大数据时代的人工智能

人工智能诞生至今已有60年，尽管相关算法、运算能力等都在不断完善，但数据量小、数据流通不畅等因素是制约人工智能发展的关键之一。近年来，随着互联网迅速发展，积累了海量的大数据资源，为人工智能加快“学习”、“进化”提供了重要保障。

人工智能的核心是计算机不断从经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验。经验越多，越有利于人工智能解决问题的能力提升。经验本质上就是数据，数据的量很大时就需要用大数据技术来处理，因此人工智能离不开大数据技术。

高考机器人Aidam

就拿这两天的“高考红人”——智能教育机器人“Aidam”来说，第一次参加高考仅仅用了9分47秒的时间就交出了134分的答卷（文科数学）。

Aidam自动解题的基础在于其对海量的数据分析、处理：包括80万套试卷，7000万道题库，80亿道题目。

Aidam是学霸君自主研发的智能教育机器人,以深度学习、专家系统和自然语言理解为核心的复杂系统。这个系统的核心在于通过学习人类的编程逻辑，熟悉人类思考和学习的方式，进而掌握解题方法。

业内人士认为，未来5-10年，人工智能或将成为教育行业变革最重要的解决方案。天价学区房以及前段时间引发热议的上海幼升小事件，背后的根源是优质教育资源的稀缺。人工智能的出现，将有助于让这个问题的解决。

打遍人类无敌手的阿尔法狗

回想当初，谷歌给初版阿尔法狗输入了3000万步人类围棋大师的走法，让其自我对弈3000万局，积累胜负经验，同时它还要在自我对弈的训练中形成全局观，并对局面做出评估。可以说阿尔法狗的每一次落子，都是大数据分析驱动下的结果。

果然，不到两年的时间，阿尔法狗以绝对优势先后战胜围棋界的樊麾、李世石、柯洁等一众职业高手。

阿尔法狗的神速进步，离不开大数据的累积与应用：将人类智慧经验变成客观的、可观的、能够精准判断、可以快速学习运用的方式。

城市大脑

2016年10月，“杭州城市数据大脑”（简称“城市大脑”）项目正式启动。即：政府部门和企业打通信息关卡，为智慧城市治理建一个共享数据的大平台。

“城市大脑”项目曾于去年9月在杭州市萧山区进行了初步试验，道路车辆通行速度相比以往平均提升了3%至5%，部分路段提升了11%。经过推算，如果依靠人力去完成这些工作，大约需要15万个交警来协同处理。

牵头企业阿里巴巴通过ET人工智能内核进行数据治理（阿里云ET的视频识别算法，可以使城市大脑能够感知复杂道路下车辆的运行轨迹，准确率达99%以上）；大华股份和中控集团负责交通算法和信号灯控制执行；华三通信和富士康各提供了500台高性能服务器用于数据大脑的计算平台建设……一共13家家企业为此项目毫无保留地贡献自己的力量，从而实现对城市进行全局实时分析，自动调配公共资源，修正城市运行中的缺陷，成为治理城市的超级人工智能。

人工智能的发展，需要一个循序渐进的过程，近期人工智能之所以能取得突飞猛进的进展，不得不说是这些年来大数据长足发展的结果。当然也得益于各类感应器和数据采集技术的发展，我们才开始拥有以往难以想象的海量数据以及某一领域的极具深度的数据。而这些，都是发展“智能”的前提，毕竟数据越多，越有深度，塑造培养出的信息处理系统越聪明，这也是大数据之于人工智能的意义所在。