汪京坪

摘要

為了進(jìn)一步解析大數(shù)據(jù)和云計算對人工智能發(fā)展的支持，解讀全新的計算升級路徑，本文分析了人工智能利用云計算與大數(shù)據(jù)的運(yùn)行機(jī)制。并對兩種技術(shù)結(jié)合后支持人工智能發(fā)展的本質(zhì)因素加以探討，進(jìn)而總結(jié)了在大數(shù)據(jù)結(jié)合云計算之后創(chuàng)新人工智能的發(fā)展傾向，以便為相關(guān)研究提供理論參考。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù) 云計算 人工智能 創(chuàng)新發(fā)展

大數(shù)據(jù)計算與云計算的深入結(jié)合，必然支持人工智能技術(shù)的不斷創(chuàng)新。在這一過程中，大數(shù)據(jù)技術(shù)的功能逐步完善，而云計算的輔助性資源解析能力也在不斷加強(qiáng)，必然對人工智能的創(chuàng)新性發(fā)展具備更高的應(yīng)用價值。

1 人工智能利用云計算與大數(shù)據(jù)的運(yùn)行機(jī)制

人工智能的發(fā)展之所以能夠不斷接近人類思考方式，最為重要的條件便是運(yùn)算機(jī)制的可行性。早期人工智能算法依賴于關(guān)鍵詞黑白名單和過濾技術(shù)，后期發(fā)展出貝葉斯過濾算法等等。就其利用價值而言，仍然是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的應(yīng)用價值更高，對于人工智能運(yùn)算機(jī)制的輔助性也更為便捷。假設(shè)計算機(jī)系統(tǒng)提出較為復(fù)雜的奇函數(shù)f（x），并不需要考量該個函數(shù)的求解方向，但可以明確在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入條件x，其值f（x）可描述近似解集范疇的特征，最終輸出人工智能認(rèn)為最接近的解集。因此，這一取值范疇的界定，需要以大數(shù)據(jù)海量信息為對比條件，不斷優(yōu)化近似值的接近度。同時需要借助云計算的對比資源，建立邏輯關(guān)系之后延展認(rèn)知邊界，標(biāo)識和梳理數(shù)據(jù)類型的可利用價值。方能促使人工智能的輸出結(jié)果接近于真實(shí)訴求，真正完成智能化的結(jié)果輸出。

2 大數(shù)據(jù)結(jié)合云計算對人工智能的支持

2.1 大數(shù)據(jù)對人工智能的發(fā)展性支持

在大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷發(fā)展的過程中，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)資源的可利用價值不斷提升。人工智能需要在自主學(xué)習(xí)機(jī)制中不斷演化智能思維，不斷接近于人類思考模式，才能為諸多功能需求提供支持。大數(shù)據(jù)之所以能夠?yàn)槿斯ぶ悄芴峁?shù)據(jù)服務(wù)，在于數(shù)據(jù)類型的豐富性。當(dāng)這種豐富性完全契合了人工智能處理?xiàng)l件，則含量信息的甄選與利用價值也會隨之優(yōu)化。大數(shù)據(jù)主要存在三種類型：

（1）結(jié)構(gòu)化數(shù)存在固定格式或長度，諸如表格類的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，描述了人工智能的淺層交互信息，如：國籍、性別、姓名等等。

（2）是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的描述性并不充分，非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)可描述非固定長度的數(shù)據(jù)資源，諸如網(wǎng)頁信息、語音、或視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型。

（3）半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中HTML格式或XML格式等，也是人工智能必須識別的標(biāo)識性數(shù)據(jù)類型。

因此，三種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型的表現(xiàn)形式均需要人工智能來識別，并進(jìn)行系統(tǒng)分析，方能達(dá)到從數(shù)據(jù)識別到智能甄選的轉(zhuǎn)化。

