大數(shù)據(jù)技術(shù)在人工智能中的應(yīng)用分析

路子豪

摘要：本文介紹了大數(shù)據(jù)的概念、特點(diǎn)和應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，研究分析了大數(shù)據(jù)技術(shù)在人工智能中的具體應(yīng)用，旨在為相關(guān)研究與實(shí)踐提供參考。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);人工智能;應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TP18? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? 文章編號(hào)：1007-9416（2018）10-0000-00

阿里巴巴創(chuàng)始人馬云在演講中多次提到，未來(lái)的時(shí)代不是IT時(shí)代，而是DT時(shí)代，即數(shù)據(jù)科技（Data Technology），大數(shù)據(jù)的重要性可見(jiàn)一斑。近年來(lái)，人工智能發(fā)展快速，其能夠總結(jié)和分析社會(huì)中人類的活動(dòng)規(guī)律，大數(shù)據(jù)在人工智能中的應(yīng)用則能夠更加完美的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)只是轉(zhuǎn)化，從而促進(jìn)人工智能的完善和發(fā)展。

1 大數(shù)據(jù)概述

1.1 大數(shù)據(jù)的概念

“大數(shù)據(jù)”（Big Data）的概念最在出現(xiàn)于二十世紀(jì)初，由Gartner公司在一份研究報(bào)告中提出，經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，關(guān)于大數(shù)據(jù)概念的界定可謂眾說(shuō)紛紜，其中比較認(rèn)可的說(shuō)法是肯尼斯·庫(kù)克耶和維克托編寫(xiě)的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書(shū)中的定義，將大數(shù)據(jù)界定為在一定時(shí)間內(nèi)無(wú)法用常規(guī)軟件捕捉、采集、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要采用新的處理模式才能夠挖掘其價(jià)值的信息資產(chǎn)。

1.2 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)不僅僅在于數(shù)據(jù)量的大，更在于其應(yīng)用范圍的廣泛性，近年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展迅猛，電腦、智能手機(jī)等備受人們青睞，人們的各種活動(dòng)都涉及到數(shù)據(jù)信息的流通和應(yīng)用，虛擬化的數(shù)據(jù)成為了最有價(jià)值的東西，顛覆了人們的傳統(tǒng)認(rèn)知，大數(shù)據(jù)之所以具備如此價(jià)值，與其自身的特征有著密不可分的關(guān)系。

綜合來(lái)看，大數(shù)據(jù)技術(shù)具有數(shù)據(jù)體量大、數(shù)據(jù)類型多，數(shù)據(jù)價(jià)值密度低且處理快速四個(gè)主要的特點(diǎn)。從數(shù)據(jù)體量方面來(lái)看，截止到目前，人類社會(huì)生產(chǎn)的印刷材料承載的數(shù)據(jù)量達(dá)到了200PB，歷史上全人類說(shuō)過(guò)話的數(shù)據(jù)量大概在5EB左右，1PB=210TB，1EB=210PB，一般計(jì)算機(jī)容量為T(mén)B級(jí)別，許多大企業(yè)和工業(yè)計(jì)算機(jī)的容量接近EB量級(jí)，大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)體量之大可見(jiàn)一斑。從大數(shù)據(jù)技術(shù)數(shù)據(jù)類型方面來(lái)看，正是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)類型的多樣性，所以可以將數(shù)據(jù)劃分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)兩種，以往的以文本為主、便于存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)為典型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而當(dāng)前的音視頻文件、地理位置信息、圖片、網(wǎng)絡(luò)日志等則屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)類型的多樣性給數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求，給人們的信息素養(yǎng)提出了更高的要求。

1.3 大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)

1.3.1 大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的新思想和新思維

在大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨之前，我們只能通過(guò)抽樣調(diào)查的方式去分析問(wèn)題，找出事物的因果關(guān)系。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，則大大拓展了研究范圍，通過(guò)全樣本方式來(lái)分析和解決問(wèn)題，從而更好的認(rèn)識(shí)和了解世界，不僅能夠研究事物的因果關(guān)系，還能夠處理事物的相關(guān)關(guān)系，如鯊魚(yú)對(duì)人類攻擊次數(shù)和冰淇淋銷量之間的正相關(guān)關(guān)系、體重增加與房屋出租的相關(guān)性等。

1.3.2 大數(shù)據(jù)在人工智能中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

（1）大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)智能高效。人類社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入了智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代，借助大數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)信息的智能化，利用有效工具來(lái)挖掘和處理數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)的“加工”來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“增值”，從而盈利。具體來(lái)說(shuō)，一方面借助大數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)信息收集和分析的智能化，另一方面則可以實(shí)現(xiàn)用戶需求與數(shù)據(jù)之間匹配的智能化。（2）大數(shù)據(jù)技術(shù)處理數(shù)據(jù)速度快。相較于以往，在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，人工智能的數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)分析更加快速和及時(shí)，能夠通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析快速呈現(xiàn)結(jié)果，從而提升效率。（3）相較于其他技術(shù)，大數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)處理結(jié)果更加確性。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析難以精確調(diào)研用戶的行為習(xí)慣，精準(zhǔn)性不足，而利用大數(shù)據(jù)分析能夠有效挖掘用戶的真實(shí)想法和行為習(xí)慣，呈現(xiàn)出的分析結(jié)果更為準(zhǔn)確，大大提升了人工智能的精確性[1]。

