據(jù)規(guī)模非常大,通常在10TB左右,規(guī)模非常龐大;第三,是指數(shù)據(jù)的真實性非常高,一些新的數(shù)據(jù)源漸漸興起,打破了之前傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)源,今天的企業(yè)愈發(fā)需要這些有效的信息,以確保其真實性及安全性;第四,是指數(shù)據(jù)處理的速度非???,能夠做到數(shù)據(jù)的及時快速處理。

    1.2 大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程

    “大數(shù)據(jù)”一詞最早提出的是麥肯錫研究院于2011年發(fā)布的研究報告《大數(shù)據(jù)》。之后,經(jīng)美國高德納公司和美國一些科學(xué)家的宣傳推廣,漸漸地大數(shù)據(jù)概念開始流行起來。

    大數(shù)據(jù)發(fā)展的萌芽期,是20世紀(jì)90年代至21世紀(jì)初,此時處于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)階段。這一時期,隨著數(shù)據(jù)挖掘理論和技術(shù)的一步步成熟,已開始有一些與商業(yè)相關(guān)的智能工具開始被人們所應(yīng)用,如專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫和知識管理系統(tǒng)等。

    大數(shù)據(jù)發(fā)展的突破期,是2003—2006年,此時處于自由探索非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)階段。這一時期,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展帶動了大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展。此時,可以以2004年Facebook的創(chuàng)立為標(biāo)志,此時是大數(shù)據(jù)發(fā)展的突破期。

    大數(shù)據(jù)發(fā)展的成熟期,是2006—2009年,此時大數(shù)據(jù)技術(shù)形成并行運算與分布式系統(tǒng)。

    到了2010年,智能手機開始大量涌現(xiàn),其應(yīng)用日益廣泛。此時,數(shù)據(jù)的碎片化、流媒體、分布式等特征更加凸顯,移動數(shù)據(jù)開始急劇增長。

    近年來,大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展十分迅猛,開始不斷向社會各行各業(yè)步步滲透,從而導(dǎo)致大數(shù)據(jù)的技術(shù)領(lǐng)域和行業(yè)邊界越來越不明顯,也越來越模糊,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用創(chuàng)新已經(jīng)超越了大數(shù)據(jù)技術(shù)的本身,越來越受到各行各業(yè)的熱捧和青睞。

    今天,可以毫不夸張地說,大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠改變一個領(lǐng)域,為每一個領(lǐng)域帶來變革性和創(chuàng)新。

    2 什么是人工智能

    2.1 人工智能的定義

    人工智能是一門新的技術(shù)科學(xué),它主要研究和開發(fā)用于模擬人類的智能的理論、方法和技術(shù)的應(yīng)用系統(tǒng),它同樣也是計算機學(xué)科的一個重要分支。人工智能的終極目的是掌握智能的根本實質(zhì),從而生產(chǎn)出一種全新的能以人類智能相似和相近的方式快速做出反應(yīng)的智能機器??梢哉f人工智能的發(fā)展與計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展緊密相連,密不可分。

    2.2 人工智能的發(fā)展歷程

    “人工智能”一詞最初是在1956年美國達(dá)特茅斯學(xué)院提出的。

    人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了半個多世紀(jì),它的發(fā)展歷程十分曲折,大致可分為三個發(fā)展階段:

    20世紀(jì)40年代中期到50年代中期為第一階段,被稱為人工智能啟蒙探索時期。1950年,英國數(shù)學(xué)家圖靈發(fā)表了《計算的機器與智能》,提出了機器可以思維進(jìn)而幫助人類的問題,直接推動了現(xiàn)代人工智能的發(fā)展。

    20世紀(jì)50年代中期到80年代末期為第二階段,被稱為人工智能經(jīng)典符號時期。人工智能與認(rèn)知科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)等三門學(xué)科開始了相依為命的發(fā)展歷程。

    20世紀(jì)80年代末期到現(xiàn)在為第三階段,被稱為人工智能聯(lián)結(jié)主義時期。這一時期,主要采用分布處理的方法通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人腦的智力活動。

