大數據時代人工智能的創新與發展研究

張博宙

成都市科學技術發展研究中心 四川 成都 610041

引言

大數據時代人們對大數據技術應用已經不陌生，大數據技術的發展應用也愈來快，人工智能技術在這一新的時代背景下而逐漸變得熱門，成為諸多領域需求量比較大的現代化技術。大數據和人工智能技術給諸多行業發展帶來了變化，產生了影響，人們所擁有的數據量愈來愈大的同時，對數據處理分析的需求也愈來愈大，數據類型增多以及流轉速度加快，數據統計以及存放的需求不斷增大，所以人工智能技術的出現能夠解決當前大數據時代中人們遇到的一些難題，在大數據技術的應用下，能有助于提高數據分析的效率，在對數據的應用下能幫助解決人工智能拓展性以及成長性問題。當前人們對人工智能技術的發展還無法實現人類類似學習研究的能力目標，人工智能看著簡單，但確實一個比較煩瑣的過程，要有大量的數據以及比較強的數據處理能力的人工智能，這就需要在未來的技術發展中，能夠進一步突破。

1 大數據時代人工智能的應用

大數據時代人工智能技術所應用的領域是比較廣的，如在深度學習，計算機視覺，虛擬個人助理等方面，都能發揮比較重要的作用。從以下幾點應用方面進行闡述：

1.1 人工智能深度學習應用

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發展的迅速以及讓人不可想象的快速[1]。大數據時代人們的思維觀念也開始逐漸發生了變化，人們對數據分析以及數據處理更加重視，而人工智能技術的應用能夠發揮其深度學習的功能，作為人工智能中的重要分支，無論是市面公司數量或投資人投資喜好，深度學習都是重要的應用領域。深度學習的主要技術原理就是構建一個網絡，隨機初始化所有連接權重，把大量數據情況輸出這一網絡當中，進行網絡處理動作和學習，這一動作如果是符合指定動作，就會增強權重，如果是不符合會降低權重，系統在這一過程進行對權重做出調整，在成千上萬次的學習過程中能夠超過人類的表現。

1.2 計算機視覺中的應用

人工智能技術在當前的各領域中應用所發揮的作用愈來愈大，應用的領域愈來愈廣泛，計算機視覺中人工智能應用發揮的作用比較突出。計算機視覺主要是計算機從圖像當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用，如醫療成像分析能有助于提高疾病預測水平，診斷以及治療的水平，人臉識別技術在支付寶和一些網上自助服務用來自動識別照片人物方面發揮著比較重要的作用，在安防以及監控方面的應用也比較廣泛[2]。計算機視覺技術中的人工智能技術應用，是通過圖像處理操作和其他相關技術共同支持下所實現的，組成的序列把圖像分析任務進行分解成比較方便管理的小塊任務，如有的技術能從圖像當中檢測物體邊緣和紋理，分類技術能作為確定識別到的特征是不是代表系統已知的一類物體，在這一技術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用

大數據時代背景下人工智能技術的實際應用當中，虛擬個人助力就是人工智能的體現，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換成壓縮的數字文件，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下，語音信號被轉入用戶使用的移動運營商基站中去，在系列的固定電線發送用戶互聯網服務供應商，供應商擁有云計算服務器，服務器中內置諸多的模塊，能夠在技術手段的應用下進行識別用戶講話的內容，所以從技術的應用來看主要是本地語音識別和云計算服務的結合，智能化的程度比較高[3]。

1.4 引擎推薦中的應用

人工智能技術在引擎推薦中的應用也是比較廣泛的，也是人們比較熟悉的，人們在上網的時候常常會有這樣的體驗，網站會結合自己之前瀏覽的頁面以及搜索過的關鍵字進行推送相應的網站內容，這就是引擎推薦技術的表現。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據，豐富其大數據庫搜索，這樣能為后面人工智能數據庫做準備[4]。從引擎推薦技術的原理來看，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現用戶當前或是潛在需求，主動推送信息給用戶信息網絡，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化率。

2 大數據時代人工智能創新發展

大數據時代背景下，人工智能的創新發展有著無限可能，科學技術的發展日新月異，人們對人工智能技術的應用需求也在不斷增大，這些都能對人工智能發展創造無限的可能。近些的發展過程中，大數據以及人工智能的發展在進行融合，人們對此已經有了清楚的認識，科學家研究過程中已經采用多種數據結合，一些數據產品和智能產品間不斷更新，能夠給人們生產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據信息平臺，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進行處理工作上的難題，人工智能和大數據的結合能對各領域各行業的發展起到推動作用，比較常見的人工智能機器人，自行運動中會需要很多的數據作為支撐，需要有比較多的知識儲備，只有大數據才能創造更多產品，人工智能是無法離開大數據而獨自發展的，兩者有著相互依存的關系。當前的大數據時代發展背景下，海量數據不斷延伸，數量的規模愈來愈大，這對人工智能的發展創造了良好的條件，未來的人工智能發展方面主要在模式識別系統，專家系統，人工神經網絡，符號計算等方面。為能對大數據時代人工智能創新發展有更多的認識，從以下進行闡述：

