人工智能、大數據和云計算的融合發展

王 侃

（常州工程職業技術學院 江蘇 常州 213000）

0 引言

我國當下已經進入了一個新的發展階段，在這一階段，信息技術成為推動社會進步、促進國家發展的主要力量。信息技術被廣泛運用在人們生活中，主要代表就是人工智能、大數據以及云計算[1]。大數據通常被用在購物以及管理中，人工智能以及云計算通常被運用在生產以及人們日常生活中，三者融合是可以預見的信息發展趨勢[2]。

1 人工智能、大數據和云計算概念

1.1 人工智能

人工智能又被稱為機器智能，顧名思義其指的是機器呈現出來的智能，但是機器智能是由人研發出來的，所以被稱為“人工智能”。其是被開發、研究出來用于模擬、延伸和擴展人的智能計算方法以及技術，人工智能是計算機科學的一種主要形式，當下被廣泛運用在社會發展的各行各業之中。人工智能從出現到現在已經過去了很多年，各種技術不斷進步，發展到今天，已經可以幫助人們做很多事情。人工智能的終極發展模式就是成為“人”，這里的“人”指的是人工智能不僅需要具備人的活動能力，還要具備人的思考能力[3]。人工智能目前分為3種不同類型的系統：其中，一種是擁有認知能力，能夠依據經驗進行決策為人類提供支撐的分析型人工智能；另一種是有一定情感能力，在決策中摻雜情感因素的人類啟發型人工智能；最后一種是擁有自我意識，并且還能夠與人進行互動的人性化人工智能，從一定程度上來講，人性化人工智能更加接近人工智能最終發展形態[4]。但是當前人工智能發展水平距離最終形態還有非常大的差距，當前人工智能發展的目標是人工智能能夠代替人完成一些較為復雜繁瑣的工作。

人工智能所研究的問題主要包括知識表示、學習、自然語言處理以及操縱對象能力。一般智力只是人工智能要實現的目標之一。人工智能方法有統計方法、計算智能以及傳統的符號人工智能3種。技術人員要確保人工智能真正能夠發揮自身作用，在構建過程中使用了很多工具，包括數學優化、人工神經網絡和基于統計、概率以及經濟學方法等。人工智能的發展借鑒了非常多的學科知識，包括計算機科學、信息工程、數學以及哲學等領域。也正是因為如此，人工智能引發了許多問題，其中爭議比較大、爭議時間比較長的問題是類人智能的人工生命的思想本質與倫理道德的問題。有一類思想認為人工智能如果發展越來越快，在具備人類感情之后將會替代人，人工智能會威脅人類發展。還有一類思想認為人工智能與從前的技術革命有著本質區別，人工智能的精密性遠遠超過了人類，所以人工智能的出現會導致大規模失業的情況出現。

21世紀，隨著世界信息技術發展水平不斷進步，大數據以及云計算發展水平提升，人工智能技術出現了質的飛躍。人工智能技術現階段已經成為了世界產業發展非常重要的一部分，它能夠解決很多與計算機科學和運籌學有關的比較復雜的問題，具有很高的現實價值。

1.2 大數據

有很多人對大數據進行了定義，綜合來講，大數據指的是一定范圍以及時間內用普通軟件沒有辦法進行處理以及融合，要用新的處理方式才具有更強大的決策、洞察發現以及決策力的信息資產。大數據不進行抽樣檢測，只進行觀察和追蹤[5]。人類使用大數據主要是依靠大數據觀察以及分析人們的行為和表現，大數據的意義不在于其本身所具有的觀察以及追蹤作用，而在于數據的加工以及處理，數據在被分析之后，才可以實現增值[6]。大數據與計算機技術緊密相關，大數據具有5個特點，分別是大量、真實、多樣、高速以及低價值密度，合理運用大數據，需要計算機提供數據支持，云計算進行數據處理。只有這樣，大數據才能夠增值[7]。

數據容量在一定程度上是數據價值以及數據潛藏信息的一種體現，正確使用大數據，能夠用很小的成本創造巨大的價值。大數據主要有非結構化、結構化以及半結構化3種，大部分企業當下使用的數據基本上都屬于半結構化數據。正確認識大數據，需要從3方面來分析：（1）理論。正確認識大數據理論，是大數據能夠被認同廣泛并在大眾中進行傳播的基礎。理論是大數據在當代社會的價值的體現，也是其展示自身特征的一種方式，從理論出發，人們對于大數據的發展前景以及其在每一個行業中的價值都能夠具體進行分析，概括大數據在時代以及行業中的存在意義，以大數據隱私為基點，對大數據在人類社會發展中的存在意義進行深入探討。

