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浅谈大数据与人工智能的发展分析
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浅谈大数据与人工智能的发展分析
人工智能的范围很广,广义上的人工智能泛指通过计算机(机器)实现人的头脑思维,使机器像人一样去决策。在威尔·史密斯主演的电影《我,机器人》里面机器人像人一样思考就是人工智能。我们可以把人工智能看作是个大容器,里面包括了数据分析、机器学习、深度学习。
人工智能早在60年以前就有了,在这几年开始爆发,学生认为真正的原因是:互联网提供了海量数据,而海量数据给一直困扰人工智能发展的难题提供了了解及办法,让数据量以指数级增长,机器的智能水平也就随着数据量的增长而获得了突飞猛进的发展。每个时代都有每个时代的思维方式,这个时代最重要的思维变化是从单纯的机械思维转变到大数据思维。
一、大数据的定义及发展分析
学生认为如今的智能时代,数据愈来愈重要,我们甚至已经进入了一个:“数据不是一切,但一切将成为数据”的阶段。在学习计算机课程之前,学生以为大数据就是一堆数据,或者是必须要有数字来组成,在学习课程了解相关知识之后,发现不是这样的,数据的范畴要广泛得多;在日常生活当中很多东西都可以算作数据,比如:数字、照片、视频,信息等等,甚至我们收到的邮件都可以算作数据,有了数据之后,再通过系统性的真理,变成信息,信息再经过简洁抽象的加工,演变成个了知识。所以,数据、信息和知识是层级递升的关系,一层比一层高,人类不断通过知识改变世界,数据就是一切知识的基础,“大数据”则是智能时代存在的基础。
自20世纪90年代起,网络技术、数码技术和电子信息系统的发展,推动计算机技术从数值领域发展到非数值领域。数据技术经历了一次革命性的变化,多媒体技术将文字、图形、影像、音响和动画技术融为一体,数据的生产、复制和存储能力急骤增强。世界各国相继实施和推进数字化战略,数字城市、数字社区和数字家庭不断涌现。从磁盘、光盘到互联网、传统媒体数字化转型,以手机带动的新型移动传输方式的发展,大大提升了大规模数据传输速度。小数据时代逐渐向大数据时代过渡。
2000年至2010年被视为“大数据时代”奠基的10年。中国互联网数据中心估计:2002年世界产生了5EB新数据,2006年产生了161EB新数据,2006年至2010年,每年为数字宇宙所增加的信息将是2006年的6倍多,达到988EB,或者说每18个月就翻一番。实际上,据2010年和2011年同项研究所发布的信息,每年全球所创造的数字化数据总量超过了这个预测,2010年达到了1200EB,2011年增长到了1800EB。
至今为止,全世界所产生的数据规模将达到2010年的44倍。经过10年的发展,新的数据标准、规则更加成熟,无线通信新技术在企业生产、市场流通与大众消费领域日益扩大。在云计算普及化及信息环境更加完善的前提下,越来越多的企业、社区和家庭使用更高级别的数据标准,各种层次和各种功能的数据中心如雨后春笋般应运而生,数字城市、智能网络和数据系统不断涌现。
大数据时代与小数据时代的数据观重视数据的因果关系有所不同,在大数据时代,数据处理变得简单快捷。利用所有的数据,而不再仅仅依靠一小部分,并且允许所有数据不精确性的存在,“不再渴求数据的因果关系,而去关注数据的相关关系,不需要知道为什么,只需要知道是什么”。“思维的转变颠覆了人类千百年的思维习惯,全新挑战了人类的认知和与世界交流的方式。它们是相互联系和相互作用的。”
二、大数据的三个特征
大数据和传统数据相比,不光是体量大,还有两个特征,一个是多维度,一个是时效性。关于体量大,打个比方:一辆拍街景的汽车,每天生产的数据就是1TB,而一部电影的数据大约有500兆,那么相当于一辆汽车每天拍街景能够产生出大约2000部电影的数据,如果按照地球的人口来算,那么每天生产的数据就是一个相当大的体量了;其次,什么是多维度呢?百度曾经发布了一个统计结果,叫《中国十大“吃货”省市排行榜》。榜单上一些内容还挺有趣,像北京网友最经常问的问题是“某某的皮能不能吃”;内蒙古网友最关心“蘑菇能吃吗”,宁夏网友最关心的竟然是“螃蟹能吃吗”。这个榜单的数据是怎么来的呢?百度没做民意调查和饮食习惯的研究,而是从“百度知道”的7700万条和吃有关的问题里“挖掘”出来的。为什么说这件事就反映了大数据的多维度呢?