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

張博宙

成都市科學(xué)技術(shù)發(fā)展研究中心 四川 成都 610041

引言

大數(shù)據(jù)時代人們對大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用已經(jīng)不陌生，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用也愈來快，人工智能技術(shù)在這一新的時代背景下而逐漸變得熱門，成為諸多領(lǐng)域需求量比較大的現(xiàn)代化技術(shù)。大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)給諸多行業(yè)發(fā)展帶來了變化，產(chǎn)生了影響，人們所擁有的數(shù)據(jù)量愈來愈大的同時，對數(shù)據(jù)處理分析的需求也愈來愈大，數(shù)據(jù)類型增多以及流轉(zhuǎn)速度加快，數(shù)據(jù)統(tǒng)計以及存放的需求不斷增大，所以人工智能技術(shù)的出現(xiàn)能夠解決當(dāng)前大數(shù)據(jù)時代中人們遇到的一些難題，在大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用下，能有助于提高數(shù)據(jù)分析的效率，在對數(shù)據(jù)的應(yīng)用下能幫助解決人工智能拓展性以及成長性問題。當(dāng)前人們對人工智能技術(shù)的發(fā)展還無法實現(xiàn)人類類似學(xué)習(xí)研究的能力目標(biāo)，人工智能看著簡單，但確實一個比較煩瑣的過程，要有大量的數(shù)據(jù)以及比較強的數(shù)據(jù)處理能力的人工智能，這就需要在未來的技術(shù)發(fā)展中，能夠進一步突破。

1 大數(shù)據(jù)時代人工智能的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)時代人工智能技術(shù)所應(yīng)用的領(lǐng)域是比較廣的，如在深度學(xué)習(xí)，計算機視覺，虛擬個人助理等方面，都能發(fā)揮比較重要的作用。從以下幾點應(yīng)用方面進行闡述：

1.1 人工智能深度學(xué)習(xí)應(yīng)用

人們常常戲稱仍鴻智能猶如火車，苦苦期盼終于來到，但是呼嘯而過卻將你拋在了身后，這是笑談，但是也反映出人工智能技術(shù)發(fā)展的迅速以及讓人不可想象的快速[1]。大數(shù)據(jù)時代人們的思維觀念也開始逐漸發(fā)生了變化，人們對數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)處理更加重視，而人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠發(fā)揮其深度學(xué)習(xí)的功能，作為人工智能中的重要分支，無論是市面公司數(shù)量或投資人投資喜好，深度學(xué)習(xí)都是重要的應(yīng)用領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)的主要技術(shù)原理就是構(gòu)建一個網(wǎng)絡(luò)，隨機初始化所有連接權(quán)重，把大量數(shù)據(jù)情況輸出這一網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，進行網(wǎng)絡(luò)處理動作和學(xué)習(xí)，這一動作如果是符合指定動作，就會增強權(quán)重，如果是不符合會降低權(quán)重，系統(tǒng)在這一過程進行對權(quán)重做出調(diào)整，在成千上萬次的學(xué)習(xí)過程中能夠超過人類的表現(xiàn)。

1.2 計算機視覺中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)在當(dāng)前的各領(lǐng)域中應(yīng)用所發(fā)揮的作用愈來愈大，應(yīng)用的領(lǐng)域愈來愈廣泛，計算機視覺中人工智能應(yīng)用發(fā)揮的作用比較突出。計算機視覺主要是計算機從圖像當(dāng)中識別物體以及場景和活動的能力，計算機視覺的廣泛細分應(yīng)用，如醫(yī)療成像分析能有助于提高疾病預(yù)測水平，診斷以及治療的水平，人臉識別技術(shù)在支付寶和一些網(wǎng)上自助服務(wù)用來自動識別照片人物方面發(fā)揮著比較重要的作用，在安防以及監(jiān)控方面的應(yīng)用也比較廣泛[2]。計算機視覺技術(shù)中的人工智能技術(shù)應(yīng)用，是通過圖像處理操作和其他相關(guān)技術(shù)共同支持下所實現(xiàn)的，組成的序列把圖像分析任務(wù)進行分解成比較方便管理的小塊任務(wù)，如有的技術(shù)能從圖像當(dāng)中檢測物體邊緣和紋理，分類技術(shù)能作為確定識別到的特征是不是代表系統(tǒng)已知的一類物體，在這一技術(shù)的支持下能夠方便人們的生活以及工作。

