大数据开启人工智能时代解析

2018-04-16国家知识产权专利局自动化部

电子世界 2018年20期

国家知识产权专利局自动化部邓亮

国家知识产权局专利局电学审查部邓茜

在互联网技术应用范畴不断拓展的情景下，大数据技术应用以及人工智能时代发展情况已成为社会各阶层群体关注的焦点。关于大数据与人工智能两个领域的研究工作从未终止过，从很大程度上分析，大数据与人工智能之间存在密切相关，人工智能时代的到来对大数据技术表现出强烈的依赖性。

1.大数据

大数据又被叫做海量资料，实质上就是在新兴模式的协助下获得具有强大洞察能力、精确决策能力与优质程序的批量性、带有很大增长空间与多样化信息资产。“大数据”概念最初是维克托·迈尔·舍恩伯格与肯尼斯：库克耶所编著的《大数据时代》一书中被提及的，可以被理解为不应用随机分析法（抽样调查）的便捷方法，而应用全部数据进行解析处理方式。大数据的特征可做出如下归纳：规模大、多元性、分析速率快、数据信息资料真实度高、数据资料实用价值大。

要全面解读大数据的内涵，就需对其行系统化的分解措施，从如下三个方面展开：①理论：理论为认知能够提升的必要渠道，也是被众人所肯定与传导的基线。从大数据的特征定义去解析各个行业对大数据的整体勾画与定性；从对大数据价值层面去深入解析其珍贵所在；洞察大数据的发展趋势；从大数据私密这一独特而重要的视域去审查个体与数据信息之间的关系。②技术：技术可以被视诶大数据价值体现以及可持续发展的基础，大数据技术以云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术等为主，其能阐述大数据从收集、处理、存管至结果形成的全过程。③实践：实践是大数据价值体现的最终方式，当下，互联网、政府机关、企业与个人均对大数据做出相应的实践，并勾画了美好景象以及将要实现的蓝图。

2.人工智能的诞生和发展

人工智能已经有超过半个世纪的发展历程，其经历众多坎坷，构建了几个鲜活的流派。最近几年中，伴随着大数据技术与云计算的发展进步，人工智能的发展看到了新的曙光，获得了更大的发展前景：云计算为人工智能时代的到来构建了坚实的计算平台，大数据为人工智能时代的发展输送了充实的数据资源。正因如此，人工智能从以往的游戏与科幻，逐步发展为现如今的产业与现实。

早在上个世纪50年代，“人工智能之父”图灵教授首次提出了一个图灵测试的概念，其功能在于检测某一系统是否具备人类的智能，判断的依据是看该系统是否具备“骗”过人类的能力。若个体无法辨析出其是系统还是人类，就可以视为该系统具备了人类的智能。

在最近的二十年发展历程中，人工智能在社会各个行业获得令人瞩目的成绩，在很多领域中发挥的作用是人类可望不可及的，并且和普通人存在很大差别，甚至在游戏、人脸识别、语音识别等方面，已超过人类顶级专家水平。

在2017年伊始，人工智能系统 AlphaGo 横扫人类的一流围棋棋手。人类棋手产生了巨大的思想震惊，一个人类棋手60盘连胜目标的实现几乎是遥不可及的。将来的人工智能系统（如机器人），将会是具有情感、温度的系统。当下人类自以为“人”是最伟大的生灵。以机器人为实例进行分析，便会认为人比机器伟大，这主要是因为机器仅是社会体系的构成部分。机器人的概念可作出如下描述：通过机器去实现人的部分能力，这样的系统便被定义为机器人。有具备扫地功能的扫地机器人、可以做饭是做饭机器人。换个思维思考问题，是否会产生用人类去实现机器系统局部功能的状况呢？这个问题并不是凭空想象出来的。最常见的是网络上的游戏系统，在一个人进入游戏系统以后，其就会在游戏网络中为其他玩家提供一些服务。那么在该类系统中，人被视为对外界提供服务的主体，和系统提供的软件功能存在很多相同点。由此可见，人也是机器系统的一部分。

3.人工智能的影响分析

3.1 人工智能对自然科学的影响

在需要应用数学计算机工具处理问题的学科，人工智能技术带来的帮助是显而易见。值得注意的是，人工智能也能协助人类对自体智慧与能力水平的形成过程。

3.2 人工智能对经济的影响

当下，专家系统在社会各个行业中均有所应用，产生的经济效益是庞大的。人工智能对计算机工业、网络工业可持续发展目标的实现也有所帮衬。但是在人工智能规模化应用的情景中，劳务就业问题也随即衍生出来。因为人工智能在科技与工程领域均有所应用，其有效的将人类各类手工操作技术以及脑力活动取而代之，将会促使社会结构发生翻天覆地的变化。

3.3 人工智能对社会的影响

人工智能时代的带来，也开启了人类文化生活的新模式。当下，已经上市的各种游戏逐渐发展成更具高智能水平的交互式文化娱乐手段。人工智能已经在各大游戏制造商的开发领域得到广泛性应用。

4.大数据与人工智能之间的关系

最近几年中，关于大数据与人工智能两个领域的研究工作有很多，其间有存在相互促进的关系，养成出很多新方法、应用与价值。

当下，人类针对数据规模大、数据类型繁多、数据流转迅速与数据真实性高的大数据，具备保存、提取、检索、归类与统合等多项能力，大数据技术的发展与进步在其间发挥的作用是不同代替的。并且，人工智能时代研发的部分理论与方法，已经在大数据分析方面有所应用，取得了相对较好的效果。

