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人工智能需要有大數據支撐

責任編輯：editor014 |來源：企業網D1Net 2014-06-11 07:27:04 本文摘自：中國經濟網

人工智能需要有大數據支撐　　

人工智能主要有三個分支：　　

1.基于規則的人工智能；　　

2.無規則，計算機讀取大量數據，根據數據的統計、概率分析等方法，進行智能處理的人工智能；　　

3.基于神經元網絡的一種深度學習。　　

基于規則的人工智能，在計算機內根據規定的語法結構錄入規則，用這些規則進行智能處理，缺乏靈活性，不適合實用化。因此，人工智能實際上的主流分支是后兩者　

而后兩者都是通過“計算機讀取大量數據，提升人工智能本身的能力/精準度”。如今，大量數據產生之后，有低成本的存儲器將其存儲，有高速的CPU對其進行處理，所以才有了人工智能后兩個分支的理論得以實踐。由此，人工智能就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準度。同時，采用人工智能的服務作為高附加值服務，成為了獲取更多用戶的主要因素，而不斷增加的用戶，產生更多的數據，使得人工智能進一步優化。　　

大數據挖掘少不了人工智能技術　　

大數據分為“結構化數據”與“非結構化數據”。　　

“結構化數據”是指企業的客戶信息、經營數據、銷售數據、庫存數據等，存儲于普通的數據庫之中，專指可作為數據庫進行管理的數據。相反，“非結構化數據”是指不存儲于數據庫之中的，包括電子郵件、文本文件、圖像、視頻等數據。　　

目前，非結構化數據激增，企業數據的80%左右都是非結構化數據。隨著社交媒體的興起，非結構化數據更是迎來了爆發式增長。復雜、海量的數據通常被稱為大數據。　　

但是，這些大數據的分析并不簡單。文本挖掘需要“自然語言處理”技術，圖像與視頻解析需要“圖像解析技術”。如今，“語音識別技術”也不可或缺。這些都是傳統意義上人工智能領域所研究的技術。　　

搜索引擎中的大數據與人工智能　　

將大數據與人工智能結合運用最好的當屬Google和。　　

Google提供優化的搜索引擎服務，后臺的人工智能隨著用戶的使用而不斷進化，使用的用戶越多，搜索引擎也將越優化，優化之后，用戶自然也就更多。除了搜索引擎，Google還通過Gmail、Google Docs等獲取大量的“非結構化數據”。這樣一來，Google的“大腦”就變得更加聰明了。　　

此外，Google還研發了“語義搜索”的進化系統；的語音識別技術Siri也是基于最新人工智能理論(深度學習）構建的。　　

反過來看，現代的人工智能進化，不僅需要理論研究，還需要大量的數據作為原料。　　

汽車中的大數據與人工智能　　

2014年年初，Google聯合奧迪、通用、本田、現代以及Nvidia成立了一個新的合作團體：開放汽車聯盟(Open Automotive Alliance)；而在去年6月就涉足汽車領域，推出了“iOS in the Car”（通過Siri語音操作可以實現導航、通話、音樂播放等服務）。　　