大数据时代的人工智能范式

周翔 何银川 蔡翘蔚

摘要 目前AI人工智能技术的兴起，掀起了一场科学技术革命。AI人工智能的兴起变革了人们传统智能的思维模式，在大数据技术的支持下，AI人工智能从感知智能、数据智能、脑科学智能以及认知智能这四种认知范式。这几种范式各有不同，又相互补充最终构成了整体的AI智能结构模式。

【关键词】大数据时代 人工智能 范式探究

在很久以前就有了人工智能的概念，大数据技术的出现让人工智能的实现有了实施的可能。人工智能是一个多学科综合的工程，可以智能模拟人类的思维模式以及行动方式，但是从人工智能出现到目前，还没有一个整体的学科可以概括AI的智能范式。现在AI在军事、工业以及商业等领域都了突飞猛进的发展，研究对于人工智能的思维模式也在不断变化发展。

1 大数据变革了传统的思维模式

大数据时代下，带给了人们很多发展的机遇和挑战，一定要积极的迎接大数据时代的来临，提升自身的应用能力，转变思维模式。目前大数据技术的出现很大程度上变革了传统的思维模式：

（1）传统的抽样化思维开始转变成为整体性的思维，在大数据的支持下能够有机的整合各种数据信息，整体性的整合方式逐渐取代传统的抽样性统计方式;

（2）大数据时代下，搜索引擎能够根据用户的需求将目标范围展现到用户眼前，不在单一的展现一种信息需求，搜索结果从精确住转变成为近似，在大数据的支持下涵盖精准数据得到一些预测性、分析性的数据结果;

（3）从大数据中进行决策，以往进行决策需要综合考虑各种因素，而在大数据支持下根据因果关系直接进行决策制定，不需要要任何理论支持，这种方式加快了大数据思维模式的转变和传播，直接影响了各个行业。

2 大数据时代下人工智能范式分析

2.1 AI范式的感知

以往的人工智能AI范式是一种封闭性的思维模式，不能满足于智能开放的需求，必须要有一个可以接受的集合进行协商。一般把感知作为智能中心的AI范式主要是对一些分散式、松散耦合的agent结合一些具体的理论基础和技能水准，从而实现一些既定的目标。Agent研究蔓延到了整个行业，人们通过各自的领域对agent进行研究解决行业中一些问题。一般以感知为中心的AI范式研究，主要包含下面几个方面：

（1） AI技术为基础搜索引擎走向了物联网，shodan的出现更是大大提升了数据控制管理的水平。

（2） AI技术为基础的云计算与搜索殷勤结合，变革了云计算技术的革命，实现搜索的记录与存储，大型数据也可以进行线上传播。

（3） AI技术的移动终端设备，有机实现了人机交互，一些人体自然形态、思维方式都可以通过AI感知模拟出来，比如三星的BIBXY语音智能系统，更是掀起了语音智能的革命。

（4） AI感知的穿戴智能设备，一些具备人工智能技术的智能手表、智能眼镜引起了穿戴的AI革命，比如苹果IWATCH、GOOLEGLASS等，并且扩散了蔓延的趋势，从科技蔓延到各个行业。

（5） AI智能感知为基础的无人驾驶技术与机器人成为了未来发展的走向，大大解放了劳动力，提升了生产效率。比如亚马逊无人机快递、百度无人驾驶汽车等，引发了新一轮的革命。

2.2 AI范式的数据

传统的AI范式研究，单纯的把一些定性的数据作为研究基础，没有扩散性思维，结合其他方面的数据进行研究。人工智能的出现冲破了以往AI研究的思维定式，开始结合全方位的数据进行研究，让机器自己整合数据，把数据转化成为知识，利用内置的算法程序完成智能学习。以数据为中心的AI范式主要有一下几种：

（1）整合数据资源结合搜索引擎，实时转换为搜索结果，比如谷歌的街景地图可以通过数据的识别、整理和分析实现具体位置的呈现。

（2）语言数据的转换，可以通过语言指令实时转化为搜索结果，谷歌的Google Now就是通過这一技术，简化了搜索程序。

（3）搜索引擎中具备了情感模块，识别人类需求后进行结果需要的呈现。以数据为中心的AI范式，就是全面发挥出数据价值的过程。

2.3 AI范式的人脑科学

AI范式中的人脑科学就是直接模拟人类的脑部活动，实现机器的简单运算和高级运算，达到AI技术与人脑同步的过程。现在国际有很多AI范式的人脑科学研究，比如欧盟的“人脑工程项目”，通过在人工智能的机器领域注入神经形态，实现AI人工智能的人脑化，最大程度上对人类的思维与行动进行模拟，从低形态的简单模拟向着高形态的复杂学习开展研究。

2.4 AI范式的认知

以认知为中心的AI范式是人工智能的一个独立模块，这个机器计算学习的过程也是机器认知的一个过程。人工智能的认知计算需要和计算机处理技术作为统一方针开展研究，构建适用于机器研究理论的体系，从而发现更多的人工智能思想。这种认知非常强调既有数据的分析和学习，从旧事物中产生新的认知，从而为人工智能的发展提供更多的思路和方向。

3 Al实现的方式

AI人工范式的实现一半就是通过计算模拟的过程，认知的过程，社会模拟的过程以及功能模拟等，在各个环节中实现模块功能的有机结合与相互促进。类解决问题的模式通常是用最快捷，直观的判断，而不是有意识的，一步一步的推导，早期人工智能研究通常使用逐步推导的方式。人工智能研究已经于这种“次表征性的”解决问题方法取得进展：实体化的代理人研究强调感知运动的重要性。神经网络研究试图以模拟人类和动物的大脑结构重现这种技能。

4 结束语

综上所述，数据技术的出现让人工智能的实现有了实施的可能。人工智能是一个多学科综合的工程，可以智能模拟人类的思维模式以及行动方式，AI人工智能的兴起变革了人们传统智能的思维模式，在大数据技术的支持下，AI人工智能从感知智能、数据智能、脑科学智能以及认知智能这四种认知范式。这几种范式各有不同，又相互补充最终构成了整体的AI智能结构模式。

参考文献

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