国内有研究发现，处理人工智能的拓展性与生长性的现实问题，一定需要大数据技术的辅助与支撑。以往，人工智能技术还不具备和人类类似的学习研究能力。究其原因，主要是由于人工智能类似简单，实际上为一类较为繁杂的事情，人工智能的两个必要条件为有海量数据的支持与对该类数据超强的处理能力，过去使用的机械并不具备以上两个条件。

从某种层面上分析，人工智能与人类存在很多相似之处，应持有大批量的知识与充足的经验，而这些知识与经验的背后均应有大量的数据做“后台”。大数据技术功能的发展与进步，为大量数据信息的存管、解析提供一定的技术支撑，促使机器获得充足的数据量并持有相应的处理能力，这和人工智能时代发展中所需的数据量与处理数据的能力需求相一致。只有在这样的情景下，人工智能时代才能实现可持续发展的目标。人工智能时代的到来，也反向作用于大数据技术，促进数据的发展与进步。由此可见，大数据技术与人工智能时代发展之间形成良性互动关系。

若将大数据与人工智能时代之间的关系视为依存关系，不如说大数据技术是人工智能时代开启的“金钥匙”。人工智能时代中的一些理论与方法，在很大意义上分析能够促使大数据技术“增值”。同时，大数据发展为人工智能时代的发展提供更大的助力源泉。

5 人工智能时代的展望

5.1 模式识别

模式识别，从字面上分析，即应用计算机设备与数学计算方法，去专研模式的自动判断、阅读、处理等辨识功能。对当下大数据技术与人工智能时代发展实况进行分析，笔者认为伴随着计算机技术的发展与进步，人类在对繁杂信息处理过程中进行更深一步研究，同时，模式识别功能的发挥，也为个体正确辨识自身才智提供了线索与必要的帮助。

陆薇就职于昆仑智汇数据科技（北京）有限公司，在2017中国软件大会的“中国人工智能和大数据百人会·数智思享高峰论坛”上，其指出自己所在的公司长期以来应用大数据与人工智能技术协助工业企业处理问题与提升价值。陆薇指出人工智能技术在工业领域的应用将会出现部分规则与机理，但这并不是绝对的，例如进行风力发电，风力与气候条件密切相关，在与风电厂、跟风力发电机相关时，工作人员就会应用与空气动力学原理相关知识去构建模型，此时计算机就会准确、高效的识别以上原理在应用期间的可行性。

当下，模式识别应用的最典型的案例为指纹识别。每个人的指纹是独特的。在数十年之前，我国部分专家学者就全面观察与深度研究数字图像的离散几何属性，从而构建了由人类指纹的灰度图像精确计算纹线局部方向，进而获取了人类指纹特征信息的有关理论何算法。以上研究结果的发现，为全自动指纹鉴定系统提供了严谨的理论依据，为国内指纹自动识别系统的应用创造了先决条件。

5.2 专家系统

专家系统，是人工智能后续发展的一个主要趋向，当下专家系统在人们的生产生活中也有应用。从本质上分析，专家系统可以被视为一类具备大量的行业或领域专业知识与经验的次序系统。其以计算机科学技术与人工智能技术为依托，首先结合某个行业或领域部分权威专家或数个专家所提供的有关知识与经验，继而进行更深层次的推测与判断，最后实现对人类专家的判断决策过程的完美优化。上述过程的运行，能够协助人们在生活实践中处理一些需要由专家解决的繁琐问题。

专家系统的实现一定要有两个条件去支撑：①持有与该领域专家处理现实问题相类似的推理机制；②构建一个相对完善化的、存有该领域内经过专家事先解析、归纳，同时能够依照某种规律表示的专家知识库。上述两个条件必须同时存在，否则专家识别系统建设目标将是天方夜谭。

国内有大量的研究表明，专家系统能够实现对人类输数据信息的快捷处理，同时有选择性的应用相关行业与领域知识进行科学推测，从而做出相关判断与决策。科学家们对专家系统的研究有较长远的历程，其研究成果始终受到科学家的高度重视。在科学技术日新月异的时代中，功能各异的专家系统已经在各个行业中均有应用，且取得了优良成果。

当下，专家系统大体上有十种类型，分别是教育型、预侧型、解释型、维修型、规划型、诊断型、调试型、设计型、控制型等。

5.3 符号计算

科学计算为计算机设备研发以来，最基础、最主要的一种用途。科学计算可以被分为两个类型：①纯数值的计算；②符号计算。符号计算与传统的纯数值计算存在本质上的区别，其为一类智能化的计算，以采用处理相关符号进行计算的方式为主。在符号计算领域中，符号可以代表的类型有多种，例如实数、复数、整数、有理数等，此外，符号也可以用于代表函数、多项式、集合等。

过去，人类就企图拥有一个能够进行符号计算的计算机软件系统，去帮助人们完成一些计算任务。在上个世纪40年代末期，就有人员对该项内容展开研究。当下，伴随着计算机科学技术与人工智能技术的深度发展进程，多类可进行符号计算的计算机系统软件陆续被研发。这些符号计算软件功能完善且齐全，共同特征可作出如下概述：①人机界面友好型，命令输入过程便捷灵活，反应敏捷，操作方便；②在操作界面上，通常都支持交互式处理，个体以键盘为媒介将命令输送至计算机设备中，输入命令，计算机对其进行处理后就能快速呈现结果。

尽管计算机设备能有效的运行个体对其传送的命令，但有一定局限性，但是在符号计算领域中已经有很大的改进，笔者认为在大数据技术与人工智能时代的引领下，符号计算领域将会获得更大的发展与进步。