大數(shù)據(jù)技術(shù)在人工智能中的應(yīng)用探析*

鄭偉

(南陽(yáng)師范學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,河南南陽(yáng) 473000)

大數(shù)據(jù)技術(shù)本質(zhì)上是基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng),發(fā)展形成的統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)整合技術(shù)。而人工智能同樣是屬于計(jì)算機(jī)學(xué)科范疇的一項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)。眾多實(shí)踐表明,先進(jìn)技術(shù)之間的發(fā)展息息相關(guān),為此,大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能的融合發(fā)展,是科學(xué)技術(shù)發(fā)展的必由之路。隨著近年來(lái)我國(guó)對(duì)人工智能研究的不斷深入,使得人工智能在眾多行業(yè)領(lǐng)域得到推廣,而這其中離不開大數(shù)據(jù)技術(shù)的有力支持[1]。很長(zhǎng)一段時(shí)間以來(lái),研究人員在開展人工智能研究中,往往要考慮方方面面因素,評(píng)測(cè)因果關(guān)系,而通過(guò)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù),使這一過(guò)程得到了顯著簡(jiǎn)化。因此,要想推動(dòng)人工智能更高效地服務(wù)于人們的生產(chǎn)生活,就必須要將大數(shù)據(jù)技術(shù)作為技術(shù)支撐,通過(guò)對(duì)生產(chǎn)生活中一系列數(shù)據(jù)的采集分析,進(jìn)而推動(dòng)人工智能的有序健康發(fā)展。

1 人工智能發(fā)展歷程

人工智能的發(fā)展主要可分成萌芽階段、形成階段、發(fā)展階段以及成熟階段四個(gè)階段,其發(fā)展歷程。首先,在人工智能萌芽階段(20世紀(jì)40年代～50年代),因?yàn)?0世紀(jì)40年代計(jì)算機(jī)的誕生,人們展開了對(duì)應(yīng)用計(jì)算機(jī)替代或者擴(kuò)展人類相應(yīng)腦力勞動(dòng)的探索。阿蘭·圖靈創(chuàng)造了圖靈測(cè)試以評(píng)定計(jì)算機(jī)智能與否,并提出了計(jì)算機(jī)也能思維的觀念。其次,在人工智能形成階段(20世紀(jì)50年代～60年代),1956年,在美國(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院召開了研討會(huì),就通過(guò)機(jī)器模擬人類智能進(jìn)行了探討,并由此提出了“人工智能”的概念,隨著專家系統(tǒng)等技術(shù)的提出,人工智能由萌芽階段邁入進(jìn)第一次飛速發(fā)展。再次,在人工智能發(fā)展階段(20世紀(jì)70年代～90年代早期),20世紀(jì)70年代,人工智能由理論邁向應(yīng)用,諸如知識(shí)工程、專家系統(tǒng)得到不斷推廣;20世紀(jì)80年代,人工智能領(lǐng)域掀起機(jī)器學(xué)習(xí)的研究熱潮,并收獲了顯著的研究成果[2]。最后,在人工智能成熟階段(20世紀(jì)90年代末以來(lái)),20世紀(jì)90年代末,研究人員針對(duì)深度學(xué)習(xí)展開了深入研究;進(jìn)入21世紀(jì)實(shí)踐以來(lái),人工智能不斷發(fā)展成熟,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)成為人工智能研究的熱點(diǎn),并在眾多行業(yè)領(lǐng)域得到推廣。而人工智能的功能運(yùn)作要求通過(guò)運(yùn)算方可獲取結(jié)果。在推理期間運(yùn)算離不開龐大應(yīng)用數(shù)據(jù)的支持,由此要求龐大的數(shù)據(jù)對(duì)算法模型開展針對(duì)性訓(xùn)練,在這過(guò)程中,大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)

2.1 大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)指的是在相應(yīng)時(shí)間內(nèi)無(wú)法用常規(guī)方法對(duì)信息開展采集、捕捉及管理的數(shù)據(jù)集合,是需要借助其他處理手段方可有效提煉信息價(jià)值的資產(chǎn)?？偟膩?lái)說(shuō),大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量大、多樣性、高速性等特征,其中,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量大表明大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量十分龐大,如今在一些大型企業(yè)、專業(yè)工業(yè)計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)容量可達(dá)到EB級(jí)別;多樣性表明大數(shù)據(jù)既包含以往的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),還包含廣泛采用文件系統(tǒng)存儲(chǔ)的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);高速性則表明大數(shù)據(jù)要求數(shù)據(jù)分析處理應(yīng)具備實(shí)時(shí)性。通常而言,大數(shù)據(jù)的處理流程主要可分為:數(shù)據(jù)采集與集成、數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)解釋。

2.2 大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)