2 大數(shù)據(jù)在人工智能中的具體應(yīng)用

2.1 人工智能機(jī)器人

對(duì)人工智能機(jī)器人的感知層、操作層和認(rèn)知層等進(jìn)行詳細(xì)設(shè)定，能夠讓其發(fā)揮實(shí)際作用，如快速查找需要的信息、選擇播放軟件播放視頻等等。大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能技術(shù)的結(jié)合能夠讓機(jī)器人像人類一樣思考和決策，通過(guò)傳感器傳遞海量信息，通過(guò)模式識(shí)別引擎對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化的分析，通過(guò)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)算法或數(shù)據(jù)反饋來(lái)深化智能機(jī)器人技能的設(shè)定，由此能夠優(yōu)化人工智能機(jī)器人的應(yīng)用[2]。

舉例來(lái)說(shuō)，2017年5月，互聯(lián)網(wǎng)各大門(mén)戶網(wǎng)站首頁(yè)都報(bào)道著“阿法狗戰(zhàn)勝中國(guó)圍棋第一人柯潔”的文章，事實(shí)上，早在2016年，阿法狗就成功戰(zhàn)勝圍棋大師李世石，Google以研發(fā)的人工智能成功擊敗了人類智能，此類報(bào)道不絕于耳，百度公司研發(fā)的小度機(jī)器人在最強(qiáng)大腦中挑戰(zhàn)人類各界腦力精英，立于不敗之地給觀眾留下深刻印象，此外，配合人類對(duì)追查犯罪嫌疑人的表現(xiàn)也是相當(dāng)?shù)膿屟郏@意味著不論在中國(guó)還是在世界范圍內(nèi)，計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展正式進(jìn)入人工智能時(shí)代，人工智能將為未來(lái)的世界帶來(lái)前所未有的新體驗(yàn)。

2.2 智能制造

智能制造是未來(lái)制造業(yè)重要的發(fā)展趨勢(shì)，通過(guò)對(duì)工程的智能化改造來(lái)讓工程具有自我性，實(shí)現(xiàn)工廠對(duì)整個(gè)產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中各項(xiàng)復(fù)雜事物的自主管理，并自行制定效率最高的產(chǎn)品生產(chǎn)方案。需要注意的是，這種工廠制造的智能化改造涵蓋眾多方面，例如在生產(chǎn)設(shè)備上增加傳感器、控制器、生產(chǎn)系統(tǒng)信息化、制造系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)化等都屬于工廠智能化改造的范疇。就目前來(lái)看，受到眾多因素的影響，工廠機(jī)械設(shè)備往往會(huì)出現(xiàn)各種問(wèn)題和故障，且這種問(wèn)題和故障是難以預(yù)測(cè)的，一旦機(jī)械設(shè)備出現(xiàn)故障，必然會(huì)給工廠生產(chǎn)帶來(lái)負(fù)面影響，甚至造成一系列損失。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，工廠將有著自我預(yù)測(cè)和診斷功能，對(duì)機(jī)械設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和存儲(chǔ)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以此來(lái)預(yù)測(cè)設(shè)備健康狀況，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)及時(shí)進(jìn)行設(shè)備維護(hù)，大大降低了機(jī)械設(shè)備的故障率，對(duì)于提升工廠生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的安全性有著重要的意義[3]。

2.3 智能物流

大數(shù)據(jù)時(shí)代強(qiáng)調(diào)迅捷化、智能化，這不僅僅體現(xiàn)在產(chǎn)品生產(chǎn)的過(guò)程中，還體現(xiàn)在產(chǎn)品運(yùn)輸?shù)倪^(guò)程中，由此可見(jiàn)，大數(shù)據(jù)時(shí)代智能商業(yè)模式發(fā)展過(guò)程中，智能物流占據(jù)著重要地位。具體來(lái)說(shuō)，智能物流指的是依托于物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)及企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)整合物流資源，以此來(lái)充分提升物流服務(wù)效率。智能物流的實(shí)現(xiàn)依賴于各種高新技術(shù)，例如人工智能技術(shù)、RFID技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、自動(dòng)識(shí)別技術(shù)及GIS技術(shù)等等。

以動(dòng)態(tài)目標(biāo)實(shí)時(shí)智能化監(jiān)控為例，動(dòng)態(tài)目標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)控不僅需要應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，還依賴于GPS/GIS技術(shù)，一物流配送車輛及動(dòng)態(tài)目標(biāo)監(jiān)控為例，在實(shí)施的過(guò)程中，首先需要應(yīng)用GPS技術(shù)進(jìn)行配送車輛及動(dòng)態(tài)目標(biāo)的GPS定位，之后利用通信技術(shù)和GIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通信與處理，最后利用電子地圖和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)對(duì)采集的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析與處理，從而能夠?qū)崟r(shí)跟蹤物流配送車輛的位置，實(shí)時(shí)智能監(jiān)控動(dòng)態(tài)目標(biāo)狀態(tài)。

3 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，大數(shù)據(jù)與人工智能的融合發(fā)展是大勢(shì)所趨，但許多行業(yè)企業(yè)并不知道如何發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價(jià)值。總體而言，大數(shù)據(jù)還是一個(gè)新興領(lǐng)域，基于大數(shù)據(jù)的人工智能發(fā)展模式應(yīng)當(dāng)明確具體的發(fā)展目標(biāo)和機(jī)制，從產(chǎn)品、服務(wù)、生產(chǎn)、物流等各個(gè)方面著手，實(shí)現(xiàn)全面智能化發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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Application of big Data Technology in Artificial Intelligence

LU Zi-hao

（Shandong Zibo NO.7 Middle School ， Zibo Shandong? 255000）

Abstract： This paper introduces the concept， characteristics and application advantages of big data， studies and analyses the specific application of big data technology in artificial intelligence， in order to provide reference for relevant research and practice.

Key words： big data; artificial intelligence; application