◆王盼盼

大數(shù)據(jù)時(shí)代下人工智能應(yīng)用研究探討

◆王盼盼

（鄭州財(cái)經(jīng)學(xué)院 河南 450000）

大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，人工智能研究初露鋒芒。如何利用海量數(shù)據(jù)為人工智能技術(shù)的應(yīng)用普及添磚加瓦成為研究熱點(diǎn)。本文簡(jiǎn)要探討大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)、應(yīng)用優(yōu)勢(shì)、運(yùn)行條件及應(yīng)用前景等內(nèi)容。文章主要討論分析大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能所涉及的領(lǐng)域，為了不斷更新應(yīng)用服務(wù)，將大數(shù)據(jù)和人工智能進(jìn)行有效結(jié)合。

大數(shù)據(jù)；人工智能；應(yīng)用研究；

目前，人工智能技術(shù)研究突破重大，人工智能應(yīng)用逐漸融入日常生活。大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)指數(shù)增長(zhǎng)，如何合理利用海量數(shù)據(jù)為人們提供生活工作便利，成為研究熱點(diǎn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以有效處理各項(xiàng)數(shù)據(jù)信息，與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合，發(fā)揮人工智能快速精準(zhǔn)計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，有效解決實(shí)際問題，加快社會(huì)發(fā)展。

1 大數(shù)據(jù)時(shí)代與人工智能概述

1.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代

大數(shù)據(jù)[1-3]是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)挖掘是解釋數(shù)據(jù)及其相互關(guān)系的一門學(xué)科，需要大量數(shù)據(jù)反復(fù)對(duì)比完成。挖掘過程單一，存在大量的反復(fù)環(huán)節(jié)：采集數(shù)據(jù)源，提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)、整理分析，得出結(jié)論?，F(xiàn)今各行業(yè)應(yīng)用普及，特別是電信、農(nóng)業(yè)、銀行、電力、化學(xué)品等行業(yè)數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)處理工作繁重。數(shù)據(jù)挖掘作為一個(gè)全新的專業(yè)學(xué)科，應(yīng)用范圍廣，發(fā)展?jié)摿薮?，是?dāng)今社會(huì)的重要研究對(duì)象。由于大量、反復(fù)的循環(huán)挖掘過程，人力無法實(shí)現(xiàn)，急需人工智能技術(shù)支持。

隨著各行業(yè)海量數(shù)據(jù)的激增，更多領(lǐng)域?qū)⒂瓉砣斯ぶ悄芸焖侔l(fā)展。人工智能研究應(yīng)契合大數(shù)據(jù)時(shí)代，以更自動(dòng)、智能、高效、普適為發(fā)展方向，為各領(lǐng)域、各行業(yè)挖掘有效數(shù)據(jù)、展現(xiàn)實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

1.2 人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究使計(jì)算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為的一門綜合性前沿學(xué)科，與基因過程、納米科學(xué)并列為 21 世紀(jì)的三大尖端技術(shù)。人工智能在 20世紀(jì)中葉誕生，發(fā)展過程可以分為四個(gè)階段：萌芽階段（20 世紀(jì) 40 年代到 50 年代）、形成階段（20 世紀(jì) 50 年代至 60 年代）、發(fā)展階段（20 世紀(jì) 70 年代到 90 年代早期）和成熟階段（20世紀(jì)90年代末期至今）。

1950年圖靈測(cè)試用于判定計(jì)算機(jī)是否智能，1969年召開第一屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議，人工智能得到國(guó)際認(rèn)可。1980年第一屆機(jī)器學(xué)習(xí)國(guó)際研討會(huì)，人工智能興起。1997年IBM深藍(lán)第一次擊敗世界冠軍人工智能進(jìn)入成熟階段。人工智能用于優(yōu)化生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)、提高工作效率和質(zhì)量。研究學(xué)派大致分為符號(hào)主義（主要研究專家系統(tǒng)和知識(shí)工程等內(nèi)容）、聯(lián)結(jié)主義（主要研究機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等）和行為主義（主要研究智能控制、智能機(jī)器人等）三類。

大數(shù)據(jù)時(shí)代下，人工智能幫助人們完成高危操作、完善某些較為復(fù)雜的問題，應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展，小到日常生活中的“吃、穿、住、行”，大到宇宙的探索。人工智能為生活提供便利，具有方便快捷特點(diǎn)的智能化生活引起社會(huì)關(guān)注。2016年，Alpha Go戰(zhàn)勝了世界頂級(jí)棋手，人工智能成為熱點(diǎn)話題。本文主要探討人工智能應(yīng)用優(yōu)勢(shì)以及應(yīng)用策略。

2 人工智能應(yīng)用研究背景

2.1 研究熱點(diǎn)