（2）技術。技術是大數據得以存在和發展的基礎。大數據技術主要包括分布式處理、云計算，感知以及存儲技術，這些技術能夠幫助大數據完成從采集到結果形成整個過程，確保數據的準確性，使其真正能夠在行業發展過程中發揮自身作用。

（3）實踐。如果說大數據理論以及技術是其發展的基礎，那么實踐就是大數據終極價值的體現，新興技術只有真正運用到社會發展實踐過程之中，才算是真正發揮了其應有的作用。大數據當下已經運用到了社會發展的各行各業之中，無論是在個人、企業、網絡還是政府之中都可以看到大數據的應用，大數據極大地方便了人們的生活，使得我國信息技術發展進一步提升。

1.3 云計算

云計算指的是以計算機為載體，將網絡中龐大的數據進行分解以及經過系統及服務器處理完成之后將處理的結果返回用戶，是典型的虛擬資源。云計算最突出的優勢是其計算速度及計算能力。當下云計算主要運用在行業發展、天氣預測以及地質監測中，而且當下云計算并不是完全面向市場中所有用戶的，用戶要想使用云計算，是需要付費的[8]。

人們很容易將云計算與網格計算、自主計算以及效用計算混淆，網格計算實際上屬于分布計算，其實質是一個超級虛擬計算機，通常情況下，網格計算都是用來完成大型任務的。效用計算實際上是一種計費方式，與云計算有著本質區別。自主計算指的是一種能夠進行自我管理的計算模式。云計算盡管與上述3種模式有一定區別，但是很多云計算是依賴于計算機群的。

2 人工智能、大數據和云計算的融合發展

2.1 三者之間的聯系

人工智能、大數據以及云計算都是信息技術發展到一定階段的產物，三者的載體是計算機，進行融合是計算機發展的必然趨勢。當下這3種技術都已經被廣泛運用在社會發展過程中，但是每一種技術都被運用在不同領域。大數據以及云計算是人工智能發展的主要動力。在一定程度上來講，這三者本身就是計算機的發展形勢，是相互交融的。但是當下我國人工智能、大數據以及云計算的水平相較于國外來講仍有一定的進步空間，還處在發展過程中。相比較而言，人工智能在人們生產生活中用到的次數會更多一些，比如說人們手機里的語音助手，控制家庭開關的智能系統以及商場中經常出現的機器人等。但是人工智能的發展是離不開云計算以及大數據支持的，這意味著三者發展是緊密相連的。無論是人工智能、云計算還是大數據，都是依賴于信息技術的發展。當下世界基本上已經進入了信息發展時代，信息技術在當今時代中發揮著相當重要的作用，三者都是依賴信息技術存在的，但是無論是哪種技術，其在推動社會發展的同時也會造成一定的負面影響。就如同上文所提到的，人工智能可能會導致大規模失業的情況出現，大數據時代，人們的隱私可能會被泄露。云計算使用成本相對較高，但是事物發展是一個漫長的過程，總體來講，以信息技術為支撐的云計算、大數據以及人工智能促進了社會發展，提高了各個行業發展水平，使得世界發展進入到一個新階段。上文提到的負面影響，隨著技術發展水平不斷進步，在之后的發展過程中會慢慢解決，在這個過程中需要技術人員特別注意這些負面問題，通過技術消除負面影響，使人工智能、云計算以及大數據在最大程度發揮自身作用的同時，還不會對人們生產生活造成困擾。

2.2 三者之間的相互影響

大部分企業為了提高自身發展水平，優化公司業務在發展過程中都會運用到大數據，特別是金融以及服務行業。但是大數據發展的基礎是云計算，如果云計算的發展水平停滯不前，大數據是無法在行業發展過程中發揮其應有作用的。云計算擁有強大的計算以及存儲功能，能夠促使人工智能以及物聯網更好更快發展。隨著人工智能在人們生活中被更為廣泛的運用，云計算的發展空間相對來講也有了一定擴展空間。且人工智能在發展過程中存在拓展性問題，歸根結底，人工智能是一種機器智能，其要成長為最終形態需要很長時間，且人工智能的終極形態在一定程度上只是人們的一種構想，最終能否實現還是一個問題。

