基于大数据环境的人工智能发展的探析

王梓涵

摘 要：大数据技术在现代社会当中已经得到了深度应用，通过此项技术，使人工智能达到了一个新的高度。就当前大数据人工智能技术应用研究来看，两者之间虽然已经建立了密切的联系，但依旧存在应用瓶颈，而瓶颈就给大数据人工智能技术发展提供了方向，我们应当着手对瓶颈方向进行研究，力求突破限制，迎来发展。本文就当前大数据环境，对人工智能发展进行分析。

关键词：大数据技术 人工智能 发展

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1003-9082（2019）12-0-01

引言

人工智能技术在现代生活、工作当中存在多种形式，此项技术的出现带来了诸多便利，而人工智能技术的基础就在于大数据技术，即大数据技术的运作结果，是人工智能技术运作的支撑力。由此可见，人工智能与大数据技术之间存在密切联系，但在长期应用之下人们发现，两者在融合应用、独立应用条件下，依旧存在缺陷，所以必须进行改善，而这也是本文研究课题的意义所在。

一、大数据人工智能技术概述

大数据人工智能技术，即为大数据技术与人工智能技术联合应用的总称，应用当中，首先利用大数据技术来获取相关数据信息，随后对数据信息进行深度挖掘，了解数据信息可能产生的变化，再将挖掘结果全部保存到知识库当中，这一过程代表大数据技术系统在对信息数据走向进行“学习”，其次当外来信息进入人工智能技术系统之后，该技术系统会连接大数据知识库，依照大数据学习成果对外来信息进行识别，最终根据识别结果，由人工智能技术系统，将智能服务功能推向人工。综上，大数据人工智能技术的运作表现，在现代社会各行各业以及生活当中都十分受用，例如在网上办理通信业务时，人工智能系统会根据用户输入信息，智能识别用户语音信息，并根据信息自动推出功能服务，在大多数情况下，其推出的功能服务都可以满足用户需求，仅小部分情况下，因为大数据技术“学习”程度不够，无法得到准确结果，在这种条件下通过人工辅助处理即可[1]。

二、大数据人工智能技术发展瓶颈

1.大数据技术瓶颈

综上，大数据技术在人工智能技术应用当中具有重要地位，而当前大数据技术本身，在发展趋势上也遭遇了瓶颈，即如果要使人工智能技术整个社会進行服务，满足各种各样、不同层面的用户需求，大数据技术的“学习”程度就必须达到一个相当的水平，至少其知识库中的信息种类要全面，但实际来看，因为当前各大行业对大数据技术的十分重视，会将很多现实数据放入大数据库当中，这些数据中有相当一部分与企业隐私有一定关系，不能轻易外泄，说明此类信息不具备共享性，所以在大数据系统整体应用上，其很难接触到此类信息，导致学习程度不同，同时因为各行业数据运维的种种问题，所有被存在放在大数据系统内的数据，会出现杂乱无章、重复、边缘化等特征，而大数据技术虽然具备信息识别能力，但该能力还不够精确，加剧了问题表现。另外，因为大数据在各行业当中的“火热”，会导致大量数据涌入数据系统，而要对庞大数据进行操作、识别等，就必须有相应的算法作为支撑，但当前没有任何算法具备这一能力。总结来看，当前大数据技术发展瓶颈有三：信息共享程度不够，形成大数据发展阻碍;数据整体混乱，难以理清其中问题;算法能力不足以应对当前庞大的大数据集体[2]。

2.人工智能技术水平瓶颈

人工智能就是模仿人大脑思维、运动行为的一项技术，所以从某种角度上，可以将人工智能技术必做人的大脑，具备人工条件下的“智力”，在这种条件下，人工智能技术的“智力”水平是否与人类相当，就是评估人工智能技术水平的重要标准。就现代人工智能技术的应用表现来看，人工智能技术的“智力”水平，显然不能与人类相比较，举例来说，如果将一副学习过的动态图片放在5岁左右的幼儿与人工智能技术面前，要求两者对图片内容进行识别，那么结果显而易见，幼儿几乎可以在瞬间就识别出图片内容，而人工智能技术显然需要一定的识别时间，同时在识别原理上，人与人工智能都需要根据知识库（人即为记忆）、获取信息的相互匹配才能完成识别，那么在实际环境当中，介于信息的混乱，人工智能的识别能力显然要略逊一筹，这一点通过一个典型的实验可以证实，即要求幼儿与人工智能技术识别一只高速奔跑的狗，幼儿可以瞬间完成识别，且识别结果准确，但人工智能不但识别时间较长，还可能将狗识别成汽车等同样具备高速移动能力的物体。

三、大数据人工智能技术发展建议

1.多层次应用

针对大数据技术发展瓶颈，虽然多项数据之间存在隐私关系，无法实现全面共享，但是在行业体制内，这些数据则可以流通，即在相同行业当中，通过大数据技术实现数据覆盖，可以实现行业一体化，有利于行业整体发展。具体来说，在不同行业当中存在职责各异的岗位，这些岗位中产生的数据也有差异，但介于行业整体性，没有必要将这些数据完全划分，相互之间存在流通的可能性，在这种条件下，我们应当针对各岗位，开发各类针对性的大数据系统，再将这些系统整合，形成行业一体化系统，由此在不同大数据系统的应用下，就形成了多层次应用形式，以突破当前瓶颈。

2.注重研发工作

人工智能技术当前遇到的技术水平瓶颈，在当前视角下，必须通过不断的研发工作才能突破，所以在发展角度上，我们要重视研发工作的开展。具体来说，人工智能技术研发工作，应当秉持创新理念，针对技术当前不足提出建议，且多做测试，了解问题的具体表现形式，随后针对问题进行细化，最终强化薄弱环节，这即为研发工作的创新要求，例如针对上述识别工作，其主要问题就在于人工智能技术的信息特征区分能力还不够细化，任何具有高速移动能力的信息，都可能会被当做汽车，所以在研发工作中，要加强信息特征区分能力，使技术系统可以从多个角度上来进行识别。

四、结语

本文主要对基于大数据环境的人工智能发展进行了分析，通过分析得到结论：对大数据技术与人工智能技术之间的关系进行了分析，了解了两者运作原理;对当前大数据人工智能技术瓶颈进行了分析，为发展研究提供了方向;在方向引导小，本文提出了大数据人工智能技术发展建议，以供相关单位参考，突破当前限制。

参考文献

[1]艾迪，曹慧.基于人工智能的大数据环境下个人隐私保护[J].计算机产品与流通，2018（8）：94.

[2]黄心怡.大数据时代人工智能的创新发展[J].集成电路应用，2019，36（1）：115-116.