（1）專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)：根據(jù)業(yè)界共識(shí)標(biāo)準(zhǔn)建立，系統(tǒng)可自主推理與判斷。包括專業(yè)理論、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)庫(kù)和問題求解推理機(jī)兩部分。主要應(yīng)用于預(yù)測(cè)、診斷、監(jiān)視等領(lǐng)域。

（2）機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)：模擬人類的學(xué)習(xí)活動(dòng)，獲取知識(shí)、技能，預(yù)測(cè)事件、做出相應(yīng)決策。作為人工智能的核心，主要包括機(jī)械、示教、類比和實(shí)例四種學(xué)習(xí)策略，常見算法有決策樹，隨機(jī)森林算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。主要應(yīng)用于自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、數(shù)據(jù)挖掘、智能機(jī)器人等。

（3）深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)：模擬人腦多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是人工智能的核心驅(qū)動(dòng)。具有強(qiáng)大的特征提取、遷移和多層學(xué)習(xí)能力。主要應(yīng)用于圖像識(shí)別、自然語言處理、自動(dòng)駕駛汽車等各種決策預(yù)測(cè)。

（4）機(jī)器視覺

機(jī)器視覺：用機(jī)器代替人眼完成人類無法實(shí)現(xiàn)的高危工作。通過圖像攝取裝置采集圖像，處理圖像、判別信息、輸出結(jié)果并執(zhí)行。目前，已實(shí)現(xiàn)物體定位、目標(biāo)識(shí)別、計(jì)數(shù)和運(yùn)動(dòng)跟蹤等功能，主要應(yīng)用于自動(dòng)化生產(chǎn)線中的工況監(jiān)視、成品檢驗(yàn)和質(zhì)量控制等。

（5）數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘：挖掘大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的有效信息，提取數(shù)據(jù)模式/模型，總結(jié)出原理和法則。主要有預(yù)測(cè)模型（最復(fù)雜）、數(shù)據(jù)分割、關(guān)聯(lián)分析和偏離分析等方法，主要應(yīng)用于多媒體、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等。

2.2 應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，主要有以下幾個(gè)方面：

（1）強(qiáng)處理

大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息處理成為必要環(huán)節(jié)，人工智能使用模糊語言搜集篩選有效信息?？茖W(xué)準(zhǔn)確的選擇信息，避免錯(cuò)誤信息的誘導(dǎo)，快速高效化分析處理，實(shí)現(xiàn)信息的分類和篩選。人工智能的高可靠性提高了信息的正確率，提高了工作辦事效率和實(shí)用性為企業(yè)提供巨大便利。

（2）廣覆蓋

面對(duì)海量信息，提取有效信息變得十分復(fù)雜。人工智能利用關(guān)鍵詞實(shí)現(xiàn)信息提取，避免了復(fù)雜傳統(tǒng)的查閱資料的方式，讓人們享受便捷智能生活。

（3）低成本

人工智能主要通過算法程序滿足用戶需求，低運(yùn)行成本決定了其普適性和廣域性，使企業(yè)投資、用戶量激增。

2.3 運(yùn)行條件

（1）操作維修人員

操作維修人工智能機(jī)器的技術(shù)人員應(yīng)具備專業(yè)的操作維修技能。應(yīng)精通技術(shù)知識(shí)，并擁有豐富的實(shí)操經(jīng)驗(yàn)，正確下達(dá)智能機(jī)器操作指令。未熟練掌握技術(shù)知識(shí)，易下達(dá)錯(cuò)誤指令，導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)留下安全隱患，減少使用壽命。

（2）定期檢測(cè)維修

人工智能系統(tǒng)程序設(shè)計(jì)復(fù)雜，所處理的數(shù)據(jù)異常龐大、工作內(nèi)容繁雜交叉進(jìn)行，長(zhǎng)期使用后，常出現(xiàn)系統(tǒng)卡頓、機(jī)器發(fā)熱等情況。企業(yè)應(yīng)安排專業(yè)技術(shù)人員定期檢測(cè)維修人工智能內(nèi)部構(gòu)架，以防機(jī)器發(fā)生故障，系統(tǒng)無法正常運(yùn)行，延誤工作進(jìn)度、降低工作效率。

3 人工智能應(yīng)用研究

大數(shù)據(jù)時(shí)代，將大數(shù)據(jù)與人工智能結(jié)合會(huì)產(chǎn)生無限可能。同時(shí)，人工智能也離不開大數(shù)據(jù)的支撐。人工智能應(yīng)用[4]融入日常生活和企業(yè)生產(chǎn)制造，不斷提升工作效率、科研創(chuàng)新創(chuàng)造，為人們提供便捷生活。人工智能應(yīng)用主要分為以下幾個(gè)方面：

