基于大數據環境的人工智能發展的探析

王梓涵

摘 要：大數據技術在現代社會當中已經得到了深度應用，通過此項技術，使人工智能達到了一個新的高度。就當前大數據人工智能技術應用研究來看，兩者之間雖然已經建立了密切的聯系，但依舊存在應用瓶頸，而瓶頸就給大數據人工智能技術發展提供了方向，我們應當著手對瓶頸方向進行研究，力求突破限制，迎來發展。本文就當前大數據環境，對人工智能發展進行分析。

關鍵詞：大數據技術 人工智能 發展

中圖分類號：TP18文獻標識碼：A文章編號：1003-9082（2019）12-0-01

引言

人工智能技術在現代生活、工作當中存在多種形式，此項技術的出現帶來了諸多便利，而人工智能技術的基礎就在于大數據技術，即大數據技術的運作結果，是人工智能技術運作的支撐力。由此可見，人工智能與大數據技術之間存在密切聯系，但在長期應用之下人們發現，兩者在融合應用、獨立應用條件下，依舊存在缺陷，所以必須進行改善，而這也是本文研究課題的意義所在。

一、大數據人工智能技術概述

大數據人工智能技術，即為大數據技術與人工智能技術聯合應用的總稱，應用當中，首先利用大數據技術來獲取相關數據信息，隨后對數據信息進行深度挖掘，了解數據信息可能產生的變化，再將挖掘結果全部保存到知識庫當中，這一過程代表大數據技術系統在對信息數據走向進行“學習”，其次當外來信息進入人工智能技術系統之后，該技術系統會連接大數據知識庫，依照大數據學習成果對外來信息進行識別，最終根據識別結果，由人工智能技術系統，將智能服務功能推向人工。綜上，大數據人工智能技術的運作表現，在現代社會各行各業以及生活當中都十分受用，例如在網上辦理通信業務時，人工智能系統會根據用戶輸入信息，智能識別用戶語音信息，并根據信息自動推出功能服務，在大多數情況下，其推出的功能服務都可以滿足用戶需求，僅小部分情況下，因為大數據技術“學習”程度不夠，無法得到準確結果，在這種條件下通過人工輔助處理即可[1]。

二、大數據人工智能技術發展瓶頸

1.大數據技術瓶頸

綜上，大數據技術在人工智能技術應用當中具有重要地位，而當前大數據技術本身，在發展趨勢上也遭遇了瓶頸，即如果要使人工智能技術整個社會進行服務，滿足各種各樣、不同層面的用戶需求，大數據技術的“學習”程度就必須達到一個相當的水平，至少其知識庫中的信息種類要全面，但實際來看，因為當前各大行業對大數據技術的十分重視，會將很多現實數據放入大數據庫當中，這些數據中有相當一部分與企業隱私有一定關系，不能輕易外泄，說明此類信息不具備共享性，所以在大數據系統整體應用上，其很難接觸到此類信息，導致學習程度不同，同時因為各行業數據運維的種種問題，所有被存在放在大數據系統內的數據，會出現雜亂無章、重復、邊緣化等特征，而大數據技術雖然具備信息識別能力，但該能力還不夠精確，加劇了問題表現。另外，因為大數據在各行業當中的“火熱”，會導致大量數據涌入數據系統，而要對龐大數據進行操作、識別等，就必須有相應的算法作為支撐，但當前沒有任何算法具備這一能力。總結來看，當前大數據技術發展瓶頸有三：信息共享程度不夠，形成大數據發展阻礙;數據整體混亂，難以理清其中問題;算法能力不足以應對當前龐大的大數據集體[2]。

2.人工智能技術水平瓶頸

人工智能就是模仿人大腦思維、運動行為的一項技術，所以從某種角度上，可以將人工智能技術必做人的大腦，具備人工條件下的“智力”，在這種條件下，人工智能技術的“智力”水平是否與人類相當，就是評估人工智能技術水平的重要標準。就現代人工智能技術的應用表現來看，人工智能技術的“智力”水平，顯然不能與人類相比較，舉例來說，如果將一副學習過的動態圖片放在5歲左右的幼兒與人工智能技術面前，要求兩者對圖片內容進行識別，那么結果顯而易見，幼兒幾乎可以在瞬間就識別出圖片內容，而人工智能技術顯然需要一定的識別時間，同時在識別原理上，人與人工智能都需要根據知識庫（人即為記憶）、獲取信息的相互匹配才能完成識別，那么在實際環境當中，介于信息的混亂，人工智能的識別能力顯然要略遜一籌，這一點通過一個典型的實驗可以證實，即要求幼兒與人工智能技術識別一只高速奔跑的狗，幼兒可以瞬間完成識別，且識別結果準確，但人工智能不但識別時間較長，還可能將狗識別成汽車等同樣具備高速移動能力的物體。

三、大數據人工智能技術發展建議

1.多層次應用

針對大數據技術發展瓶頸，雖然多項數據之間存在隱私關系，無法實現全面共享，但是在行業體制內，這些數據則可以流通，即在相同行業當中，通過大數據技術實現數據覆蓋，可以實現行業一體化，有利于行業整體發展。具體來說，在不同行業當中存在職責各異的崗位，這些崗位中產生的數據也有差異，但介于行業整體性，沒有必要將這些數據完全劃分，相互之間存在流通的可能性，在這種條件下，我們應當針對各崗位，開發各類針對性的大數據系統，再將這些系統整合，形成行業一體化系統，由此在不同大數據系統的應用下，就形成了多層次應用形式，以突破當前瓶頸。

2.注重研發工作

人工智能技術當前遇到的技術水平瓶頸，在當前視角下，必須通過不斷的研發工作才能突破，所以在發展角度上，我們要重視研發工作的開展。具體來說，人工智能技術研發工作，應當秉持創新理念，針對技術當前不足提出建議，且多做測試，了解問題的具體表現形式，隨后針對問題進行細化，最終強化薄弱環節，這即為研發工作的創新要求，例如針對上述識別工作，其主要問題就在于人工智能技術的信息特征區分能力還不夠細化，任何具有高速移動能力的信息，都可能會被當做汽車，所以在研發工作中，要加強信息特征區分能力，使技術系統可以從多個角度上來進行識別。

四、結語

本文主要對基于大數據環境的人工智能發展進行了分析，通過分析得到結論：對大數據技術與人工智能技術之間的關系進行了分析，了解了兩者運作原理;對當前大數據人工智能技術瓶頸進行了分析，為發展研究提供了方向;在方向引導小，本文提出了大數據人工智能技術發展建議，以供相關單位參考，突破當前限制。

參考文獻

[1]艾迪，曹慧.基于人工智能的大數據環境下個人隱私保護[J].計算機產品與流通，2018（8）：94.

[2]黃心怡.大數據時代人工智能的創新發展[J].集成電路應用，2019，36（1）：115-116.