
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
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22