京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据、云计算是否将点燃人工智能?
人工智能(AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年,人工智能学科被正式提出,50多年来已取得较为长足的发展,成为一门广泛的交叉和前沿科学。人工智能虽已发展多年,指纹识别、机器翻译、图像理解等等,但似乎并未给人们生活带来太多本质性变化。随着大数据与云计算的普及,与二者息息相关的人工智能是否会被点燃,它会受到什么样的影响呢?
你真的理解人工智能了吗?
当提到人工智能,网友1983yu表示,他能够想到的是机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解,遗传编程等,他认为这些都应是人工智能。比较著名的也就是Siri之类的,而突破性的进展估计还要继续等待,现在都是初级的应用罢了。而对于人工智能的深层含义,他讲道:“人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。”
网友何冰分析道:“人工智慧从字面上看就是人造的智慧,但是实际上涵盖了不少部分,大家最关心的实际上是人工自主意识,因为网络和电脑已经完成了知识的检索和存储,几大搜索引擎也完成了关键字-关联解释的功能和海量数据积累,而且大多数机器人厂商已经完成了反应机,自适应等等高级功能,但是人类对自身意识的研究并没有上升到更透彻的层面。”
网友百得对于人工智能的解读十分干练诙谐,他认为:“带有条件判断的逻辑行为就是智能;人类采用非自然方法实现智能就是智能机;可以安全重组的连续逻辑过程就是意识;人类采用非自然方法实现意识就是人工智能。”
人工智能与大数据和云计算的关系
网友1983yu指出,人工智能目前其实还是处于初级阶段,它与大数据和云计算的关系很暧昧,发展前期,人工智能靠它们来定位,所以关系较为密切。而若考虑智能方面,则应该是自动学习能力最为重要,自己存储数据,进化到自我学习的手段来实现人工智能。
网友smilefish从生活角度谈到:“人的智能模拟,简单的如指纹识别,面部识别和视网膜识别等。需要借助大数据来实现某些功能和应用。”
小编认为,网友zhihuyonghu分析的有条有理,较为中肯:“人工智能的确在近年来遇到了极好的发展机遇,互联网、移动互联网的普及让人类的数据触手可及,计算技术的快速发展让机器快速处理海量数据变成了现实,‘大数据+大计算’让神经网络以深度学习的名号重出江湖。但是这并不能说人工智能在核心技术上就有多大的突破。”
人工智能的未来会如何?
“未来会对人类社会产生巨大影响,在很大程度上会促进人类社会的发展。”网友1983yu附和道:“以后各行各业应该都会用到人工智能,特别是在精密行业,不说以后顶半边天,一半一半也应该有吧。虽然很多人认为人工智能将会是人类的威胁,但是目前考虑这么多没有用,先发展再说。”
人工智能应以人为本,为便利而生,它必须对人类产生作用。但网友网友钟宇尧却不这么认为,他说:“最高级的人工智能将是一种更高级的生命形式。必将继承人类智能,成为生命进化的下一个阶段。这种生命,拥有远超人类更高速的发展能力,必然取代人类。”
有人工智能行业背景,他对此分析道:“其实,现有的人工智能技术在本质上还是按照人类设计的固定算法来思考,依然是一种机械地执行人类智能而已。所谓的机器学习,它只是人类利用机器的计算能力来学习而已,其主语是人类,而非机器。真正的机器智能应当拥有自己独立的学习能力,但这在很长一段时间内应该是人类的保留技能了,因为人脑显然要神奇奥妙得多。人工智能的未来,要极大地依赖于生命科学的发展,我们需要像造物主学习的还有很多很多。”
其实,在很多科幻片中出现的人工智能畅想物很多已经不仅存于人们的幻想中,在大数据与云计算相关技术有了很大发展的今天,能够支撑人们将理想变为现实的能力已然足够。然而对于前景的判断却不能仅从科技角度出发,商业价值才是落地的根本。计算机的性能发展至今,常规的应用已经足够,那么新的增长点是否会落在人工智能也未可知。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26