大数据时代人工智能的创新与发展研究

张博宙

成都市科学技术发展研究中心 四川 成都 610041

引言

大数据时代人们对大数据技术应用已经不陌生，大数据技术的发展应用也愈来快，人工智能技术在这一新的时代背景下而逐渐变得热门，成为诸多领域需求量比较大的现代化技术。大数据和人工智能技术给诸多行业发展带来了变化，产生了影响，人们所拥有的数据量愈来愈大的同时，对数据处理分析的需求也愈来愈大，数据类型增多以及流转速度加快，数据统计以及存放的需求不断增大，所以人工智能技术的出现能够解决当前大数据时代中人们遇到的一些难题，在大数据技术的应用下，能有助于提高数据分析的效率，在对数据的应用下能帮助解决人工智能拓展性以及成长性问题。当前人们对人工智能技术的发展还无法实现人类类似学习研究的能力目标，人工智能看着简单，但确实一个比较烦琐的过程，要有大量的数据以及比较强的数据处理能力的人工智能，这就需要在未来的技术发展中，能够进一步突破。

1 大数据时代人工智能的应用

大数据时代人工智能技术所应用的领域是比较广的，如在深度学习，计算机视觉，虚拟个人助理等方面，都能发挥比较重要的作用。从以下几点应用方面进行阐述：

1.1 人工智能深度学习应用

人们常常戏称仍鸿智能犹如火车，苦苦期盼终于来到，但是呼啸而过却将你抛在了身后，这是笑谈，但是也反映出人工智能技术发展的迅速以及让人不可想象的快速[1]。大数据时代人们的思维观念也开始逐渐发生了变化，人们对数据分析以及数据处理更加重视，而人工智能技术的应用能够发挥其深度学习的功能，作为人工智能中的重要分支，无论是市面公司数量或投资人投资喜好，深度学习都是重要的应用领域。深度学习的主要技术原理就是构建一个网络，随机初始化所有连接权重，把大量数据情况输出这一网络当中，进行网络处理动作和学习，这一动作如果是符合指定动作，就会增强权重，如果是不符合会降低权重，系统在这一过程进行对权重做出调整，在成千上万次的学习过程中能够超过人类的表现。

1.2 计算机视觉中的应用

人工智能技术在当前的各领域中应用所发挥的作用愈来愈大，应用的领域愈来愈广泛，计算机视觉中人工智能应用发挥的作用比较突出。计算机视觉主要是计算机从图像当中识别物体以及场景和活动的能力，计算机视觉的广泛细分应用，如医疗成像分析能有助于提高疾病预测水平，诊断以及治疗的水平，人脸识别技术在支付宝和一些网上自助服务用来自动识别照片人物方面发挥着比较重要的作用，在安防以及监控方面的应用也比较广泛[2]。计算机视觉技术中的人工智能技术应用，是通过图像处理操作和其他相关技术共同支持下所实现的，组成的序列把图像分析任务进行分解成比较方便管理的小块任务，如有的技术能从图像当中检测物体边缘和纹理，分类技术能作为确定识别到的特征是不是代表系统已知的一类物体，在这一技术的支持下能够方便人们的生活以及工作。

1.3 虚拟个人助理中的应用

大数据时代背景下人工智能技术的实际应用当中，虚拟个人助力就是人工智能的体现，如Siri为例子进行阐述，用户可以对着Siri讲话，语音能够马上被编码转换成压缩的数字文件，这一文件包含着用户语音等的信息，用户手机在开机的状态下，语音信号被转入用户使用的移动运营商基站中去，在系列的固定电线发送用户互联网服务供应商，供应商拥有云计算服务器，服务器中内置诸多的模块，能够在技术手段的应用下进行识别用户讲话的内容，所以从技术的应用来看主要是本地语音识别和云计算服务的结合，智能化的程度比较高[3]。

1.4 引擎推荐中的应用

人工智能技术在引擎推荐中的应用也是比较广泛的，也是人们比较熟悉的，人们在上网的时候常常会有这样的体验，网站会结合自己之前浏览的页面以及搜索过的关键字进行推送相应的网站内容，这就是引擎推荐技术的表现。谷歌搜索引擎之所以会做免费的搜索引擎，主要就是搜集大量自然搜索数据，丰富其大数据库搜索，这样能为后面人工智能数据库做准备[4]。从引擎推荐技术的原理来看，其中智能化的运用主要是基于用户行为属性，在算法分析处理下主动发现用户当前或是潜在需求，主动推送信息给用户信息网络，这样能迅速地将信息推荐给用户，能够提高用户浏览效率以及转化率。

2 大数据时代人工智能创新发展

大数据时代背景下，人工智能的创新发展有着无限可能，科学技术的发展日新月异，人们对人工智能技术的应用需求也在不断增大，这些都能对人工智能发展创造无限的可能。近些的发展过程中，大数据以及人工智能的发展在进行融合，人们对此已经有了清楚的认识，科学家研究过程中已经采用多种数据结合，一些数据产品和智能产品间不断更新，能够给人们生产生活带来诸多的便利和帮助[5]。日常生活中人们接触到的数据信息平台，能够帮助人们获得丰富的知识，生活中能运用人工智能技术进行处理工作上的难题，人工智能和大数据的结合能对各领域各行业的发展起到推动作用，比较常见的人工智能机器人，自行运动中会需要很多的数据作为支撑，需要有比较多的知识储备，只有大数据才能创造更多产品，人工智能是无法离开大数据而独自发展的，两者有着相互依存的关系。当前的大数据时代发展背景下，海量数据不断延伸，数量的规模愈来愈大，这对人工智能的发展创造了良好的条件，未来的人工智能发展方面主要在模式识别系统，专家系统，人工神经网络，符号计算等方面。为能对大数据时代人工智能创新发展有更多的认识，从以下进行阐述：

