大數據技術在人工智能中的應用分析

路子豪

摘要：本文介紹了大數據的概念、特點和應用優勢，研究分析了大數據技術在人工智能中的具體應用，旨在為相關研究與實踐提供參考。

關鍵詞：大數據;人工智能;應用

中圖分類號：TP18? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1007-9416（2018）10-0000-00

阿里巴巴創始人馬云在演講中多次提到，未來的時代不是IT時代，而是DT時代，即數據科技（Data Technology），大數據的重要性可見一斑。近年來，人工智能發展快速，其能夠總結和分析社會中人類的活動規律，大數據在人工智能中的應用則能夠更加完美的實現數據只是轉化，從而促進人工智能的完善和發展。

1 大數據概述

1.1 大數據的概念

“大數據”（Big Data）的概念最在出現于二十世紀初，由Gartner公司在一份研究報告中提出，經過多年發展，關于大數據概念的界定可謂眾說紛紜，其中比較認可的說法是肯尼斯·庫克耶和維克托編寫的《大數據時代》一書中的定義，將大數據界定為在一定時間內無法用常規軟件捕捉、采集、管理和處理的數據集合，是需要采用新的處理模式才能夠挖掘其價值的信息資產。

1.2 大數據的特點

大數據的特點不僅僅在于數據量的大，更在于其應用范圍的廣泛性，近年來，互聯網技術發展迅猛，電腦、智能手機等備受人們青睞，人們的各種活動都涉及到數據信息的流通和應用，虛擬化的數據成為了最有價值的東西，顛覆了人們的傳統認知，大數據之所以具備如此價值，與其自身的特征有著密不可分的關系。

綜合來看，大數據技術具有數據體量大、數據類型多，數據價值密度低且處理快速四個主要的特點。從數據體量方面來看，截止到目前，人類社會生產的印刷材料承載的數據量達到了200PB，歷史上全人類說過話的數據量大概在5EB左右，1PB=210TB，1EB=210PB，一般計算機容量為TB級別，許多大企業和工業計算機的容量接近EB量級，大數據數據體量之大可見一斑。從大數據技術數據類型方面來看，正是因為大數據類型的多樣性，所以可以將數據劃分為結構化數據和非結構化數據兩種，以往的以文本為主、便于存儲的數據為典型的結構化數據，而當前的音視頻文件、地理位置信息、圖片、網絡日志等則屬于非結構化數據，數據類型的多樣性給數據處理能力提出了更高的要求，給人們的信息素養提出了更高的要求。

1.3 大數據的優勢

1.3.1 大數據蘊含的新思想和新思維

在大數據時代來臨之前，我們只能通過抽樣調查的方式去分析問題，找出事物的因果關系。而在大數據時代，則大大拓展了研究范圍，通過全樣本方式來分析和解決問題，從而更好的認識和了解世界，不僅能夠研究事物的因果關系，還能夠處理事物的相關關系，如鯊魚對人類攻擊次數和冰淇淋銷量之間的正相關關系、體重增加與房屋出租的相關性等。

1.3.2 大數據在人工智能中的應用優勢

（1）大數據處理數據智能高效。人類社會已經進入了智能經濟時代，借助大數據能夠實現信息的智能化，利用有效工具來挖掘和處理數據，通過數據的“加工”來實現數據“增值”，從而盈利。具體來說，一方面借助大數據能夠實現信息收集和分析的智能化，另一方面則可以實現用戶需求與數據之間匹配的智能化。（2）大數據技術處理數據速度快。相較于以往，在大數據時代下，人工智能的數據獲取和數據分析更加快速和及時，能夠通過互聯網大數據分析快速呈現結果，從而提升效率。（3）相較于其他技術，大數據對數據處理結果更加確性。傳統數據分析難以精確調研用戶的行為習慣，精準性不足，而利用大數據分析能夠有效挖掘用戶的真實想法和行為習慣，呈現出的分析結果更為準確，大大提升了人工智能的精確性[1]。

