目前“人工智能”無疑是最流行的詞之一，“大數(shù)據(jù)”是自2012年以來的流行詞之一，現(xiàn)在大大小小的企業(yè)服務、論壇上都充斥著有關大數(shù)據(jù)、人工智能的內(nèi)容，那么人工智能+大數(shù)據(jù)的生態(tài)模式究竟是怎樣的？
2012年大數(shù)據(jù)是個流行詞，沒想到4年過后，在一些大數(shù)據(jù)論壇上還有人會說“如果我有大數(shù)據(jù)，我會怎樣怎樣……”好吧，如果還停留在如果上，就不該隨便上論壇演講，講不好說不準工作都沒了。現(xiàn)在大數(shù)據(jù)挖掘的技術都很成熟，更完善更系統(tǒng)的解決方案早已有人做得非常好。如果連數(shù)據(jù)都還沒有，那就什么都不用提了。畢竟，人工智能+大數(shù)據(jù)的生態(tài)模式已經(jīng)開啟。
7月初，據(jù)外媒福布斯報道百度將人工智能+大數(shù)據(jù)為中國政府采集數(shù)據(jù)提供支持。7月13日，李彥宏在百度的開放云戰(zhàn)略發(fā)布會上首度公開百度開放云“人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算”三位一體的發(fā)展戰(zhàn)略。為什么谷歌和百度都在人工智能領域重金發(fā)力？2015年百度投入研發(fā)創(chuàng)新的資金占公司總營收的16%。谷歌就不用說了，在量子計算這樣離實現(xiàn)還遙不可及的技術上都已經(jīng)投入很多研發(fā)資金。因為互聯(lián)網(wǎng)未來向智能+發(fā)展的基礎是數(shù)據(jù)。有數(shù)，有趨向完整的海量數(shù)據(jù)是現(xiàn)在所有巨頭在布局人工智能+大數(shù)據(jù)生態(tài)模式的重點。
數(shù)據(jù)獲取的最新模式：眾包
眾包是一種整合資源提升效率的方式，通過眾包可以在集合海量數(shù)據(jù)中，篩選符合一定標準的有效數(shù)據(jù)，能夠降低數(shù)據(jù)收集的成本，提高機器學習訓練的效率。有個生物學家叫戴維•休斯（David Hughes），他和作物流行病學家馬塞爾•薩拉斯（Marcel Salathé）將機器視覺技術和深度學習算法應用于農(nóng)業(yè)病蟲害智能防治上。他們將關于植物葉子的5萬多張照片導入計算機，并運行相應的深度學習算法，針對在明亮的光線條件及合乎標準的背景下拍攝出植物的照片，最終程序正確識別率高達99.35%。如果在互聯(lián)網(wǎng)上隨機選取的植物葉子照片，其識別準確率將降至30%-40%，這也是目前視覺識別技術在復雜環(huán)境下尚未突破的地方。為了突破算法的限制，提高準確率，休斯和薩拉斯開發(fā)手機應用Plant Village，讓世界各地的農(nóng)民通過Plant Village上傳患病作物照片，其中包含照片如何拍攝、拍攝地點、年份等大量數(shù)據(jù)，并包含農(nóng)業(yè)專家對此做出相應診斷的信息。這種方式出現(xiàn)之后，數(shù)據(jù)獲取的難度依舊聚焦在多維度數(shù)據(jù)資源的聚合，眾包可以解決從分散的個體獲取目標數(shù)據(jù)的問題，但對于基礎數(shù)據(jù)資源層的擴張和占領依然是一場沒有硝煙的砸錢戰(zhàn)斗。
數(shù)多了怎么辦：智能計算
有些人在努力獲取數(shù)據(jù)，有些人在為數(shù)據(jù)多而未能充分利用而焦慮。
數(shù)據(jù)量級達到一定程度，再利用數(shù)據(jù)優(yōu)化服務需要人工智能算法。隨著企業(yè)數(shù)據(jù)量的積累，挖掘數(shù)據(jù)提高效率變成了必需。比如商業(yè)應用中打車平臺的應用，國內(nèi)平臺滴滴與快滴合并之后，業(yè)務線從出租車擴張到專車、順風車、公交等領域，數(shù)據(jù)范圍猛增，數(shù)據(jù)量包含司機行為數(shù)據(jù)、顧客行為數(shù)據(jù)及各種路線數(shù)據(jù)、實時交通情況數(shù)據(jù)，定位數(shù)據(jù)等，據(jù)滴滴官方公布，滴滴出行每天處理的數(shù)據(jù)量達到70TB，由于訂單處理響應時間的要求，單純處理數(shù)據(jù)的效率已無法滿足實時服務的需求，必須借助人工智能算法才能夠進一步提升服務效果。從用戶體驗角度，也需要實現(xiàn)提升定位精準度，提高接單率，縮短應答時間。目前滴滴內(nèi)部基于海量數(shù)據(jù)+機器學習算法的推薦匹配系統(tǒng)，針對海量司機的交班時間、地點、接單/拒單情況等海量數(shù)據(jù)進行司機畫像，以此為基礎，針對實時的訂單數(shù)據(jù)，分配訂單時實時按需分配，滿足服務需求。從數(shù)據(jù)應用展現(xiàn)更宏觀價值的角度來看，基于滴滴已有數(shù)據(jù)，可整合實時交通情況數(shù)據(jù)，包括擁堵路段、集中路線、集中商圈等多維度動態(tài)數(shù)據(jù)，進行結構化處理，達到整合一個城市的車輛分布，實現(xiàn)統(tǒng)籌平衡調(diào)度的目的。