3.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一門新興技術(shù)，產(chǎn)生和發(fā)展起來，主要應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域。由于原始數(shù)據(jù)冗余量大，數(shù)據(jù)格式不規(guī)則性等特點(diǎn)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以提取其中潛在高價(jià)值信息。從商業(yè)角度出發(fā)，雖然原始數(shù)據(jù)量冗余巨大，但通過篩選、挖掘、分析后，為商業(yè)決策提供參考依據(jù)，促進(jìn)相關(guān)企業(yè)的健康發(fā)展。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是大數(shù)據(jù)時(shí)代的重要基礎(chǔ)，有效挖掘才能合理推斷分析，得出所需的可靠結(jié)論，人工智能具備較大的優(yōu)勢(shì)。利用人工智能廣覆蓋優(yōu)勢(shì)，輸入模糊詞語通過一系列的算法，挖掘相關(guān)數(shù)據(jù)信息（包含人力挖掘無法涉及的信息）傳送至終端，供用戶隨時(shí)查看，為工作生活提供巨大的便利。

3.2 專家系統(tǒng)

當(dāng)今時(shí)代，專家意識(shí)明顯，社會(huì)認(rèn)可專家權(quán)威。與傳統(tǒng)專家不同，人工智能專家系統(tǒng)不再只根據(jù)大多數(shù)人的要求提出普適性分析和建議，而是根據(jù)用戶的獨(dú)特需求提出切合實(shí)際的個(gè)性化建議。為實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展，充分發(fā)展人的個(gè)性發(fā)揮重要作用。

3.3 網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)

目前，用戶信息泄漏現(xiàn)象頻出，防火墻和反垃圾郵件系統(tǒng)等應(yīng)用可提升計(jì)算機(jī)安全度，信息泄露情況明顯減少[5]。為保證計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全[6-9]，特將人工智能融入防火墻以及反垃圾郵件系統(tǒng)等應(yīng)用中。不斷完善智能防火墻和智能反垃圾郵件系統(tǒng)，進(jìn)一步發(fā)展全國(guó)聯(lián)網(wǎng)的防火墻系統(tǒng)，營(yíng)造和諧安全網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提升網(wǎng)絡(luò)用戶體驗(yàn)。

3.4 教育領(lǐng)域

隨著時(shí)代的進(jìn)步、網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，傳統(tǒng)的班級(jí)授課制形式已無法滿足現(xiàn)代教育發(fā)展需要。教育網(wǎng)絡(luò)打破地域限制，人們可在家中觀看學(xué)習(xí)在線課程。為促進(jìn)教育發(fā)展轉(zhuǎn)型[10-13]，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)教育[13-17]優(yōu)化，特利用人工智能建立學(xué)習(xí)興趣分析表，為進(jìn)一步深入學(xué)習(xí)提供科學(xué)參考依據(jù)。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，調(diào)取海量學(xué)習(xí)記錄數(shù)據(jù)，分析用戶學(xué)習(xí)成績(jī)和興趣方向，為用戶推薦適合自身發(fā)展的職業(yè)方向和學(xué)科專業(yè)方向。找到用戶的學(xué)習(xí)優(yōu)勢(shì)和不足，制定有效解決方案，逐一擊破學(xué)習(xí)壁壘。同時(shí)，根據(jù)用戶自主模糊輸入所選學(xué)習(xí)發(fā)展方向等信息，系統(tǒng)分析用戶并提供個(gè)性化參考意見。為培訓(xùn)機(jī)構(gòu)分析學(xué)員情況，得出有效結(jié)論提供先進(jìn)技術(shù)支持。

4 結(jié)語

本文簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，人工智能研究現(xiàn)狀，未來發(fā)展趨勢(shì)、研究熱點(diǎn)以及運(yùn)行條件等內(nèi)容。首先，使人工智能初學(xué)愛好者，快速清晰地了解人工智能應(yīng)用領(lǐng)域現(xiàn)狀和發(fā)展應(yīng)用概況。其次，簡(jiǎn)述人工智能發(fā)展階段、研究學(xué)派特點(diǎn)，有助于各學(xué)者預(yù)測(cè)未來研究熱點(diǎn)方向。最后，探討并展望了目前人工智能研究應(yīng)用領(lǐng)域。融合人工智能與大數(shù)據(jù)，拓寬人工智能應(yīng)用領(lǐng)域，展望人工智能應(yīng)用前景和熱門研究方向?！叭诤稀彼枷霝槿斯ぶ悄軕?yīng)用普及發(fā)展注入新力量，開拓新方向和引領(lǐng)新趨勢(shì)。目前，社會(huì)還處于“弱人工智能”階段，要真正實(shí)現(xiàn)機(jī)器自我學(xué)習(xí)和進(jìn)化，其研究、發(fā)展和應(yīng)用仍然任重而道遠(yuǎn)。

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