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人工智能需要有大数据支撑,反过来人工智能促进大数据技术的进步

关键词:人工智能需要有大数据支撑,反过来人工智能促

日期:2020-06-03文章来源:互联网
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人工智能技术虽然距离通用还很远,但现在完全可以在很多垂直领域落地。事实上,人脸识别、语音识别、智能医疗等各类人工智能技术已经在人们的日常生活中得到越发广泛的应用。

人工智能的发展也需要学习大量的知识和经验,而这些知识和经验就是数据,人工智能需要有大数据支撑,反过来人工智能技术也同样促进了大数据技术的进步,两者相辅相成,任何一方技术的突破都会促进另外一方的发展。

人工智能的核心在于数据支持,大数据技术的发展打造坚实的素材基础。大数据具有体量大、多样性、价值密度低、速度快等特点。大数据技术能够通过数据采集、预处理、存储及管理、分析及挖掘等方式,从各种各样类型的海量数据中,快速获得有价值信息,为深度学习等人工智能算法提供坚实的素材基础。

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。随着数据的不断增加,人们开始在其中发现某种规律,引发了分析的需求。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

在数据规模上,国内企业的资源并不输海外,需要加强的就是如何更有效地利用这些数据,从而改善人们的生活。得益于大数据和云计算的支持,互联网正在向物联网扩展,人工智能则是升级体验、解放生产力的重要手段。如今,大数据影响着各个行业,创造了巨大的商业价值。通过结合大数据和云计算,人工智能将更好地服务于人们的生活,推动时代进步。

人工智能的发展,正如人本身一样,需要学习大量的知识和经验,这些知识和经验需要海量的数据作为支持。大数据技术的发展,为分析和储存海量的数据提供了技术支持,使得机器得到的数据量和机器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的矛盾得到了缓解。在这种情况下,人工智能的理论、方法和技术的巨大潜力才有可能被真正的逐步释放出来,实现人工智能的发展目标,并反过来进一步推动大数据技术的发展,形成有效的相互推动。

人工智能学习的对象是什么?是数据,人工智能领域一个比较重要的研究方向是依赖统计学、博弈论等数学方法,通过使用一些统计模型来处理图像、文本和语音等各种数据,进行概率推算。这些模型在处理数据的过程中,本身也在不断优化。而庞大的数据资源是这些方法能有效实行的基石,否则人工智能就成了无源之水、无本之木。

大数据技术与移动互联技术和云计算技术一样,都属于颠覆性的信息技术。大数据技术的发展也将在为人工智能提供用武之地的同时,唤醒人工智能巨大的潜力,从而使这两个领域的技术和应用出现加速发展的趋势。

如今,人工智能已经应用于语音识别、图像处理器、计算机视觉、机器人等多个领域,而这一系列成绩的背后,是海量数据的积累与学习,在没有云的时代,是无法想象的。机器学习需要海量的数据,Google、百度、IBM、Facebook等大的互联网公司无一不拥有大量的数据,这些数据能够帮助更好地训练他们的系统,使其变得更加智能,因此他们才会竞相投入大量的资源进行深度学习技术的研发。