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大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能的創(chuàng)新與發(fā)展研究

2021-12-30 07:37:45張博宙
科學(xué)與信息化 2021年15期
關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī)人工智能系統(tǒng)

張博宙

成都市科學(xué)技術(shù)發(fā)展研究中心 四川 成都 610041

引言

大數(shù)據(jù)時(shí)代人們對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用已經(jīng)不陌生,大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用也愈來(lái)快,人工智能技術(shù)在這一新的時(shí)代背景下而逐漸變得熱門,成為諸多領(lǐng)域需求量比較大的現(xiàn)代化技術(shù)。大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)給諸多行業(yè)發(fā)展帶來(lái)了變化,產(chǎn)生了影響,人們所擁有的數(shù)據(jù)量愈來(lái)愈大的同時(shí),對(duì)數(shù)據(jù)處理分析的需求也愈來(lái)愈大,數(shù)據(jù)類型增多以及流轉(zhuǎn)速度加快,數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)以及存放的需求不斷增大,所以人工智能技術(shù)的出現(xiàn)能夠解決當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代中人們遇到的一些難題,在大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用下,能有助于提高數(shù)據(jù)分析的效率,在對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用下能幫助解決人工智能拓展性以及成長(zhǎng)性問(wèn)題。當(dāng)前人們對(duì)人工智能技術(shù)的發(fā)展還無(wú)法實(shí)現(xiàn)人類類似學(xué)習(xí)研究的能力目標(biāo),人工智能看著簡(jiǎn)單,但確實(shí)一個(gè)比較煩瑣的過(guò)程,要有大量的數(shù)據(jù)以及比較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力的人工智能,這就需要在未來(lái)的技術(shù)發(fā)展中,能夠進(jìn)一步突破。

1 大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能技術(shù)所應(yīng)用的領(lǐng)域是比較廣的,如在深度學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺(jué),虛擬個(gè)人助理等方面,都能發(fā)揮比較重要的作用。從以下幾點(diǎn)應(yīng)用方面進(jìn)行闡述:

1.1 人工智能深度學(xué)習(xí)應(yīng)用

人們常常戲稱仍鴻智能猶如火車,苦苦期盼終于來(lái)到,但是呼嘯而過(guò)卻將你拋在了身后,這是笑談,但是也反映出人工智能技術(shù)發(fā)展的迅速以及讓人不可想象的快速[1]。大數(shù)據(jù)時(shí)代人們的思維觀念也開始逐漸發(fā)生了變化,人們對(duì)數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)處理更加重視,而人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠發(fā)揮其深度學(xué)習(xí)的功能,作為人工智能中的重要分支,無(wú)論是市面公司數(shù)量或投資人投資喜好,深度學(xué)習(xí)都是重要的應(yīng)用領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)的主要技術(shù)原理就是構(gòu)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò),隨機(jī)初始化所有連接權(quán)重,把大量數(shù)據(jù)情況輸出這一網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)處理動(dòng)作和學(xué)習(xí),這一動(dòng)作如果是符合指定動(dòng)作,就會(huì)增強(qiáng)權(quán)重,如果是不符合會(huì)降低權(quán)重,系統(tǒng)在這一過(guò)程進(jìn)行對(duì)權(quán)重做出調(diào)整,在成千上萬(wàn)次的學(xué)習(xí)過(guò)程中能夠超過(guò)人類的表現(xiàn)。

1.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)在當(dāng)前的各領(lǐng)域中應(yīng)用所發(fā)揮的作用愈來(lái)愈大,應(yīng)用的領(lǐng)域愈來(lái)愈廣泛,計(jì)算機(jī)視覺(jué)中人工智能應(yīng)用發(fā)揮的作用比較突出。計(jì)算機(jī)視覺(jué)主要是計(jì)算機(jī)從圖像當(dāng)中識(shí)別物體以及場(chǎng)景和活動(dòng)的能力,計(jì)算機(jī)視覺(jué)的廣泛細(xì)分應(yīng)用,如醫(yī)療成像分析能有助于提高疾病預(yù)測(cè)水平,診斷以及治療的水平,人臉識(shí)別技術(shù)在支付寶和一些網(wǎng)上自助服務(wù)用來(lái)自動(dòng)識(shí)別照片人物方面發(fā)揮著比較重要的作用,在安防以及監(jiān)控方面的應(yīng)用也比較廣泛[2]。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)中的人工智能技術(shù)應(yīng)用,是通過(guò)圖像處理操作和其他相關(guān)技術(shù)共同支持下所實(shí)現(xiàn)的,組成的序列把圖像分析任務(wù)進(jìn)行分解成比較方便管理的小塊任務(wù),如有的技術(shù)能從圖像當(dāng)中檢測(cè)物體邊緣和紋理,分類技術(shù)能作為確定識(shí)別到的特征是不是代表系統(tǒng)已知的一類物體,在這一技術(shù)的支持下能夠方便人們的生活以及工作。