2.1 专家系统

人工智能技术中专家系统是比较重要的组成部分，该人工智能技术在生活和工作当中应用也比较广泛，未来的发展中也会成为人工智能发展比较重要的方向。专家系统在生活中的应用价值是比较高的，有着海量行业信息以及专门领域程序系统，是通过计算机技术以及人工智能技术形成，结合某行业权威形成的系统性知识专家系统，有着相应专业性，是专家或各研究所在多年知识研究以及经验总结当中形成的，系统的应用中在通过推断以及判断，能模拟人类专家判断过程，从而有助于帮助人们解决实际生活当中的一些难题[6]。专家系统是以人工智能形式处理复杂的难题，帮助人们解决生活难题的系统，专家系统的有效实现，要有对这一领域转接解决问题的机制，需要构建完善储存的设备，通过专门专家总结分析，形成属于专家自身的知识库，在知识库汇总下能进行有效专家识别，当前的一些专家系统能通过人们信息传输，迅速检索以及存储知识，在对知识收集处理下，能在多个领域和行业进行应用，能对现阶段知识类型有效及时判断和分析，结合具体问题能提出相应解决策略。一些科学家对专家系统的研究比较广泛，在未来的技术发展中，专家系统的应用将会更为广泛。

2.2 模式识别系统

人工智能技术组成中模式识别系统也是比较重要，在对模式识别进行探讨前要对计算机通过数学计算进行判断进行了解，这一模式识别的处理识别和自动判断能力比较突出。计算机技术的发展过程中，人类对于复杂的信息处理能力会进一步的提高，在这一方面的研究也会更加的深入，模式识别功能也会成为人类识别自身智能创造了可行线索和提供必要的帮助。生活当中对人们来说比较重要的就是光学和声学信息判断识别，准确高效是计算机识别比较大的特点，人们当前在生活当中所运用的指纹识别的功能就是比较典型的例子[7]。每个人的指纹都是独一无二的，有着唯一性，许多年前我国的专家已经对数字图像离散几何性质进行深入观察研究，构建了从人类指纹灰度投向精确计算纹线局部方向，能够提取人类指纹特征信息的理论以及算法，这一研究在全自动指纹鉴定系统当中得到了应用，开创了我国指纹自动识别系统应用先河。

2.3 符号计算技术

大数据时代背景下，人工智能的应用发展会愈来愈广泛，其中的符号计算是计算机发明以来比较重要的用途，符号计算发展不是纯数字计算，这是和传统数字计算存在的不同之处，是智能化计算，是对数值实施有效处理形成的计算，符号计算范围比较多，计算方式能替代传统繁杂算术方式，是智能化计算，能在符号的计算处理方面发挥积极作用[8]。符号代表类型比较多，有整数以及有理数诸多的种类，能通过符号替代，20世纪50年代开始，符号计算方式在人们的生活中得到了广泛的应用，但是当时应用还不是很广泛，在计算机以及人工智能技术的出现后，符号计算方式在人们生活中应用愈来愈广泛，能够促进计算更为友好化，灵活性技巧计算能使得符号计算操作方式更加便捷，操作页面上能采用键盘输入以及计算机处理实施，符号计算交互处理的效果也比较良好，对人们生活中遇到的一些问题处理能发挥积极作用。

2.4 人工神经网络系统

人工神经网络是20世纪80年代以来人工智能领域所兴起的研究热点，主要是从信息处理的角度来对人脑神经元网络抽象，构建某种简单模型，依照不同连接方式进行组成不同网络。工程和学术界常常直接称为神经网络或是类神经网络，这是一种运算的模型，是通过诸多的节点间相互联结构成的，每个节点都是特定输出函数，也被称为是激励函数，每两个节点间连接代表着一个通过这一连接信号的加权值，称为是权重，这就如同人工神经网络记忆。神经网络是自适应非线性的信息处理系统，并且有着非局限性以及非常定性和非凸性的特征，神经元处理单元能够表示不同对象，如特征以及概念等。人工神经网络的非线性适应性的信息处理能力，能够克服传统人工智能的方法对直觉的缺陷，这样能够在神经专家系统以及智能控制和组合优化等方面的应用比较广泛。神经网络在人们的生活中应用愈来愈广泛，但是涉及的研究层面还比较多，有分布存储以及并行处理和自组织等优势的神经网络和其他技术进行结合，形成了研究热点。神经网络系统经过几十年发展，在模式识别以及信号处理和人工智能方面取得了良好成效。如在信息处理方面，在人工神经网络的应用下能发挥模仿以及替代和人的思维有关的功能，从而能有助于实现自动诊断以及问题求解等，系统的容错性以及自组织性的能力比较强，系统应用的效果也比较突出，当前的职能信息系统的自动跟踪监测仪器系统，智能仪器和自动故障诊断等系统的应用愈来愈广泛，这些都是在人工神经网系统的支持下发挥着重要作用，未来的人工神经网络系统的应用中将会发挥更大的作用价值。

3 结束语

综上，大数据时代背景下，人工智能技术的应用所涉及的领域比较广泛，为能有效提升人工智能技术应用的作用，这就要求在技术的升级优化方面加强重视，对人工智能技术不断创新和发展，才能有助于将该技术的价值充分体现出来。上文中对人工智能技术的实际应用，以及创新发展的状况进行简要阐述，从人工智能技术的相关技术发展状况进行了探究，由于篇幅限制不能进一步深化论述，希望能起到抛砖引玉的作用，以待后来者居上。