    3 大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系

    大數(shù)據(jù)和人工智能,近年來這兩個領(lǐng)域的研究相互交叉促進(jìn),產(chǎn)生了很多新的方法、應(yīng)用和價值。

    今天,人類擁有了對數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)快和數(shù)據(jù)真實性高的大數(shù)據(jù)進(jìn)行存取、檢索、分類和統(tǒng)計的能力,完全得益于大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。而且,人工智能領(lǐng)域的一些理論和方法,已經(jīng)開始用于大數(shù)據(jù)分析方面,并取得了一定的效果。

    研究發(fā)現(xiàn),解決人工智能的擴展性和成長性問題,離不開大數(shù)據(jù)技術(shù)。

    以前,人工智能技術(shù)還不能實現(xiàn)與人類相似的學(xué)習(xí)研究能力。原因在于,人工智能看似簡單,實際上是一件非常繁瑣和復(fù)雜的事情,產(chǎn)生人工智能的兩個必要條件要有海量數(shù)據(jù)的支撐和對這些數(shù)據(jù)的極強處理能力,而以前的機器都不具備這兩個條件。

    人工智能其實就像人類一樣,是需要擁有大量的知識和豐富的經(jīng)驗。在這些知識和經(jīng)驗的背后是需要大量的數(shù)據(jù)支撐。大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,為儲存、分析大量的數(shù)據(jù)提供了一定的技術(shù)支持,使機器得到的數(shù)據(jù)量和擁有的數(shù)據(jù)處理能力,與形成人工智能所需要的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)處理能力相匹配。只有這樣,人工智能才能得到發(fā)展。人工智能的發(fā)展,反過來進(jìn)一步推動大數(shù)據(jù)技術(shù)的向前發(fā)展,形成有效的相互推動作用。

    與其說人工智能的發(fā)展依靠大數(shù)據(jù),不如說大數(shù)據(jù)開啟人工智能新篇章。人工智能領(lǐng)域的一些理論和方法,能夠有效地提升大數(shù)據(jù)的使用價值。與此同時,大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展也將在為人工智能提供一個用武之地。

    4 未來人工智能的發(fā)展

    隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)和計算機科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,未來人工智能的發(fā)展主要會在以下幾個方面:模式識別、專家系統(tǒng)、符號計算、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器情感。

    4.1 模式識別

    模式識別,顧名思義,是指通過計算機采用數(shù)學(xué)計算的方法來研究模式的自動判讀、處理等識別功能。

    可以斷定,隨著計算機技術(shù)的不斷向前發(fā)展,人類一定能對復(fù)雜的信息處理過程做深入的進(jìn)一步的研究。與此同時,模式識別功能也為人類認(rèn)識自身智能創(chuàng)造了可行的線索和提供了必要的幫助。

    在現(xiàn)實生活中,對人類來說最重要的是對光學(xué)信息以及聲學(xué)信息的判斷和識別。大家知道,準(zhǔn)確、高效是計算機識別的最大特點。例如,今天已經(jīng)應(yīng)用很廣的指紋識別功能就是一個典型的案例。

    人類每個人的指紋獨一無二,具有唯一性。早在很多年前,我國有關(guān)專家就對數(shù)字圖像的離散幾何性質(zhì)進(jìn)行了深入的觀察和研究,進(jìn)而建立了從人類指紋的灰度圖像精確計算紋線局部方向,從而提取了人類指紋特征信息的相關(guān)理論與算法。

    這一研究發(fā)現(xiàn),隨后就被用于全自動指紋鑒定系統(tǒng),從而開創(chuàng)了我國指紋自動識別系統(tǒng)應(yīng)用的先河。

    4.2 專家系統(tǒng)

    專家系統(tǒng),是未來人工智能發(fā)展的一個重要方向。專家系統(tǒng)在今天的生活中已被廣泛應(yīng)用。其實,專家系統(tǒng)是指一個具有大量的行業(yè)或領(lǐng)域?qū)iT的知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。它主要利用計算機科學(xué)技術(shù)和人工智能技術(shù)為基礎(chǔ),先根據(jù)某一行業(yè)或領(lǐng)域一些權(quán)威專家或多個專家所提供的一些相關(guān)知識和相關(guān)經(jīng)驗,再進(jìn)行深入推理和判斷,進(jìn)而可以模擬人類專家的判斷決策過程。通過這個過程,從而來幫助人們解決現(xiàn)實中一些需要人類專家來處理的一些復(fù)雜的問題。