1.3 虛擬個(gè)人助理中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中,虛擬個(gè)人助力就是人工智能的體現(xiàn),如Siri為例子進(jìn)行闡述,用戶可以對(duì)著Siri講話,語(yǔ)音能夠馬上被編碼轉(zhuǎn)換成壓縮的數(shù)字文件,這一文件包含著用戶語(yǔ)音等的信息,用戶手機(jī)在開機(jī)的狀態(tài)下,語(yǔ)音信號(hào)被轉(zhuǎn)入用戶使用的移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商基站中去,在系列的固定電線發(fā)送用戶互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)供應(yīng)商,供應(yīng)商擁有云計(jì)算服務(wù)器,服務(wù)器中內(nèi)置諸多的模塊,能夠在技術(shù)手段的應(yīng)用下進(jìn)行識(shí)別用戶講話的內(nèi)容,所以從技術(shù)的應(yīng)用來(lái)看主要是本地語(yǔ)音識(shí)別和云計(jì)算服務(wù)的結(jié)合,智能化的程度比較高[3]。

1.4 引擎推薦中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)在引擎推薦中的應(yīng)用也是比較廣泛的,也是人們比較熟悉的,人們?cè)谏暇W(wǎng)的時(shí)候常常會(huì)有這樣的體驗(yàn),網(wǎng)站會(huì)結(jié)合自己之前瀏覽的頁(yè)面以及搜索過(guò)的關(guān)鍵字進(jìn)行推送相應(yīng)的網(wǎng)站內(nèi)容,這就是引擎推薦技術(shù)的表現(xiàn)。谷歌搜索引擎之所以會(huì)做免費(fèi)的搜索引擎,主要就是搜集大量自然搜索數(shù)據(jù),豐富其大數(shù)據(jù)庫(kù)搜索,這樣能為后面人工智能數(shù)據(jù)庫(kù)做準(zhǔn)備[4]。從引擎推薦技術(shù)的原理來(lái)看,其中智能化的運(yùn)用主要是基于用戶行為屬性,在算法分析處理下主動(dòng)發(fā)現(xiàn)用戶當(dāng)前或是潛在需求,主動(dòng)推送信息給用戶信息網(wǎng)絡(luò),這樣能迅速地將信息推薦給用戶,能夠提高用戶瀏覽效率以及轉(zhuǎn)化率。

2 大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能創(chuàng)新發(fā)展

大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,人工智能的創(chuàng)新發(fā)展有著無(wú)限可能,科學(xué)技術(shù)的發(fā)展日新月異,人們對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用需求也在不斷增大,這些都能對(duì)人工智能發(fā)展創(chuàng)造無(wú)限的可能。近些的發(fā)展過(guò)程中,大數(shù)據(jù)以及人工智能的發(fā)展在進(jìn)行融合,人們對(duì)此已經(jīng)有了清楚的認(rèn)識(shí),科學(xué)家研究過(guò)程中已經(jīng)采用多種數(shù)據(jù)結(jié)合,一些數(shù)據(jù)產(chǎn)品和智能產(chǎn)品間不斷更新,能夠給人們生產(chǎn)生活帶來(lái)諸多的便利和幫助[5]。日常生活中人們接觸到的數(shù)據(jù)信息平臺(tái),能夠幫助人們獲得豐富的知識(shí),生活中能運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行處理工作上的難題,人工智能和大數(shù)據(jù)的結(jié)合能對(duì)各領(lǐng)域各行業(yè)的發(fā)展起到推動(dòng)作用,比較常見的人工智能機(jī)器人,自行運(yùn)動(dòng)中會(huì)需要很多的數(shù)據(jù)作為支撐,需要有比較多的知識(shí)儲(chǔ)備,只有大數(shù)據(jù)才能創(chuàng)造更多產(chǎn)品,人工智能是無(wú)法離開大數(shù)據(jù)而獨(dú)自發(fā)展的,兩者有著相互依存的關(guān)系。當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展背景下,海量數(shù)據(jù)不斷延伸,數(shù)量的規(guī)模愈來(lái)愈大,這對(duì)人工智能的發(fā)展創(chuàng)造了良好的條件,未來(lái)的人工智能發(fā)展方面主要在模式識(shí)別系統(tǒng),專家系統(tǒng),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),符號(hào)計(jì)算等方面。為能對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能創(chuàng)新發(fā)展有更多的認(rèn)識(shí),從以下進(jìn)行闡述:

2.1 專家系統(tǒng)

人工智能技術(shù)中專家系統(tǒng)是比較重要的組成部分,該人工智能技術(shù)在生活和工作當(dāng)中應(yīng)用也比較廣泛,未來(lái)的發(fā)展中也會(huì)成為人工智能發(fā)展比較重要的方向。專家系統(tǒng)在生活中的應(yīng)用價(jià)值是比較高的,有著海量行業(yè)信息以及專門領(lǐng)域程序系統(tǒng),是通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)以及人工智能技術(shù)形成,結(jié)合某行業(yè)權(quán)威形成的系統(tǒng)性知識(shí)專家系統(tǒng),有著相應(yīng)專業(yè)性,是專家或各研究所在多年知識(shí)研究以及經(jīng)驗(yàn)總結(jié)當(dāng)中形成的,系統(tǒng)的應(yīng)用中在通過(guò)推斷以及判斷,能模擬人類專家判斷過(guò)程,從而有助于幫助人們解決實(shí)際生活當(dāng)中的一些難題[6]。專家系統(tǒng)是以人工智能形式處理復(fù)雜的難題,幫助人們解決生活難題的系統(tǒng),專家系統(tǒng)的有效實(shí)現(xiàn),要有對(duì)這一領(lǐng)域轉(zhuǎn)接解決問(wèn)題的機(jī)制,需要構(gòu)建完善儲(chǔ)存的設(shè)備,通過(guò)專門專家總結(jié)分析,形成屬于專家自身的知識(shí)庫(kù),在知識(shí)庫(kù)匯總下能進(jìn)行有效專家識(shí)別,當(dāng)前的一些專家系統(tǒng)能通過(guò)人們信息傳輸,迅速檢索以及存儲(chǔ)知識(shí),在對(duì)知識(shí)收集處理下,能在多個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)進(jìn)行應(yīng)用,能對(duì)現(xiàn)階段知識(shí)類型有效及時(shí)判斷和分析,結(jié)合具體問(wèn)題能提出相應(yīng)解決策略。一些科學(xué)家對(duì)專家系統(tǒng)的研究比較廣泛,在未來(lái)的技術(shù)發(fā)展中,專家系統(tǒng)的應(yīng)用將會(huì)更為廣泛。

2.2 模式識(shí)別系統(tǒng)

人工智能技術(shù)組成中模式識(shí)別系統(tǒng)也是比較重要,在對(duì)模式識(shí)別進(jìn)行探討前要對(duì)計(jì)算機(jī)通過(guò)數(shù)學(xué)計(jì)算進(jìn)行判斷進(jìn)行了解,這一模式識(shí)別的處理識(shí)別和自動(dòng)判斷能力比較突出。計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中,人類對(duì)于復(fù)雜的信息處理能力會(huì)進(jìn)一步的提高,在這一方面的研究也會(huì)更加的深入,模式識(shí)別功能也會(huì)成為人類識(shí)別自身智能創(chuàng)造了可行線索和提供必要的幫助。生活當(dāng)中對(duì)人們來(lái)說(shuō)比較重要的就是光學(xué)和聲學(xué)信息判斷識(shí)別,準(zhǔn)確高效是計(jì)算機(jī)識(shí)別比較大的特點(diǎn),人們當(dāng)前在生活當(dāng)中所運(yùn)用的指紋識(shí)別的功能就是比較典型的例子[7]。每個(gè)人的指紋都是獨(dú)一無(wú)二的,有著唯一性,許多年前我國(guó)的專家已經(jīng)對(duì)數(shù)字圖像離散幾何性質(zhì)進(jìn)行深入觀察研究,構(gòu)建了從人類指紋灰度投向精確計(jì)算紋線局部方向,能夠提取人類指紋特征信息的理論以及算法,這一研究在全自動(dòng)指紋鑒定系統(tǒng)當(dāng)中得到了應(yīng)用,開創(chuàng)了我國(guó)指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用先河。

2.3 符號(hào)計(jì)算技術(shù)