2 大數據在人工智能中的具體應用

2.1 人工智能機器人

對人工智能機器人的感知層、操作層和認知層等進行詳細設定，能夠讓其發揮實際作用，如快速查找需要的信息、選擇播放軟件播放視頻等等。大數據技術與人工智能技術的結合能夠讓機器人像人類一樣思考和決策，通過傳感器傳遞海量信息，通過模式識別引擎對大數據進行系統化的分析，通過數據學習算法或數據反饋來深化智能機器人技能的設定，由此能夠優化人工智能機器人的應用[2]。

舉例來說，2017年5月，互聯網各大門戶網站首頁都報道著“阿法狗戰勝中國圍棋第一人柯潔”的文章，事實上，早在2016年，阿法狗就成功戰勝圍棋大師李世石，Google以研發的人工智能成功擊敗了人類智能，此類報道不絕于耳，百度公司研發的小度機器人在最強大腦中挑戰人類各界腦力精英，立于不敗之地給觀眾留下深刻印象，此外，配合人類對追查犯罪嫌疑人的表現也是相當的搶眼，這意味著不論在中國還是在世界范圍內，計算機技術發展正式進入人工智能時代，人工智能將為未來的世界帶來前所未有的新體驗。

2.2 智能制造

智能制造是未來制造業重要的發展趨勢，通過對工程的智能化改造來讓工程具有自我性，實現工廠對整個產品生產過程中各項復雜事物的自主管理，并自行制定效率最高的產品生產方案。需要注意的是，這種工廠制造的智能化改造涵蓋眾多方面，例如在生產設備上增加傳感器、控制器、生產系統信息化、制造系統網絡化等都屬于工廠智能化改造的范疇。就目前來看，受到眾多因素的影響，工廠機械設備往往會出現各種問題和故障，且這種問題和故障是難以預測的，一旦機械設備出現故障，必然會給工廠生產帶來負面影響，甚至造成一系列損失。而在大數據時代下，工廠將有著自我預測和診斷功能，對機械設備歷史運行數據進行收集和存儲，利用大數據技術進行數據分析，以此來預測設備健康狀況，并根據預測結果來及時進行設備維護，大大降低了機械設備的故障率，對于提升工廠生產效率和生產的安全性有著重要的意義[3]。

2.3 智能物流

大數據時代強調迅捷化、智能化，這不僅僅體現在產品生產的過程中，還體現在產品運輸的過程中，由此可見，大數據時代智能商業模式發展過程中，智能物流占據著重要地位。具體來說，智能物流指的是依托于物聯網、互聯網及企業內部網絡整合物流資源，以此來充分提升物流服務效率。智能物流的實現依賴于各種高新技術，例如人工智能技術、RFID技術、數據挖掘技術、自動識別技術及GIS技術等等。

以動態目標實時智能化監控為例，動態目標的實時監控不僅需要應用物聯網技術，還依賴于GPS/GIS技術，一物流配送車輛及動態目標監控為例，在實施的過程中，首先需要應用GPS技術進行配送車輛及動態目標的GPS定位，之后利用通信技術和GIS技術實現數據通信與處理，最后利用電子地圖和數據庫技術對采集的動態數據進行進一步分析與處理，從而能夠實時跟蹤物流配送車輛的位置，實時智能監控動態目標狀態。

3 結語

綜上所述，大數據與人工智能的融合發展是大勢所趨，但許多行業企業并不知道如何發揮大數據的價值。總體而言，大數據還是一個新興領域，基于大數據的人工智能發展模式應當明確具體的發展目標和機制，從產品、服務、生產、物流等各個方面著手，實現全面智能化發展。

參考文獻

[1] 王翔.大數據技術在人工智能中的應用探討[J].電腦編程技巧與維護，2018，（8）：96-97+105.

[2] 楊宇.大數據技術在人工智能中的應用研究[J].中國新通信，2018，（18）：123.

[3] 王洪艷，郭云峰.大數據技術在人工智能中的應用研究[J].數字技術與應用，2015，（12）：109-110.

Application of big Data Technology in Artificial Intelligence

LU Zi-hao

（Shandong Zibo NO.7 Middle School ， Zibo Shandong? 255000）

Abstract： This paper introduces the concept， characteristics and application advantages of big data， studies and analyses the specific application of big data technology in artificial intelligence， in order to provide reference for relevant research and practice.

Key words： big data; artificial intelligence; application