因为“百度知道”的数据维度很多,不光涉及食物的做法、吃法、成分、价格,还能收集一些隐含信息。比如提问者或回答者的个人信息,用的是手机还是电脑,用什么浏览器。这样,百度就可以得到不同年龄、性别和文化背景的人的饮食习惯。如果再结合每个人使用的手机或电脑的品牌和型号,分析他们的收入,百度甚至能分析出不同收入阶层的人的饮食习惯。也就是说,这些隐形维度对于饮食习惯虽然没有直接影响,但是如果把原来看上去没关系的维度联系起来,经过挖掘、加工和整理,就能得出有意义的统计规律。再者就是大数据的时效性,它帮助我们做到了很多过去做不到的事情,比如城市的智能交通管理。以前没有智能手机和智能汽车,很多大城市虽然有交通管理中心,但它们收集的路况信息最快也要滞后20分钟。用户看到的,可能已经是半小时前的路况了。这样的信息就没啥价值。但是,能定位的智能手机普及以后可就不一样了。大部分用户开放了实时位置信息,做地图服务的公司,就能实时得到人员流动信息,并且根据流动速度和所在位置,区分步行的人群和汽车,然后提供实时的交通路况信息,给用户带来便利。这就是大数据的时效性带来的好处。
三、大数据是智能时代产品的重要特征
智能时代的到来,海量数据的产生,急需从结构化的、非结构化的、原生态的数据中挖掘出有效的、新颖的、有用的、可以理解的信息和知识。而智能产品本身能够产生数据或获取数据,能够通过数据与人或其他产品连接并互动,在大数据时代,数据源已经成为智能产品的基础设施,以大范围、低成本的方式获取相关数据成为可能。
智能时代的智能化产品其技术特征为“基于新技术的产品的智能化设计”,产品体现出智能的特征。“智能”即智慧和能力,约翰·麦卡锡(John McCarthy)将“智能”定义为“使一部机器的反应就像一个人在行动时所反应的一样”。人具备感知外部世界并对外部世界做出行动的能力,要使机器具备人的行动能力,首先需要感知外部世界,然后机器像人的大脑一样思考,最后做出行动,其中“思考”是核心问题,也是最难的问题,而数据是思考的基础资源。
在智能化时代,第一基于传感技术的发展,机器可以感知复杂的外部环境,机构学、机械学的发展使得机器能完成应对外部环境的各种行动。第二物联网技术使得机器与机器之间可以互相传递信息,机器之间构成了一个生态系统。“数据”携带着关键信息在机器与机器之间、机器与人之间流动,通过数据分析可以预测环境中即将的行动,通过预判可以使机器率先行动。第三云计算的发展使机器摆脱了繁重的躯体,能在云进行思考,计算设备的分布式布局实现了计算的规模化,使得机器运行更快、更聪明。第四:移动互联网的发展,使得人可以随时随地进行机器交互,人与机器开始融合,机器开始像人一样思考。
“大数据”是智能时代产品的存在基础。产品具备人脑的思考功能,是基于数据的学习和分析的,物物连接本质上就是数据的连接,创建交互接口的目的就是创建数据的通道。2016年,利用大数据和智能学习算法,Google开发的人工智能产品AlphaGo打败了世界围棋冠军李世石,人类在人工智能方面已经达到了一个崭新的水平,如何“获取数据”,如何“使用数据”已成为产品智能化的关键环节。
“大数据”成为智能产品设计考虑的重要因素。硬件和软件的一体化成为产品开发的趋势,硬件负责实现产品的“行动功能”,软件负责思考“如何行动”。移动互联网的快速发展,使人对产品的控制变得随时随地,产品对人的学习也变得随时随地。软硬一体化构成的产品系统能自动收集、产生数据,海量的产品数据构成大数据,基于大数据挖掘可以获得产品的新价值,数据是智能产品新价值的载体。
四、总结
学生认为大数据让人工智能技术得到了飞跃的发展,人工智能实际上就是如何处理数据的问题,人工智能的发展水平可以用三个维度来描述,即强度、扩展性和能力。强度是指人工智能系统的智能化程度,扩展性是指人工智能系统可以解决的问题的范围,能力是指人工智能系统所能提供的平均解决方案的质量。它带来的智能革命要求我们抛弃旧的思维,切换到大数据思维,用不确定的眼光看到世界,用强相关性替代因果关系。学生认为,智能时代会给我们的社会带来巨大的变化,最终只有极少的人还能够实现跨越,引领时代。在人工智能2.0时代,我们需要并且期待一个新的框架:过去我们比谁能更好的融入到人群社会里,未来智能时代很看的是我们跟机器合作的能力。总的来说,智能时代是社会发展的大趋势。
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