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山东时时彩:人工智能、大數據、云計算存在“親緣關系”

山东时时彩 www.yxchz.com 2018-05-109orange

         人工智能是計算機科學的一個分支,企圖了解其智能的實質,按照定義而言可以直接分為“人工”和“智能”。人工系統就是通常意義下的,并沒有什么歧義,而智能就存在很多說法。人工智能(Artificial Intelligence)簡稱AI,AI能根據大量的歷史資料和實時觀察(real-time observation)找出對于未來預測性的洞察(predictive insights)。如今人工智能商業化正在快速推進中,比如我們所知道和了解的人像識別、圖像識別技術、語音識別、自然語言理解、用戶畫像等。此類技術也現階段已經在金融、物聯網等行業得到應用!
         未來,人工智能也將不斷地融入生活,將體現在生活中的方方面面,發揮的作用也將越來越大,對我們生活的影響也會越來越多。
人工智能的背后基石就是大數據的支撐
         大數據是人工智能的基石,目前的深度學習也是建立在大數據的基礎上,對大數據進行計算訓練并從中提取中對計算機可用的知識或者是規律。
         什么是大數據呢?
         相信很多人就認為大數據就是大型數據庫,其實這樣的理解是有偏差的,不是完全正確的。“大規模”只是數據的量而言,并不是能代表里面的大量數據都是有用的,可以被深度學習的價值。其實常說的大數據真正應用是在2000年,因為信息交換、信息存儲、信息處理三個方面能力的大幅增長而產生的數據:
1. 信息交換:據估算,從1986年到2007年這20年間,地球上每天可以通過既有信息通道交換的信息數量增長了約217倍,這些信息的數字化程度,則從1986年的約20%增長到2007年的約99.9%。在數字化信息爆炸式增長的過程里,每個參與信息交換的節點都可以在短時間內接收并存儲大量數據。
2. 信息存儲:全球信息存儲能力大約每3年翻一番。從1986年到2007年這20年間,全球信息存儲能力增加了約120倍,所存儲信息的數字化程度也從1986年的約1%增長到2007年的約94%。1986年時,即便用上我們所有的信息載體、存儲手段,我們也不過能存儲全世界所交換信息的大約1%,而2007年這個數字已經增長到大約16%。信息存儲能力的增加為我們利用大數據提供了近乎無限的想象空間。
3. 信息處理:有了海量的信息獲取能力和信息存儲能力,我們也必須有對這些信息進行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在數據量逐漸增大的同時,也相應建立了靈活、強大的分布式數據處理集群。
大數據在應用層面:大數據往往可以取代傳統意義上的抽樣調查、大數據都可以實時獲取、大數據往往混合了來自多個數據源的多維度信息、大數據的價值在于數據分析以及分析基礎上的數據挖掘和智能決策。


 
云計算(在上篇文章已經具體介紹過云計算,這里就不詳細介紹)是將我們傳統的IT工作轉為以網絡為依托的云平臺運行,NIST(美國國家標準與技術研究院)在2011年下半年公布了云計算定義的最終稿,給出了云計算模式所具備的5個基本特征(按需自助服務、廣泛的網絡訪問、資源共享、快速的可伸縮性和可度量的服務)、3種服務模式(SaaS(軟件即服務)、PaaS(平臺即服務)和IaaS(基礎設施即服務))和4種部署方式(私有云、社區云、公有云和混合云)。云計算的發展是比較早的,也不再是充當計算與存儲的工具而已,會是社會進步發展的一大表現。
未來可以預見的是云計算會是人工智能的助推器,將在助力人工智能方面發展層面意義深遠。
人工智能也好,大數據也好,云計算也好,這些都是推動當代社會不斷發展的科技,其內在的關系也是彼此相互助力依附前行共同發展的。
 
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