1.3 虛擬個人助理中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)時代背景下人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用當(dāng)中，虛擬個人助力就是人工智能的體現(xiàn)，如Siri為例子進行闡述，用戶可以對著Siri講話，語音能夠馬上被編碼轉(zhuǎn)換成壓縮的數(shù)字文件，這一文件包含著用戶語音等的信息，用戶手機在開機的狀態(tài)下，語音信號被轉(zhuǎn)入用戶使用的移動運營商基站中去，在系列的固定電線發(fā)送用戶互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)供應(yīng)商，供應(yīng)商擁有云計算服務(wù)器，服務(wù)器中內(nèi)置諸多的模塊，能夠在技術(shù)手段的應(yīng)用下進行識別用戶講話的內(nèi)容，所以從技術(shù)的應(yīng)用來看主要是本地語音識別和云計算服務(wù)的結(jié)合，智能化的程度比較高[3]。

1.4 引擎推薦中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)在引擎推薦中的應(yīng)用也是比較廣泛的，也是人們比較熟悉的，人們在上網(wǎng)的時候常常會有這樣的體驗，網(wǎng)站會結(jié)合自己之前瀏覽的頁面以及搜索過的關(guān)鍵字進行推送相應(yīng)的網(wǎng)站內(nèi)容，這就是引擎推薦技術(shù)的表現(xiàn)。谷歌搜索引擎之所以會做免費的搜索引擎，主要就是搜集大量自然搜索數(shù)據(jù)，豐富其大數(shù)據(jù)庫搜索，這樣能為后面人工智能數(shù)據(jù)庫做準(zhǔn)備[4]。從引擎推薦技術(shù)的原理來看，其中智能化的運用主要是基于用戶行為屬性，在算法分析處理下主動發(fā)現(xiàn)用戶當(dāng)前或是潛在需求，主動推送信息給用戶信息網(wǎng)絡(luò)，這樣能迅速地將信息推薦給用戶，能夠提高用戶瀏覽效率以及轉(zhuǎn)化率。

2 大數(shù)據(jù)時代人工智能創(chuàng)新發(fā)展

大數(shù)據(jù)時代背景下，人工智能的創(chuàng)新發(fā)展有著無限可能，科學(xué)技術(shù)的發(fā)展日新月異，人們對人工智能技術(shù)的應(yīng)用需求也在不斷增大，這些都能對人工智能發(fā)展創(chuàng)造無限的可能。近些的發(fā)展過程中，大數(shù)據(jù)以及人工智能的發(fā)展在進行融合，人們對此已經(jīng)有了清楚的認識，科學(xué)家研究過程中已經(jīng)采用多種數(shù)據(jù)結(jié)合，一些數(shù)據(jù)產(chǎn)品和智能產(chǎn)品間不斷更新，能夠給人們生產(chǎn)生活帶來諸多的便利和幫助[5]。日常生活中人們接觸到的數(shù)據(jù)信息平臺，能夠幫助人們獲得豐富的知識，生活中能運用人工智能技術(shù)進行處理工作上的難題，人工智能和大數(shù)據(jù)的結(jié)合能對各領(lǐng)域各行業(yè)的發(fā)展起到推動作用，比較常見的人工智能機器人，自行運動中會需要很多的數(shù)據(jù)作為支撐，需要有比較多的知識儲備，只有大數(shù)據(jù)才能創(chuàng)造更多產(chǎn)品，人工智能是無法離開大數(shù)據(jù)而獨自發(fā)展的，兩者有著相互依存的關(guān)系。當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時代發(fā)展背景下，海量數(shù)據(jù)不斷延伸，數(shù)量的規(guī)模愈來愈大，這對人工智能的發(fā)展創(chuàng)造了良好的條件，未來的人工智能發(fā)展方面主要在模式識別系統(tǒng)，專家系統(tǒng)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，符號計算等方面。為能對大數(shù)據(jù)時代人工智能創(chuàng)新發(fā)展有更多的認識，從以下進行闡述：

