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大數據時代人工智能的創新與發展研究

發布時間:2020-01-02 09:39所屬分類:機電一體化瀏覽:1加入收藏

摘 要:新時代下隨著互聯網技術的不斷發展,網絡信息分享的大數據時代,人工智能成為社會發展中不可缺少的一部分。人工智能是現階段大數據時代下

  摘 要:新時代下隨著互聯網技術的不斷發展,網絡信息分享的大數據時代,人工智能成為社會發展中不可缺少的一部分。人工智能是現階段大數據時代下的產物,在網絡時代給人們帶來了更多的便利的同時,又通過人工智能人們可以不斷地去探索了解更多網絡產品。人工智能的發展也促使當前社會向著創新形勢的方向不斷發展。該文基于大數據概念下的人工智能發展歷程進行淺顯探究,從當前人工智能發展的現狀進行分析,探究當前時代下大數據和人工智能發展的創新策略。

  關鍵詞:新時代 互聯網 人工智能 大數據

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  近年來大數據和人工智能一直都是人們廣泛研究的重點,大數據和人工智能之間相互聯系、相互發展。大數據的發展依靠人工智能,而人工智能的發展也需要與大數據技術緊密相聯。因此在大數據時代,人工智能如何進行創新和發展,正是該文所需要研究的重點,這也關乎到當前社會和時代發展的方向。

  1 大數據時代的概述

  大數據本質上是一種數據的集合系統,更是信息共享的一種表現形式。在大數據時代人們的生活與計算機、互聯網等多種平臺之間相互連接。大數據時代人們之間所傳遞的內容更加龐大,傳遞的信息更加容雜,大數據時代給我們的生活帶來了便利。同時大數據也融入了我們生活中的各行各業,并融入到我們日常的學習和生活中。近年來大數據技術的不斷創新,在各行各業當中廣泛應用。大數據一詞最早是由2011年麥肯錫研究院所提出來的,在近年來才不斷流行起來,最開始是對于數據理論文化的挖掘,后來開始不斷突破,形成了非結構性的數據,并帶動了大數據的進一步拓展。大數據主要是通過運算和分布式系統進行的,對于系統的緊密聯系促使了各行各業之間的聯系。而大數據的技術本身也受到了各行各業的青睞,大數據技術的發展帶來了每一個行業的創新和變革。

  2 大數據與人工智能的關系

  近年來,大數據技術得到了不斷的發展,而人工智能技術也運用到了人們生活的各個方面,并且在多個領域運用了大數據和人工智能技術,給多個行業的發展提供了新的方法理念。隨著人們所擁有的數據規模不斷龐大,對于數據類型的增多和數據流轉的較快,使得數據統計和存放能力也在不斷增強,并且可以有效地對于各行各業的數據進行匯總,各行各業在數據進行結算和分析的過程中可以利用大數據技術對于現存的發展現狀和發展數據進行及時的檢索和統計分析。而人工智能領域的一些方式也開始運用大數據進行分析,并取得了好的效果,大數據可以有效地解決人工智能的拓展性和成長性問題。

  目前人工智能技術雖然不能實現人類的類似學習研究能力,主要在于人工智能看似簡單,但是是一個非常繁瑣的過程,需要海量的數據和極強數據處理的能力人工智能,如同人類一樣需要儲備豐富的知識和豐富的經驗。這些數據的支持推動著企業逐步發展,數據的儲存和分析需要技術的支持,而這些數據使機器得到很大的數據量,擁有很好的處理能力,與其形成人工智能數據量和數據能力相匹配。人工智能得到進一步發展,從而推動了大數據的發展。由此大數據和人工智能相聯系,人工智能的理論可以為大數據提供實用價值,而大數據的發展也可以促進人工智能的創新和延展價值的提升。

  3 大數據時代人工智能的創新與發展

  近年來,大數據和人工智能不斷地進行融合,并為人們廣泛所知。在科學家的研究下通過多種數據的結合,很多數據產品和智能產品之間不斷更新,給人們的生產生活中提供很多幫助。在我們的日常學習中已經接觸了很多數據和信息的平臺,我們可以獲得更多的知識,在生活中我們也可以運用人工智能技術更好地處理當前的事物,人工智能和大數據相結合可以有效地推動各行各業的發展。

  如人工智能機器人在自行運動過程中需要依靠大量的數據支持和知識儲備,而這一切都需要大數據進行支持,只有大數據才可以創造出更多的產品,而人工智能也離不開大數據的發展,兩者是相互依托的。隨著海量數據都不斷延展,在未來的人工智能的發展,主要集中在對于模式的識別專家系統、符號計算和人工神經網絡等多方面。現分析如下。

  3.1 模式識別

  探討模式的識別,首先需要了解計算機通過技術學計算的方式來對于模式的判讀和判斷,在計算機飛速發展的今天,人們一定會對于復雜的信息進行及時處理并進行深入研究。模式的識別功能可以給人們提供一定的便利,在人們對于數據進行整理和計算時,可以通過模式的識別功能,智能性地給人們提供可行性線索和必要的幫助。在現實社會中對于人們來說,很多知識的識別都是通過計算機方式來進行的,而這些識別功能的形成主要就是依靠大數據。

  識別功能可以為人們提供智能、創新可行的線索,在現實生活中高效的計算機識別特點可以對于光學的信息進行及時判斷,比如說現階段已經被廣為流傳的指紋識別功能就是模式識別的典型案例。現階段,日常生活和消費中都會使用指紋識別,甚至手機的開機鍵也是以指紋識別來進行的。指紋識別存在的原因是因為人類每一個人的指紋都是獨一無二的,每一個人的指紋都是獨特的,并沒有重復性,在很多年前很多專家就對于數字圖像進行了分析,從而建立起人類指紋識別的相關理論。隨后通過指紋鑒定系統可以對于指紋進行自動識別并廣泛運用到現實生活中。指紋識別就是模式識別的發展中而形成的。這一研究被應用于全自動指紋鍵式系統,有效促使指紋自動識別系統先河的開設,更好地服務于人民的生活。

  3.2 專家系統

  在未來我們的生活中人工智能是重要的發展方向,專家系統的使用也已經被廣泛運用到現實生活中,專家系統是具有海量的行業信息和專門領域的程序系統,是利用計算機技術和人工智能技術而形成的。根據某一個行業的權威而形成的一種系統性的知識專家系統,具有一定的專業性,是專家或各個研究所通過多年的相關知識研究和相關經驗總結中而形成的。通過推理和判斷,可以模擬出人類專家的判斷過程來幫助人們解決現實中所存在的問題,專家系統就是以一個人工智能的形式來進行替代的,通過人工智能可以替代真正的專家去處理復雜的難題,幫助人們更好地解決生活中遇到的復雜性問題。專家系統的實現需要具備該領域專家解決實際問題的機制,同時也需要建立起完善的儲存設備,并且由專門的專家進行總結分析。形成一個屬于專家自身的知識庫,通過知識庫的匯總可以進行有效的專家識別。

  現階段很多專家系統就可以通過對于人類信息的傳輸,進行快速的檢索和知識儲存,通過對于知識的收集和處理,可以很好地運用到多個行業和領域之中,并且對于現階段的知識類型進行及時的判斷,進而做出具體分析,并結合具體的問題提出具體的解決策略。很多科學家對于專家系統的研究一直以來較為廣泛。現階段來說,很多專家系統已經遍布于我們生活中的各行各業,也給我們的生活和工作帶來了很大的便利。

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