對(duì)于大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)而言,主要包括數(shù)據(jù)采集技術(shù),數(shù)據(jù)儲(chǔ)存技術(shù),數(shù)據(jù)表示、檢索與訪問(wèn),數(shù)據(jù)應(yīng)用與深層挖掘等,具體而言:(1)數(shù)據(jù)采集技術(shù)。數(shù)據(jù)采集技術(shù)是大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)功能的重要基礎(chǔ),換言之,大數(shù)據(jù)技術(shù)要想實(shí)現(xiàn)對(duì)各項(xiàng)數(shù)據(jù)的有效處理,切實(shí)提升數(shù)據(jù)應(yīng)用準(zhǔn)確性,必須要得到數(shù)據(jù)采集技術(shù)所提供的有力數(shù)據(jù)支持。一般來(lái)說(shuō),大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)采集主要通過(guò)管理系統(tǒng)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)、物理信息系統(tǒng)等系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)現(xiàn),依托對(duì)該部分系統(tǒng)的整合應(yīng)用,可實(shí)現(xiàn)對(duì)一系列數(shù)據(jù)的高效、全面采集,進(jìn)而為大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)際應(yīng)用提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。將數(shù)據(jù)采集技術(shù)應(yīng)用于人工智能中,可支持人工智能設(shè)備對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取,并開展好初步化分析工作,實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析功能,進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)應(yīng)用精準(zhǔn)性[3]。(2)數(shù)據(jù)儲(chǔ)存技術(shù)。數(shù)據(jù)采集結(jié)束后,可通過(guò)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù),以實(shí)現(xiàn)對(duì)龐大數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)提出了十分嚴(yán)格的要求,所以應(yīng)設(shè)置相應(yīng)的存儲(chǔ)空間以對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ),同時(shí)要確保數(shù)據(jù)的安全性、穩(wěn)定性。目前,常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)主要可分為傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化混合數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。對(duì)于人工智能設(shè)備而言,設(shè)備運(yùn)行必須引入數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù),實(shí)現(xiàn)可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能。在人工智能終端上,相關(guān)人員通過(guò)數(shù)據(jù)調(diào)取操作,可實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)用數(shù)據(jù)直接調(diào)取,以此不僅可提升人工智能運(yùn)行效率,還可降低數(shù)據(jù)傳輸成本。(3)數(shù)據(jù)表示、檢索與訪問(wèn)。如前文所述,大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量大、多樣性等特征?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)支持,對(duì)于數(shù)據(jù)的獲取要在數(shù)據(jù)庫(kù)中通過(guò)關(guān)鍵詞檢索進(jìn)行實(shí)踐,而由于檢索操作通常處在平行狀態(tài)下,這使得檢索結(jié)果可能會(huì)存在漏洞,難以滿足數(shù)據(jù)檢索需求。為此,通過(guò)引入HDFS系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)隨訪訪問(wèn)數(shù)據(jù)檢索功能,保障各項(xiàng)工作有序運(yùn)行。(4)數(shù)據(jù)應(yīng)用與深層挖掘。鑒于大數(shù)據(jù)的特征,還應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)開展深層挖掘及分析。面對(duì)龐大數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)應(yīng)用與深層挖掘可迅速挖掘數(shù)據(jù),并在數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)。在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中,通過(guò)這一技術(shù)可保證獲取數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,依托深層挖掘分析功能,可有效降低數(shù)據(jù)應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn),切實(shí)提升數(shù)據(jù)評(píng)定與選擇的科學(xué)性。

3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在人工智能中的應(yīng)用實(shí)踐

3.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用

隨著人工智能的不斷發(fā)展,智能制造應(yīng)運(yùn)而生,作為一項(xiàng)新的自動(dòng)化生產(chǎn)技術(shù),其指的是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)制造中相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集分析,進(jìn)而利用人工智能實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的整合應(yīng)用。通常來(lái)說(shuō),智能制造主要可分為智能制造系統(tǒng)、智能制造技術(shù)兩大部分,其中,智能制造系統(tǒng)是智能制造得以運(yùn)行的重要前提,智能制造技術(shù)則為智能制造發(fā)展提供了技術(shù)支持[4]。在制造實(shí)踐中,智能制造系統(tǒng)可實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,并依據(jù)相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行決策,以此實(shí)踐生產(chǎn)活動(dòng)的智能化進(jìn)行。近年來(lái),智能制造在制造領(lǐng)域得到廣泛推廣,并推動(dòng)了制造業(yè)的長(zhǎng)足發(fā)展,在這過(guò)程中,大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)揮了至關(guān)重要的作用,為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等工作提供有力支持。比如,基于大數(shù)據(jù)技術(shù)制造企業(yè)對(duì)相關(guān)目標(biāo)客戶群體開展分析,進(jìn)而在進(jìn)行市場(chǎng)營(yíng)銷時(shí)保證廣告宣傳的準(zhǔn)確性,提升營(yíng)銷策略的針對(duì)性,最終促進(jìn)收獲更為理想的營(yíng)銷效果。