2.1 專家系統(tǒng)

人工智能技術(shù)中專家系統(tǒng)是比較重要的組成部分，該人工智能技術(shù)在生活和工作當(dāng)中應(yīng)用也比較廣泛，未來的發(fā)展中也會成為人工智能發(fā)展比較重要的方向。專家系統(tǒng)在生活中的應(yīng)用價值是比較高的，有著海量行業(yè)信息以及專門領(lǐng)域程序系統(tǒng)，是通過計算機技術(shù)以及人工智能技術(shù)形成，結(jié)合某行業(yè)權(quán)威形成的系統(tǒng)性知識專家系統(tǒng)，有著相應(yīng)專業(yè)性，是專家或各研究所在多年知識研究以及經(jīng)驗總結(jié)當(dāng)中形成的，系統(tǒng)的應(yīng)用中在通過推斷以及判斷，能模擬人類專家判斷過程，從而有助于幫助人們解決實際生活當(dāng)中的一些難題[6]。專家系統(tǒng)是以人工智能形式處理復(fù)雜的難題，幫助人們解決生活難題的系統(tǒng)，專家系統(tǒng)的有效實現(xiàn)，要有對這一領(lǐng)域轉(zhuǎn)接解決問題的機制，需要構(gòu)建完善儲存的設(shè)備，通過專門專家總結(jié)分析，形成屬于專家自身的知識庫，在知識庫匯總下能進行有效專家識別，當(dāng)前的一些專家系統(tǒng)能通過人們信息傳輸，迅速檢索以及存儲知識，在對知識收集處理下，能在多個領(lǐng)域和行業(yè)進行應(yīng)用，能對現(xiàn)階段知識類型有效及時判斷和分析，結(jié)合具體問題能提出相應(yīng)解決策略。一些科學(xué)家對專家系統(tǒng)的研究比較廣泛，在未來的技術(shù)發(fā)展中，專家系統(tǒng)的應(yīng)用將會更為廣泛。

2.2 模式識別系統(tǒng)

人工智能技術(shù)組成中模式識別系統(tǒng)也是比較重要，在對模式識別進行探討前要對計算機通過數(shù)學(xué)計算進行判斷進行了解，這一模式識別的處理識別和自動判斷能力比較突出。計算機技術(shù)的發(fā)展過程中，人類對于復(fù)雜的信息處理能力會進一步的提高，在這一方面的研究也會更加的深入，模式識別功能也會成為人類識別自身智能創(chuàng)造了可行線索和提供必要的幫助。生活當(dāng)中對人們來說比較重要的就是光學(xué)和聲學(xué)信息判斷識別，準(zhǔn)確高效是計算機識別比較大的特點，人們當(dāng)前在生活當(dāng)中所運用的指紋識別的功能就是比較典型的例子[7]。每個人的指紋都是獨一無二的，有著唯一性，許多年前我國的專家已經(jīng)對數(shù)字圖像離散幾何性質(zhì)進行深入觀察研究，構(gòu)建了從人類指紋灰度投向精確計算紋線局部方向，能夠提取人類指紋特征信息的理論以及算法，這一研究在全自動指紋鑒定系統(tǒng)當(dāng)中得到了應(yīng)用，開創(chuàng)了我國指紋自動識別系統(tǒng)應(yīng)用先河。

2.3 符號計算技術(shù)