大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,人工智能的應(yīng)用發(fā)展會(huì)愈來(lái)愈廣泛,其中的符號(hào)計(jì)算是計(jì)算機(jī)發(fā)明以來(lái)比較重要的用途,符號(hào)計(jì)算發(fā)展不是純數(shù)字計(jì)算,這是和傳統(tǒng)數(shù)字計(jì)算存在的不同之處,是智能化計(jì)算,是對(duì)數(shù)值實(shí)施有效處理形成的計(jì)算,符號(hào)計(jì)算范圍比較多,計(jì)算方式能替代傳統(tǒng)繁雜算術(shù)方式,是智能化計(jì)算,能在符號(hào)的計(jì)算處理方面發(fā)揮積極作用[8]。符號(hào)代表類型比較多,有整數(shù)以及有理數(shù)諸多的種類,能通過(guò)符號(hào)替代,20世紀(jì)50年代開始,符號(hào)計(jì)算方式在人們的生活中得到了廣泛的應(yīng)用,但是當(dāng)時(shí)應(yīng)用還不是很廣泛,在計(jì)算機(jī)以及人工智能技術(shù)的出現(xiàn)后,符號(hào)計(jì)算方式在人們生活中應(yīng)用愈來(lái)愈廣泛,能夠促進(jìn)計(jì)算更為友好化,靈活性技巧計(jì)算能使得符號(hào)計(jì)算操作方式更加便捷,操作頁(yè)面上能采用鍵盤輸入以及計(jì)算機(jī)處理實(shí)施,符號(hào)計(jì)算交互處理的效果也比較良好,對(duì)人們生活中遇到的一些問(wèn)題處理能發(fā)揮積極作用。

2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是20世紀(jì)80年代以來(lái)人工智能領(lǐng)域所興起的研究熱點(diǎn),主要是從信息處理的角度來(lái)對(duì)人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)抽象,構(gòu)建某種簡(jiǎn)單模型,依照不同連接方式進(jìn)行組成不同網(wǎng)絡(luò)。工程和學(xué)術(shù)界常常直接稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或是類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這是一種運(yùn)算的模型,是通過(guò)諸多的節(jié)點(diǎn)間相互聯(lián)結(jié)構(gòu)成的,每個(gè)節(jié)點(diǎn)都是特定輸出函數(shù),也被稱為是激勵(lì)函數(shù),每?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)間連接代表著一個(gè)通過(guò)這一連接信號(hào)的加權(quán)值,稱為是權(quán)重,這就如同人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)記憶。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是自適應(yīng)非線性的信息處理系統(tǒng),并且有著非局限性以及非常定性和非凸性的特征,神經(jīng)元處理單元能夠表示不同對(duì)象,如特征以及概念等。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性適應(yīng)性的信息處理能力,能夠克服傳統(tǒng)人工智能的方法對(duì)直覺(jué)的缺陷,這樣能夠在神經(jīng)專家系統(tǒng)以及智能控制和組合優(yōu)化等方面的應(yīng)用比較廣泛。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人們的生活中應(yīng)用愈來(lái)愈廣泛,但是涉及的研究層面還比較多,有分布存儲(chǔ)以及并行處理和自組織等優(yōu)勢(shì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他技術(shù)進(jìn)行結(jié)合,形成了研究熱點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)經(jīng)過(guò)幾十年發(fā)展,在模式識(shí)別以及信號(hào)處理和人工智能方面取得了良好成效。如在信息處理方面,在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用下能發(fā)揮模仿以及替代和人的思維有關(guān)的功能,從而能有助于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)診斷以及問(wèn)題求解等,系統(tǒng)的容錯(cuò)性以及自組織性的能力比較強(qiáng),系統(tǒng)應(yīng)用的效果也比較突出,當(dāng)前的職能信息系統(tǒng)的自動(dòng)跟蹤監(jiān)測(cè)儀器系統(tǒng),智能儀器和自動(dòng)故障診斷等系統(tǒng)的應(yīng)用愈來(lái)愈廣泛,這些都是在人工神經(jīng)網(wǎng)系統(tǒng)的支持下發(fā)揮著重要作用,未來(lái)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的應(yīng)用中將會(huì)發(fā)揮更大的作用價(jià)值。

3 結(jié)束語(yǔ)

綜上,大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,人工智能技術(shù)的應(yīng)用所涉及的領(lǐng)域比較廣泛,為能有效提升人工智能技術(shù)應(yīng)用的作用,這就要求在技術(shù)的升級(jí)優(yōu)化方面加強(qiáng)重視,對(duì)人工智能技術(shù)不斷創(chuàng)新和發(fā)展,才能有助于將該技術(shù)的價(jià)值充分體現(xiàn)出來(lái)。上文中對(duì)人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用,以及創(chuàng)新發(fā)展的狀況進(jìn)行簡(jiǎn)要闡述,從人工智能技術(shù)的相關(guān)技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行了探究,由于篇幅限制不能進(jìn)一步深化論述,希望能起到拋磚引玉的作用,以待后來(lái)者居上。

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