大數據時代人工智能的創新與發展研究

徐卓函

摘 要：大數據和人工智能是今天計算機學科的兩個重要的分支。近年來，有關大數據和人工智能這兩個領域所進行的研究一直從未間斷。其實，大數據和人工智能的聯系千絲萬縷。首先，大數據技術的發展依靠人工智能，因為它使用了許多人工智能的理論和方法。其次，人工智能的發展也必須依托大數據技術，需要大數據進行支撐。大數據時代背景下，未來人工智能會有哪些創新和發展，大家拭目以待。

關鍵詞：大數據 人工智能 云計算 數據挖掘 機器人 人工神經網絡

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）11（c）-0030-02

1 什么是大數據

1.1 大數據的定義

大數據是一個數據體量和數據類別都十分龐大的數據集。這個龐大的數據集，我們今天還無法用傳統的數據庫工具對它的內容進行獲取和處理。整體概括起來，大數據具有數據類型多、數據規模大、數據真實性高、數據處理快等四大特征。

大數據的特征：第一，是指數據類型非常多，它的數據來自多種數據源，而非單一的一種數據源，數據的種類和數據的格式日漸豐富；第二，是指數據規模非常大，通常在10TB左右，規模非常龐大；第三，是指數據的真實性非常高，一些新的數據源漸漸興起，打破了之前傳統的數據源，今天的企業愈發需要這些有效的信息，以確保其真實性及安全性；第四，是指數據處理的速度非常快，能夠做到數據的及時快速處理。

1.2 大數據的發展歷程

“大數據”一詞最早提出的是麥肯錫研究院于2011年發布的研究報告《大數據》。之后，經美國高德納公司和美國一些科學家的宣傳推廣，漸漸地大數據概念開始流行起來。

大數據發展的萌芽期，是20世紀90年代至21世紀初，此時處于數據挖掘技術階段。這一時期，隨著數據挖掘理論和技術的一步步成熟，已開始有一些與商業相關的智能工具開始被人們所應用，如專家系統、數據倉庫和知識管理系統等。

大數據發展的突破期，是2003—2006年，此時處于自由探索非結構化數據階段。這一時期，非結構化數據的迅猛發展帶動了大數據技術的快速發展。此時，可以以2004年Facebook的創立為標志，此時是大數據發展的突破期。

大數據發展的成熟期，是2006—2009年，此時大數據技術形成并行運算與分布式系統。

到了2010年，智能手機開始大量涌現，其應用日益廣泛。此時，數據的碎片化、流媒體、分布式等特征更加凸顯，移動數據開始急劇增長。

近年來，大數據技術的發展十分迅猛，開始不斷向社會各行各業步步滲透，從而導致大數據的技術領域和行業邊界越來越不明顯，也越來越模糊，大數據的應用創新已經超越了大數據技術的本身，越來越受到各行各業的熱捧和青睞。

今天，可以毫不夸張地說，大數據技術能夠改變一個領域，為每一個領域帶來變革性和創新。

2 什么是人工智能

2.1 人工智能的定義

人工智能是一門新的技術科學，它主要研究和開發用于模擬人類的智能的理論、方法和技術的應用系統，它同樣也是計算機學科的一個重要分支。人工智能的終極目的是掌握智能的根本實質，從而生產出一種全新的能以人類智能相似和相近的方式快速做出反應的智能機器。可以說人工智能的發展與計算機科學與技術的發展緊密相連，密不可分。

2.2 人工智能的發展歷程

“人工智能”一詞最初是在1956年美國達特茅斯學院提出的。

人工智能的發展經歷了半個多世紀，它的發展歷程十分曲折，大致可分為三個發展階段：

20世紀40年代中期到50年代中期為第一階段，被稱為人工智能啟蒙探索時期。1950年，英國數學家圖靈發表了《計算的機器與智能》，提出了機器可以思維進而幫助人類的問題，直接推動了現代人工智能的發展。

20世紀50年代中期到80年代末期為第二階段，被稱為人工智能經典符號時期。人工智能與認知科學、認知心理學等三門學科開始了相依為命的發展歷程。

20世紀80年代末期到現在為第三階段，被稱為人工智能聯結主義時期。這一時期，主要采用分布處理的方法通過人工神經網絡來模擬人腦的智力活動。

3 大數據與人工智能的關系

大數據和人工智能，近年來這兩個領域的研究相互交叉促進，產生了很多新的方法、應用和價值。

今天，人類擁有了對數據規模大、數據類型多、數據流轉快和數據真實性高的大數據進行存取、檢索、分類和統計的能力，完全得益于大數據技術的發展。而且，人工智能領域的一些理論和方法，已經開始用于大數據分析方面，并取得了一定的效果。

研究發現，解決人工智能的擴展性和成長性問題，離不開大數據技術。

以前，人工智能技術還不能實現與人類相似的學習研究能力。原因在于，人工智能看似簡單，實際上是一件非常繁瑣和復雜的事情，產生人工智能的兩個必要條件要有海量數據的支撐和對這些數據的極強處理能力，而以前的機器都不具備這兩個條件。

人工智能其實就像人類一樣，是需要擁有大量的知識和豐富的經驗。在這些知識和經驗的背后是需要大量的數據支撐。大數據技術的進一步發展，為儲存、分析大量的數據提供了一定的技術支持，使機器得到的數據量和擁有的數據處理能力，與形成人工智能所需要的數據量和數據處理能力相匹配。只有這樣，人工智能才能得到發展。人工智能的發展，反過來進一步推動大數據技術的向前發展，形成有效的相互推動作用。

與其說人工智能的發展依靠大數據，不如說大數據開啟人工智能新篇章。人工智能領域的一些理論和方法，能夠有效地提升大數據的使用價值。與此同時，大數據技術的發展也將在為人工智能提供一個用武之地。

4 未來人工智能的發展