人工智能之AI與Big Data
人工智能和大數(shù)據(jù)區(qū)別:
大數(shù)據(jù)是需要在數(shù)據(jù)變得有用之前進(jìn)行清理、結(jié)構(gòu)化和集成的原始輸入,而人工智能則是輸出,即處理數(shù)據(jù)產(chǎn)生的智能。這使得兩者有著本質(zhì)上的不同。
人工智能是一種計(jì)算形式,它允許機(jī)器執(zhí)行認(rèn)知功能,例如對輸入起作用或作出反應(yīng),類似于人類的做法。人工智能系統(tǒng)不斷改變它們的行為,以適應(yīng)調(diào)查結(jié)果的變化并修改它們的反應(yīng)。人工智能系統(tǒng)旨在分析和解釋數(shù)據(jù),然后根據(jù)這些解釋來解決實(shí)際問題。人工智能是關(guān)于決策和學(xué)習(xí)做出更好的決定。在某些方面人工智能會代替或部分代替人類來完成某些任務(wù),但比人類速度更快,錯(cuò)誤更少。
大數(shù)據(jù)是一種傳統(tǒng)計(jì)算。它不會根據(jù)結(jié)果采取行動,而只是尋找結(jié)果。它定義了非常大的數(shù)據(jù)集,可以存在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(在使用上也有差異)。大數(shù)據(jù)主要是為了獲得洞察力。
人工智能和大數(shù)據(jù)協(xié)同:
雖然人工智能和大數(shù)據(jù)有很大的區(qū)別,但它們?nèi)匀荒軌蚝芎玫貐f(xié)同工作。這是因?yàn)槿斯ぶ悄苄枰獢?shù)據(jù)來建立其智能,特別是機(jī)器學(xué)習(xí)。
機(jī)器學(xué)習(xí)中,為了訓(xùn)練模型,需要大量的數(shù)據(jù),而且數(shù)據(jù)需要結(jié)構(gòu)化和集成到足夠好的程度,以便機(jī)器能夠可靠地識別數(shù)據(jù)中的有用模式。大數(shù)據(jù)技術(shù)滿足這樣的要求。
人工智能是基于大數(shù)據(jù)的支持和采集,運(yùn)用于人工設(shè)定的特定性能和運(yùn)算方式來實(shí)現(xiàn)的,大數(shù)據(jù)是不斷采集、沉淀、分類等數(shù)據(jù)積累。
大數(shù)據(jù)提供了大量的數(shù)據(jù),并且能從大量繁雜的數(shù)據(jù)中提取或分離出有用的數(shù)據(jù),然后供人工智能來使用。即人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的數(shù)據(jù)已經(jīng)被“清理”了,無關(guān)的、重復(fù)的和不必要的數(shù)據(jù)已經(jīng)被清除。這些“清理”工作是由大數(shù)據(jù)技術(shù)來完成或保障的。
大數(shù)據(jù)可以提供訓(xùn)練學(xué)習(xí)算法所需的數(shù)據(jù)。有兩種類型的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí):初期離線訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和長期在線訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。人工智能應(yīng)用程序一旦完成最初離線培訓(xùn),并不會停止數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。隨著數(shù)據(jù)的變化,它們將繼續(xù)在線收集新數(shù)據(jù),并調(diào)整它們的行動。因此,數(shù)據(jù)分為初期的和長期的(持續(xù)的)。機(jī)器學(xué)習(xí)從初期和長期收集到的數(shù)據(jù)中不斷學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。不斷學(xué)習(xí)和磨練其人工智能的模型和參數(shù)。
人工智能發(fā)展的最大飛躍是大規(guī)模并行處理器的出現(xiàn),特別是GPU,它是具有數(shù)千個(gè)內(nèi)核的大規(guī)模并行處理單元。這大大加快了人工智能算法的計(jì)算速度。人工智能需要通過試驗(yàn)和錯(cuò)誤學(xué)習(xí),這需要大量的數(shù)據(jù)來教授和培訓(xùn)人工智能。人工智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)越多,其獲得的結(jié)果就越準(zhǔn)確。因此可以看出,人工智能是依托于大數(shù)據(jù),或者說人工智能底層基于大數(shù)據(jù)。
此外,在大數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的同時(shí),人工智能研發(fā)者也一定不要忘了,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用必然會帶來個(gè)人隱私保護(hù)方面的挑戰(zhàn)。有效、合法、合理地收集、利用、保護(hù)大數(shù)據(jù),是人工智能時(shí)代的基本要求。
最后還要澄清的一點(diǎn)是:大數(shù)據(jù)在人工智能中的作用是將人類或物體行為活動抽象為或轉(zhuǎn)變?yōu)楹A繑?shù)據(jù),對數(shù)據(jù)清洗、提質(zhì)等預(yù)處理,供人工智能系統(tǒng)使用,而對數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分,并非全部。
結(jié)語:
人工智能和大數(shù)據(jù)既有聯(lián)系又有區(qū)別,且可以協(xié)同工作。人工智能需要通過試驗(yàn)和錯(cuò)誤學(xué)習(xí),需要大數(shù)據(jù)來教授和培訓(xùn)人工智能。人工智能需要依托大數(shù)據(jù)來建立其智能。在大數(shù)據(jù)在人工智能中發(fā)揮作用的同時(shí),人工智能研發(fā)者千萬不要忘了,合理地收集和利用大數(shù)據(jù),注意個(gè)人隱私的保護(hù)。對數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分,并非全部。

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