3.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能建筑中的應(yīng)用

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,各種先進(jìn)科技不斷被引入至城市化發(fā)展中,其中大數(shù)據(jù)技術(shù)便在智能建筑中得到應(yīng)用,為智能建筑發(fā)展提供了可靠技術(shù)支持。首先,面對(duì)近年來(lái)城市中不斷增多的高層建筑,如果采用以往的消防技術(shù)必然會(huì)帶來(lái)一系列不利影響,由于樓層較高,加之發(fā)生火災(zāi)時(shí)無(wú)法使用電梯,這便很大程度上加大了消防工作的難度。而在如今的智能建筑中,這些問(wèn)題均得到了有效解決,通過(guò)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)可在高層建筑設(shè)計(jì)時(shí)在相應(yīng)區(qū)域安裝消防噴淋頭,一旦發(fā)生火災(zāi),可保證及時(shí)實(shí)現(xiàn)滅火效果。并且消防噴淋頭還可實(shí)現(xiàn)攝像功能,通過(guò)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)情況進(jìn)行監(jiān)控,為消防人員提供現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)火災(zāi)的有效防范。其次,還可將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于智能建筑中的溫度調(diào)節(jié)系統(tǒng)[5]。相關(guān)技術(shù)人員可通過(guò)智能技術(shù)對(duì)建筑的溫濕度進(jìn)行調(diào)節(jié),同時(shí)通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)可監(jiān)測(cè)區(qū)域的人員情況,依托模型建立匹配,然后對(duì)數(shù)據(jù)信息開展分析,獲取室內(nèi)溫度的最佳數(shù)值,對(duì)區(qū)域溫度開展調(diào)節(jié),以此為居住者創(chuàng)造良好的居住環(huán)境,顯著提升人們的居住體驗(yàn)。

3.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能醫(yī)療中的應(yīng)用

隨著智能醫(yī)療的不斷發(fā)展,其應(yīng)用逐漸擴(kuò)展至診療活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié),以此不僅提升了診療、管理的質(zhì)量效率,還可促進(jìn)了區(qū)域醫(yī)療資源的優(yōu)化整合,圖1為智能醫(yī)療中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用流程。以精準(zhǔn)醫(yī)療為例,作為一項(xiàng)新型診療技術(shù),精準(zhǔn)醫(yī)療通過(guò)人類基因測(cè)序技術(shù),依托大數(shù)據(jù)技術(shù)探究個(gè)體蛋白質(zhì)組、基因組與相關(guān)疾病之間的聯(lián)系,精確定位相關(guān)疾病的發(fā)病機(jī)制,進(jìn)一步獲得精準(zhǔn)治療靶點(diǎn),評(píng)估重大缺陷性疾病。和傳統(tǒng)治療手段相比,精準(zhǔn)醫(yī)療既精確又高效便捷,并可極大減少對(duì)患者的創(chuàng)傷,對(duì)已確診和未確診的治療及防御均具備十分重要的臨床價(jià)值?，F(xiàn)階段,精準(zhǔn)醫(yī)療在腫瘤、遺傳病、婦科等領(lǐng)域得到廣泛推廣。

圖1 智能醫(yī)療中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用流程Fig.1 Application process of big data in smart healthcare

3.4 大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能物流中的應(yīng)用

智能物流指的是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)及企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)對(duì)物流信息進(jìn)行全面整合,進(jìn)而全面提升物流運(yùn)行效率。智能物流的實(shí)現(xiàn)有賴于各項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)的有力支持,包括人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)、射頻識(shí)別技術(shù)等。比如,在對(duì)智能物流動(dòng)態(tài)目標(biāo)進(jìn)行智能化監(jiān)控過(guò)程中,首先要通過(guò)GPS技術(shù)對(duì)物流動(dòng)態(tài)目標(biāo)進(jìn)行定位,然后借助GIS技術(shù)、通信技術(shù)開展數(shù)據(jù)通信處理,最后利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)采集的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)開展分析處理,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)物流動(dòng)態(tài)目標(biāo)的智能化監(jiān)控。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述,大數(shù)據(jù)技術(shù)是人工智能發(fā)展應(yīng)用中不可或缺的技術(shù)支持,而積極探索大數(shù)據(jù)技術(shù)如何在人工智能中實(shí)現(xiàn)多元化應(yīng)用,對(duì)進(jìn)一步提升人工智能水平具有十分重要現(xiàn)實(shí)意義。為此,不同行業(yè)領(lǐng)域相關(guān)人員應(yīng)不斷專研研究、總結(jié)經(jīng)驗(yàn),提升對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)及人工智能內(nèi)涵特征的明確認(rèn)識(shí),充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)在人工智能中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì),推進(jìn)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的科學(xué)合理應(yīng)用,進(jìn)一步推動(dòng)人工智能的不斷發(fā)展,為現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展進(jìn)步貢獻(xiàn)一份力。