人工智能 (AI) 已经存在几十年了. 然而, 最近随着 "大数据" 的出现, 它得到了越来越多的关注. 维基百科对人工智能的释义如下:
在计算机科学中, 人工智能研究的领域将自己定义为 "智能代理 AI 和大数据: 完美结合" 的研究: 任何设备都能感知到它的环境, 并采取一些行为最大化其在一些目标上获得成功的机会.
而将大数据描述如下:
"大数据是如此的庞大或者复杂, 以至于传统的数据处理应用软件不足以处理它们."
计算机已经变得如此强大, 以至于我们现在有能力在每秒存储数百万条的数据记录. 不幸的是, 分析数据的能力可能是一个瓶颈, 继续使用传统的方法并不可取.
人工智能和大数据: 完美结合
那么, 大数据为什么会引起对人工智能的关注呢? 答案很简单, 人工智能可以用传统人类无法处理的方式来处理大数据集.
以银行应用程序为例. 该应用程序每秒钟的数据流以百万级来记录, 我们希望它在异常活动发生时发出警报, 例如欺诈或者盗窃等行为. 遇到这种情况, 人们也许不太可能完整地去处理和分析这一数据量, 而是选择一个小片段, 一秒一秒的处理. 即使有数以百计的人在分析欺诈可能性的情况下, 如此大量的数据也会降低决策能力.
那么对于传统的数据处理系统呢? 问题是, 它们仅仅是算法, 必然会束缚那些相同的逻辑. 当寻找异常的时候, 灵活性是必需的, 但传统的方法并不擅长.
现在我们进入人工智能. 这些系统运行起来具有模糊性. 他们预测, 会考虑一条路径, 但是如果新数据否定了一个推理思路, 那么就可以放弃它了, 然后开始寻找一个新的方向. 由于在给人工智能系统提供更多数据时它会变得更聪明, 因此这非常适合于识别随时间变化的异常.
现在让我们来看看一些大数据应用的人工智能技术.
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-2634808.html