人工智能需要有大數(shù)據(jù)支撐
人工智能主要有三個(gè)分支:
1.基于規(guī)則的人工智能;
2.無(wú)規(guī)則,計(jì)算機(jī)讀取大量數(shù)據(jù),根據(jù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、概率分析等方法,進(jìn)行智能處理的人工智能;
3.基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的一種深度學(xué)習(xí)。
基于規(guī)則的人工智能,在計(jì)算機(jī)內(nèi)根據(jù)規(guī)定的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)錄入規(guī)則,用這些規(guī)則進(jìn)行智能處理,缺乏靈活性,不適合實(shí)用化。因此,人工智能實(shí)際上的主流分支是后兩者。
而后兩者都是通過(guò)“計(jì)算機(jī)讀取大量數(shù)據(jù),提升人工智能本身的能力/精準(zhǔn)度”。如今,大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生之后,有低成本的存儲(chǔ)器將其存儲(chǔ),有高速的CPU對(duì)其進(jìn)行處理,所以才有了人工智能后兩個(gè)分支的理論得以實(shí)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(zhǔn)度。同時(shí),采用人工智能的服務(wù)作為高附加值服務(wù),成為了獲取更多用戶的主要因素,而不斷增加的用戶,產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù),使得人工智能進(jìn)一步優(yōu)化。
大數(shù)據(jù)挖掘少不了人工智能技術(shù)
大數(shù)據(jù)分為“結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”與“非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”。
“結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”是指企業(yè)的客戶信息、經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)等,存儲(chǔ)于普通的數(shù)據(jù)庫(kù)之中,專指可作為數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行管理的數(shù)據(jù)。相反,“非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”是指不存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫(kù)之中的,包括電子郵件、文本文件、圖像、視頻等數(shù)據(jù)。
目前,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)激增,企業(yè)數(shù)據(jù)的80%左右都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。隨著社交媒體的興起,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更是迎來(lái)了爆發(fā)式增長(zhǎng)。復(fù)雜、海量的數(shù)據(jù)通常被稱為大數(shù)據(jù)。
但是,這些大數(shù)據(jù)的分析并不簡(jiǎn)單。文本挖掘需要“自然語(yǔ)言處理”技術(shù),圖像與視頻解析需要“圖像解析技術(shù)”。如今,“語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)”也不可或缺。這些都是傳統(tǒng)意義上人工智能領(lǐng)域所研究的技術(shù)。
搜索引擎中的大數(shù)據(jù)與人工智能
將大數(shù)據(jù)與人工智能結(jié)合運(yùn)用最好的當(dāng)屬Google和。
Google提供優(yōu)化的搜索引擎服務(wù),后臺(tái)的人工智能隨著用戶的使用而不斷進(jìn)化,使用的用戶越多,搜索引擎也將越優(yōu)化,優(yōu)化之后,用戶自然也就更多。除了搜索引擎,Google還通過(guò)Gmail、Google Docs等獲取大量的“非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”。這樣一來(lái),Google的“大腦”就變得更加聰明了。
此外,Google還研發(fā)了“語(yǔ)義搜索”的進(jìn)化系統(tǒng);的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)Siri也是基于最新人工智能理論(深度學(xué)習(xí))構(gòu)建的。
反過(guò)來(lái)看,現(xiàn)代的人工智能進(jìn)化,不僅需要理論研究,還需要大量的數(shù)據(jù)作為原料。
汽車中的大數(shù)據(jù)與人工智能
2014年年初,Google聯(lián)合奧迪、通用、本田、現(xiàn)代以及Nvidia成立了一個(gè)新的合作團(tuán)體:開(kāi)放汽車聯(lián)盟(Open Automotive Alliance);而在去年6月就涉足汽車領(lǐng)域,推出了“iOS in the Car”(通過(guò)Siri語(yǔ)音操作可以實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航、通話、音樂(lè)播放等服務(wù))。
最近,Google又宣布將于2017年向市場(chǎng)投入自動(dòng)駕駛汽車,2013年8月已經(jīng)完成了48萬(wàn)公里的試駕。48萬(wàn)公里試駕的大數(shù)據(jù)成為了行駛經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),為人工智能的自動(dòng)駕駛提供了決策分析依據(jù)。
顛覆式創(chuàng)新源自大數(shù)據(jù)+人工智能
Google和已經(jīng)給汽車等傳統(tǒng)行業(yè)帶來(lái)了深深的危機(jī)感。而他們的顛覆式創(chuàng)新,其實(shí)是來(lái)自大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合。或許這一點(diǎn)非常值得我們思考。同樣的現(xiàn)象、同樣的顛覆會(huì)不會(huì)發(fā)生在更多的,甚至是所有的其他傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中呢?