2.1 專家系統

人工智能技術中專家系統是比較重要的組成部分，該人工智能技術在生活和工作當中應用也比較廣泛，未來的發展中也會成為人工智能發展比較重要的方向。專家系統在生活中的應用價值是比較高的，有著海量行業信息以及專門領域程序系統，是通過計算機技術以及人工智能技術形成，結合某行業權威形成的系統性知識專家系統，有著相應專業性，是專家或各研究所在多年知識研究以及經驗總結當中形成的，系統的應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中的一些難題[6]。專家系統是以人工智能形式處理復雜的難題，幫助人們解決生活難題的系統，專家系統的有效實現，要有對這一領域轉接解決問題的機制，需要構建完善儲存的設備，通過專門專家總結分析，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，當前的一些專家系統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，能在多個領域和行業進行應用，能對現階段知識類型有效及時判斷和分析，結合具體問題能提出相應解決策略。一些科學家對專家系統的研究比較廣泛，在未來的技術發展中，專家系統的應用將會更為廣泛。

2.2 模式識別系統

人工智能技術組成中模式識別系統也是比較重要，在對模式識別進行探討前要對計算機通過數學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。計算機技術的發展過程中，人類對于復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造了可行線索和提供必要的幫助。生活當中對人們來說比較重要的就是光學和聲學信息判斷識別，準確高效是計算機識別比較大的特點，人們當前在生活當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對數字圖像離散幾何性質進行深入觀察研究，構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當中得到了應用，開創了我國指紋自動識別系統應用先河。

2.3 符號計算技術

大數據時代背景下，人工智能的應用發展會愈來愈廣泛，其中的符號計算是計算機發明以來比較重要的用途，符號計算發展不是純數字計算，這是和傳統數字計算存在的不同之處，是智能化計算，是對數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繁雜算術方式，是智能化計算，能在符號的計算處理方面發揮積極作用[8]。符號代表類型比較多，有整數以及有理數諸多的種類，能通過符號替代，20世紀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用，但是當時應用還不是很廣泛，在計算機以及人工智能技術的出現后，符號計算方式在人們生活中應用愈來愈廣泛，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揮積極作用。

2.4 人工神經網絡系統

人工神經網絡是20世紀80年代以來人工智能領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元網絡抽象，構建某種簡單模型，依照不同連接方式進行組成不同網絡。工程和學術界常常直接稱為神經網絡或是類神經網絡，這是一種運算的模型，是通過諸多的節點間相互聯結構成的，每個節點都是特定輸出函數，也被稱為是激勵函數，每兩個節點間連接代表著一個通過這一連接信號的加權值，稱為是權重，這就如同人工神經網絡記憶。神經網絡是自適應非線性的信息處理系統，并且有著非局限性以及非常定性和非凸性的特征，神經元處理單元能夠表示不同對象，如特征以及概念等。人工神經網絡的非線性適應性的信息處理能力，能夠克服傳統人工智能的方法對直覺的缺陷，這樣能夠在神經專家系統以及智能控制和組合優化等方面的應用比較廣泛。神經網絡在人們的生活中應用愈來愈廣泛，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勢的神經網絡和其他技術進行結合，形成了研究熱點。神經網絡系統經過幾十年發展，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，在人工神經網絡的應用下能發揮模仿以及替代和人的思維有關的功能，從而能有助于實現自動診斷以及問題求解等，系統的容錯性以及自組織性的能力比較強，系統應用的效果也比較突出，當前的職能信息系統的自動跟蹤監測儀器系統，智能儀器和自動故障診斷等系統的應用愈來愈廣泛，這些都是在人工神經網系統的支持下發揮著重要作用，未來的人工神經網絡系統的應用中將會發揮更大的作用價值。

3 結束語

綜上，大數據時代背景下，人工智能技術的應用所涉及的領域比較廣泛，為能有效提升人工智能技術應用的作用，這就要求在技術的升級優化方面加強重視，對人工智能技術不斷創新和發展，才能有助于將該技術的價值充分體現出來。上文中對人工智能技術的實際應用，以及創新發展的狀況進行簡要闡述，從人工智能技術的相關技術發展狀況進行了探究，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。