2.2 云平臺對關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息的整合效力

雖然大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠綜合多種數(shù)據(jù)的海量信息特征，但人工智能并無法直接應(yīng)用這些信息做出主觀決策。其中缺乏資源對比數(shù)據(jù)，讓人工智能的自主決策機(jī)制過于單薄。而云計算的出現(xiàn)，則在最大限度上整合了多種數(shù)據(jù)資源的有效形式，補(bǔ)充了資源整合效力，對人工智能的識別決策提供了輔助性支持。在設(shè)計云計算之初，其本質(zhì)目標(biāo)便是對資源的管理，其中涉及到計算資源、網(wǎng)絡(luò)資源、存儲資源三個方面。計算資源為人工智能提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的分析框架，網(wǎng)絡(luò)資源促進(jìn)人工智能的自主學(xué)習(xí)，存儲資源不斷升級人工智能的認(rèn)知邊界。因此，云計算并非提供了最直接的數(shù)據(jù)資源，但是提供了資源整合的輔助性支持，可為人工智能的自我迭代與演化提供輔助路徑。貫穿了大數(shù)據(jù)與人工智能的技術(shù)契合度之后，便可由人工智能自主選擇完善方向和資源類型。

3 在大數(shù)據(jù)結(jié)合云計算之后創(chuàng)新人工智能的發(fā)展傾向

3.1 從數(shù)據(jù)到資源

大數(shù)據(jù)技術(shù)本身的5V特征支持了信息普遍利用價值，但也存在利用價值實(shí)現(xiàn)維度的局限性。而云計算解決數(shù)據(jù)困境時，便獲取了另一種網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)資源的價值再造。重新獲得數(shù)據(jù)支持后，數(shù)據(jù)資源的豐富性、完備度、利用價值必然優(yōu)勢突出。而人工智能只有借助了優(yōu)勢資源后，才能規(guī)避海量數(shù)據(jù)的計算冗余，為快速識別數(shù)據(jù)特征，提出智能決策提供輔助性支持。故而，從數(shù)據(jù)到資源的轉(zhuǎn)，是大數(shù)據(jù)結(jié)合云計算的發(fā)展要素，更加是優(yōu)化人工智能運(yùn)行效率的必要條件。

3.2 從概率到畫像

人工智能此前的分析維度趨向于某一特定概率的預(yù)期結(jié)果，但并未精準(zhǔn)描述該結(jié)果的智能認(rèn)知。而在借助了云計算的功能之后，其圖像信息的理解能力更強(qiáng)，可辨析人類思維的邏輯延展維度。諸如淘寶大數(shù)據(jù)平臺，僅通過用戶瀏覽信息的頻次，便可推薦用戶所需的商品類型。這種基于個人主觀選擇傾向的推薦方式，便是人工智能借助云計算服務(wù)平臺實(shí)現(xiàn)的技術(shù)架構(gòu)，可支持人工智能推薦精準(zhǔn)用戶畫像信息，補(bǔ)充選擇機(jī)制的完備度。

3.3 從IaaS到PaaS

人工智能為終端網(wǎng)絡(luò)用戶提供的服務(wù)均借助Intemet完成，既需要計算機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施的支持，也需要軟件服務(wù)平臺的支撐。因此，基礎(chǔ)設(shè)施僅為運(yùn)算支持，平臺服務(wù)才是優(yōu)化智能資源利用價值的潛在條件。當(dāng)IaaS不斷向PaaS轉(zhuǎn)化后，其智能服務(wù)的效率與輸出結(jié)果才可能被終端用戶所接受。諸如：阿里云、騰訊云、網(wǎng)易云等，其其服務(wù)理念上均擴(kuò)充了虛擬云數(shù)據(jù)處理中心的功能，可為網(wǎng)絡(luò)終端用戶提供更為便捷和快速的智能化服務(wù)。

4 結(jié)語

綜上所述，匯集云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能三方面技術(shù)類型之后，人工智能的數(shù)據(jù)資源處理能力逐步加強(qiáng)。雖然目前真正支持人工智能自主迭代的演化機(jī)制很難操作或?qū)嵺`，但隨大數(shù)據(jù)與云計算的深度結(jié)合，必然能夠支持人工智能計算的快速發(fā)展，為全新的智能化時代提供科技創(chuàng)新的發(fā)展路徑。

參考文獻(xiàn)

[1]朱珺辰，高俊杰，宋企皋.大數(shù)據(jù)、人工智能與云計算的融合應(yīng)用[J].信息技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化，2018（03）：44-47.

[2]姜世戟.人工智能應(yīng)用在我國銀行業(yè)的探索實(shí)踐及發(fā)展策略[J].西南金融，2018（02）：44-49.