    實現(xiàn)專家系統(tǒng)必須要有兩個條件:一是要擁有類似于該領(lǐng)域?qū)<医鉀Q實際問題的推理機制,二是建立一個完善的存儲有該領(lǐng)域中經(jīng)過專家事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識庫。這兩個條件缺一不可,否則無法進(jìn)行專家識別。

    研究發(fā)現(xiàn),專家系統(tǒng)能對人類輸入的信息進(jìn)行快速處理,并運用相關(guān)的行業(yè)和領(lǐng)域知識進(jìn)行推理判斷,進(jìn)而作出相應(yīng)的判斷和決策。

    科學(xué)家們對專家系統(tǒng)的研究由來已久,一直以來被科學(xué)家們所重視。今天,各種各樣的專家系統(tǒng)已遍布了各行各業(yè)的不同領(lǐng)域,并且取得巨大的成功。

    目前,專家系統(tǒng)可以分為十種類型:教育型、預(yù)測型、解釋型、維修型、規(guī)劃型、診斷型、調(diào)試型、設(shè)計型、控制型等。

    4.3 符號計算

    科學(xué)計算是計算機發(fā)明以來最基本和主要的用途之一??茖W(xué)計算可分為兩類:一類是純數(shù)值的計算,另一類是符號計算。符號計算與傳統(tǒng)的純數(shù)值計算不同,它是一種智能化的計算,主要通過處理相應(yīng)的符號來進(jìn)行的計算。

    在符號計算中,符號可以代表的種類非常非常多,如實數(shù)、復(fù)數(shù)、整數(shù)、有理數(shù)等,還可以用符號來代表函數(shù)、多項式、集合等。

    很久以前,人類就希望能有一個可以進(jìn)行符號計算的計算機軟件系統(tǒng)來幫助人們進(jìn)行計算??梢宰匪莸?0世紀(jì)50年代末,人們就開始對此進(jìn)行研究。今天,隨著計算機科學(xué)技術(shù)和人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,已相繼出現(xiàn)了多種可以進(jìn)行符號計算的計算機系統(tǒng)軟件。

    這些符號計算軟件功能齊全,且具有共同的特點:一是人機界面友好,命令輸入方便靈活,反應(yīng)快捷,操作便捷;二是在操作界面上,一般都支持交互式處理,人通過鍵盤輸入命令,計算機處理后即顯示結(jié)果。

    雖然計算機只是在執(zhí)行人給它的指令,具有一定的局限性,但是在符號計算中已經(jīng)有了相當(dāng)大的突破,相信在未來的符號計算領(lǐng)域會有更大的進(jìn)步和發(fā)展。

    4.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器情感

    計算機技術(shù)發(fā)展到今天,人工智能的基本思想已經(jīng)在許多領(lǐng)域中得到應(yīng)用。未來人工智能應(yīng)用最重要的一個新領(lǐng)域就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

    研究表明,情感屬于智能的一部分,而并不是與智能相分離的。因此,可以斷言人工智能未來發(fā)展的下一個突破就是要賦予計算機情感能力,讓智能情感化。

    人工智能進(jìn)入21世紀(jì)的今天,正醞釀著新的突破,創(chuàng)造新的奇跡。

    未來人工智能的應(yīng)用將會為人類創(chuàng)造出更多更高級的智能“產(chǎn)品”來服務(wù)人類自身,而且人工智能將會在越來越多的領(lǐng)域會超越人類智能。

    大數(shù)據(jù)時代背景下,相信人工智能將會得到長足的發(fā)展,更多的發(fā)現(xiàn)、發(fā)明和成果將會出現(xiàn)在大家面前。仿佛可以看到,與人類水平相同甚至超越人類自身智能就快要實現(xiàn)。

    相信這一刻就在不遠(yuǎn)的將來,讓大家拭目以待。

    參考文獻(xiàn)

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