人工智能需要有大數(shù)據(jù)支撐

人工智能主要有三個分支：

1.基于規(guī)則的人工智能；

2.無規(guī)則，計算機讀取大量數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、概率分析等方法，進行智能處理的人工智能；

3.基于神經(jīng)元網(wǎng)絡的一種深度學習。

基于規(guī)則的人工智能，在計算機內根據(jù)規(guī)定的語法結構錄入規(guī)則，用這些規(guī)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(shù)據(jù)，提升人工智能本身的能力/精準度”。如今，大量數(shù)據(jù)產(chǎn)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(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，使得人工智能進一步優(yōu)化。

大數(shù)據(jù)挖掘少不了人工智能技術

大數(shù)據(jù)分為“結構化數(shù)據(jù)”與“非結構化數(shù)據(jù)”。

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

目前，非結構化數(shù)據(jù)激增，企業(yè)數(shù)據(jù)的80％左右都是非結構化數(shù)據(jù)。隨著社交媒體的興起，非結構化數(shù)據(jù)更是迎來了爆發(fā)式增長。復雜、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(tǒng)意義上人工智能領域所研究的技術。

搜索引擎中的大數(shù)據(jù)與人工智能

將大數(shù)據(jù)與人工智能結合運用最好的當屬Google和Apple。

Google提供優(yōu)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(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Gmail、Google Docs等獲取大量的“非結構化數(shù)據(jù)”。這樣一來，Google的“大腦”就變得更加聰明了。

此外，Google還研發(fā)了“語義搜索”的進化系統(tǒng)；Apple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(xiàn)代的人工智能進化，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成立了一個新的合作團體：開放汽車聯(lián)盟(Open Automotive Alliance)；而Apple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(xiàn)導航、通話、音樂播放等服務）。

最近，Google又宣布將于2017年向市場投入自動駕駛汽車，2013年8月已經(jīng)完成了48萬公里的試駕。48萬公里試駕的大數(shù)據(jù)成為了行駛經(jīng)驗數(shù)據(jù)，為人工智能的自動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Apple已經(jīng)給汽車等傳統(tǒng)行業(yè)帶來了深深的危機感。而他們的顛覆式創(chuàng)新，其實是來自大數(shù)據(jù)與人工智能的結合?；蛟S這一點非常值得我們思考。同樣的現(xiàn)象、同樣的顛覆會不會發(fā)生在更多的，甚至是所有的其他傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中呢？

作者：工業(yè)和信息化部國際經(jīng)濟技術合作中心 王喜文