短時間內人工智能要發展，必須要依靠大數據以及云計算，也就是上文所講的分析型人工智能。現在的人工智能，機械性較強，靈活性以及實用性都非常差，如果大數據以及云計算的發展水平一直停留在原地，發展態勢未出現大的變化，很難支撐人工智能未來的發展。同時云計算的水平基本上決定了人工智能以及大數據的發展水平，云計算的計算存儲不能提升，計算速度不能增加，其他兩者也很難取得進步和發展。

2.3 人工智能、大數據和云計算融合之后的負面影響

盡管三者進行融合有很多優勢，但是事物一方面會發展，另一方面因為發展也會出現缺陷。三者融合之后，最容易發生的問題就是數據安全問題。因為人工智能以及云計算在實際運用中是以計算機為載體的，人一定會參與到這個過程中。當今市場競爭激烈，企業進行惡性競爭的情況十分常見，再加上如果企業所有業務都依靠信息技術，在數據系統出現問題之后，企業發展會受到很大影響。

例如，金融行業的數據資料龐大，同時內容比較繁雜，大部分企業為了提高服務水平，會將所有數據存儲在系統中，這一行業的發展已經離不開人工智能、大數據以及云計算。金融行業的數據系統中不僅包含用戶信息，還包含市場分析以及市場運用信息，一旦系統遭到病毒入侵，企業中的所有信息都會泄露，一方面會嚴重阻礙企業發展，如果沒有提前進行信息備份，企業的數據丟失，企業甚至可能會面臨破產。另一方面，企業信息包含用戶個人信息，用戶信息泄露，會對企業信譽造成一定影響。除此之外，個人用戶在使用相關融合技術過程中也會發生安全問題，因為大數據時代，各種軟件以及企業都會將用戶的個人信息錄入到系統之中，用戶信息泄露的情況非常常見，一個電話，一條信息甚至一個鏈接都有可能使用戶上當受騙，對人們生活造成一定影響。

3 人工智能、大數據和云計算的融合應用

人工智能、大數據以及云計算的融合發展當下已經不僅僅運用在IT行業，各行各業中都會運用到技術融合。以W公司舉例，該公司構建大數據平臺，以Transwarp數據中心（Transwarp Data Hub，TDH）以及Transwarp操作系統（Transwarp Operating System，TOS）作為系統架構，用新的數據系統代替了原信息系統。

3.1 系統架構

W公司是一家綜合性公司，公司主要業務包含儲蓄、理財以及信用業務，大數據主要被用在信用服務中，通過觀察以及追蹤固定階層人群收入以及支出狀況，進行精準定位，服務有信用需求的群體。數據庫能夠將公司的各種業務進行區分，信息系統能夠針對不同業務進行精細化管理以及風險分析，此外，系統還能夠依照公司具體經營狀況分析出公司收益，為公司發展提供強有力的數據支撐。W公司的大數據平臺基礎服務群域主要包括數據倉庫集群域、機器學習實驗室集群域、數據湖集群域、“開發測試”集群域以及省服務集群域5個方面。

數據倉庫集群域主要用于改造數據倉庫以及數據集市；數據湖集群域主要用于數據收集以及數據管理。機器學習實驗室集群域主要用于查詢數據以及進行算法研究。“開發測試”集群域主要用于提供數據以及創建學習平臺。省服務集群域主要用在每個省相關人員進行數據開發過程中。除此之外，W公司為了提高自身發展水平，在構建新系統過程中，進行了數據、安全、運營以及服務4個方面的有效管理。

3.2 數據遷移

W公司在發展過程中用到了Hadoop技術，這一技術代替了過去的信息發展技術，創建了全新的數據信息系統。W公司的業務面向整個市場，用戶要經常進行數據查詢，這需要公司有強大的數據管理以及數據運行系統，隨著用戶數量不斷增加，原先的數據庫已經不能再支撐當下發展，公司要進行數據遷移。運用Hadoop，可以降低數據遷移的風險，確保數據完整性，而且Hadoop平臺自身會進行報錯，數據遷移只是很小一部分遷移，不僅能夠優化信息系統，還大大節約了相關成本。

3.3 數據運用

數據運用指的是基于大數據形成的多租戶新模式，實現容器云和機器學習平臺的完整應用。公司可以在企業內部云平臺中進行資源存儲、分配以及計算，不同的租戶在擁有個人資源環境的基礎上還可以進行資源共享。

4 結語

綜上所述，科學技術發展需要經歷漫長時間，這是一個循序漸進的過程，在這個過程中，計算機的發展速度會不斷進步。信息資源整合以及形式融合是當下信息發展的主要趨勢，人工智能、大數據以及云計算融合是信息技術加速發展的必然要求，也是人類生活生產發展的客觀要求。