大數(shù)據(jù)時代背景下，人工智能的應(yīng)用發(fā)展會愈來愈廣泛，其中的符號計算是計算機發(fā)明以來比較重要的用途，符號計算發(fā)展不是純數(shù)字計算，這是和傳統(tǒng)數(shù)字計算存在的不同之處，是智能化計算，是對數(shù)值實施有效處理形成的計算，符號計算范圍比較多，計算方式能替代傳統(tǒng)繁雜算術(shù)方式，是智能化計算，能在符號的計算處理方面發(fā)揮積極作用[8]。符號代表類型比較多，有整數(shù)以及有理數(shù)諸多的種類，能通過符號替代，20世紀(jì)50年代開始，符號計算方式在人們的生活中得到了廣泛的應(yīng)用，但是當(dāng)時應(yīng)用還不是很廣泛，在計算機以及人工智能技術(shù)的出現(xiàn)后，符號計算方式在人們生活中應(yīng)用愈來愈廣泛，能夠促進計算更為友好化，靈活性技巧計算能使得符號計算操作方式更加便捷，操作頁面上能采用鍵盤輸入以及計算機處理實施，符號計算交互處理的效果也比較良好，對人們生活中遇到的一些問題處理能發(fā)揮積極作用。

2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是20世紀(jì)80年代以來人工智能領(lǐng)域所興起的研究熱點，主要是從信息處理的角度來對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)抽象，構(gòu)建某種簡單模型，依照不同連接方式進行組成不同網(wǎng)絡(luò)。工程和學(xué)術(shù)界常常直接稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或是類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是一種運算的模型，是通過諸多的節(jié)點間相互聯(lián)結(jié)構(gòu)成的，每個節(jié)點都是特定輸出函數(shù)，也被稱為是激勵函數(shù)，每兩個節(jié)點間連接代表著一個通過這一連接信號的加權(quán)值，稱為是權(quán)重，這就如同人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)記憶。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是自適應(yīng)非線性的信息處理系統(tǒng)，并且有著非局限性以及非常定性和非凸性的特征，神經(jīng)元處理單元能夠表示不同對象，如特征以及概念等。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性適應(yīng)性的信息處理能力，能夠克服傳統(tǒng)人工智能的方法對直覺的缺陷，這樣能夠在神經(jīng)專家系統(tǒng)以及智能控制和組合優(yōu)化等方面的應(yīng)用比較廣泛。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人們的生活中應(yīng)用愈來愈廣泛，但是涉及的研究層面還比較多，有分布存儲以及并行處理和自組織等優(yōu)勢的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他技術(shù)進行結(jié)合，形成了研究熱點。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)經(jīng)過幾十年發(fā)展，在模式識別以及信號處理和人工智能方面取得了良好成效。如在信息處理方面，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用下能發(fā)揮模仿以及替代和人的思維有關(guān)的功能，從而能有助于實現(xiàn)自動診斷以及問題求解等，系統(tǒng)的容錯性以及自組織性的能力比較強，系統(tǒng)應(yīng)用的效果也比較突出，當(dāng)前的職能信息系統(tǒng)的自動跟蹤監(jiān)測儀器系統(tǒng)，智能儀器和自動故障診斷等系統(tǒng)的應(yīng)用愈來愈廣泛，這些都是在人工神經(jīng)網(wǎng)系統(tǒng)的支持下發(fā)揮著重要作用，未來的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的應(yīng)用中將會發(fā)揮更大的作用價值。

3 結(jié)束語

綜上，大數(shù)據(jù)時代背景下，人工智能技術(shù)的應(yīng)用所涉及的領(lǐng)域比較廣泛，為能有效提升人工智能技術(shù)應(yīng)用的作用，這就要求在技術(shù)的升級優(yōu)化方面加強重視，對人工智能技術(shù)不斷創(chuàng)新和發(fā)展，才能有助于將該技術(shù)的價值充分體現(xiàn)出來。上文中對人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用，以及創(chuàng)新發(fā)展的狀況進行簡要闡述，從人工智能技術(shù)的相關(guān)技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r進行了探究，由于篇幅限制不能進一步深化論述，希望能起到拋磚引玉的作用，以待后來者居上。