人工智能之AI与Big Data
2018-07-10 10:22:21爱云资讯阅读量:375
“人工智能(AI)”和”大数据 (Big Data)”两个词以迅雷不及掩耳之势流行开来,那么这两者之间有什么关系吗?常常有人把两者混肴在一起。有必要厘清一下它们之间的联系和区别。
一个共同点就是这两项技术都被炒得非常火热。根据调查发现,超过97%的企业高管表示他们的公司正在投资、构建或启动大数据和人工智能计划。更重要的是,近80%的企业高管认为人工智能和大数据密切相关。可以肯定的是它们是完成任务的不同工具。
首先从定义出发:
人工智能(AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是指计算机系统具备的能力,该能力可以履行原本只有依靠人类智慧才能完成的复杂任务。人工智能在上世纪80—90年代曾经一度低迷。近年来,由于成本低廉的大规模并行计算、大数据、深度学习、人脑芯片4大催化剂的齐备,导致人工智能的发展出现了井喷趋势。
大数据(BigData)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。
人工智能和大数据联系:
人工智能打个比方,像张无忌吸收好多武林前辈的武功秘籍,不断的深度学习和广泛训练,逐渐进化升级为一个武林高手。
大数据相当于张无忌从小到大学习、记忆和存储的海量武功秘籍(武学知识),这些武学知识只有通过他消化、吸收、再造才能创造出更大的价值或本领。
可以看出,大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累,人工智能是基于大数据的支持和采集,运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现。因此,人工智能离不开大数据,人工智能需要依赖大数据平台和技术来帮助完成深度学习进化。
当今人工智能立足于深度(多层)神经网络,进行深度机器学习,可以根据大量的训练数据来提高模型优化能力。但这一显著优点需要增加海量的运算。随着计算机运算能力提升,深度神经网络发挥了杰出的实际应用价值。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破-所释放出来的力量将彻底改变和优化人们的工作和生活(科技优化生活^_^)!这对人类的发展产生意义重大且深远的影响。
人工智能涉及的领域非常广泛,且深入人们的工作和生活各个方面。人工智能,特别是深度学习,需要大量数据的应用和积累。这就需要高容量存储设备来支持大量数据的留存。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。分析让大量的数据有了价值,嵌有人工智能的机器开始懂得用户想要什么,需要干什么,可以预测未来变化或趋势,这种人工智能与场景的结合,要实现的就是改变生活方式和解放生产力。很多过去只有人能做的事情,现在更多的情况下能够通过机器实现,比如语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是,当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时,成本却越来越低廉。
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