机器人＂女神＂背后:大数据与人工智能关系几何

　　在对机器人“女神”漂亮外观以及强大功能的感慨之余，你是否会想到，其背后的实现逻辑和过程是怎样的?机器人“女神”作为人工智能技术的耀眼展现，如今火热的大数据技术又是如何助其一臂之力的?

　　从人工智能的概念正式提出到发展至今，已有的常用的人工智能方法包括人工神经网络、机器学习、知识表现、智能搜索、模糊逻辑等。然而要想使这些方法具有优异的表现并不是件容易的事，其前提是拥有足够多的数据样本和强大的计算能力。这在人工智能出现的早期，是很难实现的，因此，人工智能多年的发展多停留在微创新阶段，而难有大的突破。

　　如今，大数据时代的到来或许能给人工智能的快速发展提供新的助力。

　　以机器学习为例，机器学习的目的是从数据中自动分析并获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。目前广泛应用的例如互联网搜索、垃圾邮件过滤、机器翻译、在线广告、手写识别等都是机器学习的简单案例，但智能化的机器学习实现难度相对较大。尤其是与人沟通的场景的庞杂性，要求预设的条件较多，机器识别的过程中对于模糊性的问题会有纰漏。

　　对于数据的处理占用较多时间和资源，这个瓶颈制约了人工智能的发展。

　　目前，国内外各类大型网站已经积累了大量用户的商品交易、搜索、社交、个人情感等数据。大数据技术已能够有效地对一些数量巨大、种类繁多、价值密度极低、本身快速变化的数据有效和低成本存取、检索、分类、统计。甚至可以有效地对收集和拥有的大数据进行智能分析，进一步挖掘大数据的经济价值和社会价值。而智能化一大难题就是对纷杂的场景反应的精准性，人工智能若不依托于大数据，将难有作为。

　　有趣的是，科技界也崇尚“礼尚往来”，这在人工智能和大数据两者的彼此交互下体现的淋漓尽致。有业内人士表示，人工智能多年的研究成果同样可以进一步促进大数据的发展。譬如自然语言语义分析、信息提取、知识表现、自动化推理、机器学习等，这些技术目前正在逐步地应用于大数据技术的前沿领域，挖掘大数据蕴含的规律和价值，从而为人类决策提供支撑。

　　除了常见的购物、视频推荐和社交图谱等，近来炒得火热的GoogleGlass、无人机技术也都是人工智能技术在大数据领域的成功应用。

　　去年闹的沸沸扬扬的“棱镜计划”其实就是一个大数据应用的大型实验，其工作原理,就是人工智能系统通过“关键词+发生规律”不断对产生的大量电子痕迹、踪迹、轨迹进行搜寻与分析。这里的“关键词”不仅是人们在网上键入的文字，还可以是声音或图像(现在的技术，将语音转化为文字并不困难，我们已经熟悉的SIRI等应用都是这个原理)。普通的语音不仅可以通过电脑程序还原成文字，甚至一些带有个人独特色彩的用词规律与音频特征也能被记录。“棱镜计划”的人工智能程序通过对大量实体与虚拟世界的电子痕迹、轨迹、踪迹进行分析，从中找出与一般人日常生活规律不符的可疑点，并对可疑点进一步深入跟踪，以此发现问题或者排除可疑可疑人员。

　　如今，人工智能已经在不断为人类创造商业价值和社会价值，但其本身蕴藏的潜力在大数据的帮助下，还可以实现更深的挖掘，不仅如此，物联网、移动互联网等新兴技术的发展，更会给人工智能带来更大的想象空间。