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    北京pk10赛车开结果:人工智能、大数据、云计算存在“亲缘关系”

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             人工智能是计算机科学的一个分支,企图了解其智能的实质,按照定义而言可以直接分为“人工”和“智能”。人工系统就是通常意义下的,并没有什么歧义,而智能就存在很多说法。人工智能(Artificial Intelligence)简称AI,AI能根据大量的历史资料和实时观察(real-time observation)找出对于未来预测性的洞察(predictive insights)。如今人工智能商业化正在快速推进中,比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用!
             未来,人工智能也将不断地融入生活,将体现在生活中的方方面面,发挥的作用也将越来越大,对我们生活的影响也会越来越多。
    人工智能的背后基石就是大数据的支撑
             大数据是人工智能的基石,目前的深度学习也是建立在大数据的基础上,对大数据进行计算训练并从中提取中对计算机可用的知识或者是规律。
             什么是大数据呢?
             相信很多人就认为大数据就是大型数据库,其实这样的理解是有偏差的,不是完全正确的。“大规模”只是数据的量而言,并不是能代表里面的大量数据都是有用的,可以被深度学习的价值。其实常说的大数据真正应用是在2000年,因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据:
    1. 信息交换:据估算,从1986年到2007年这20年间,地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍,这些信息的数字化程度,则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里,每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。
    2. 信息存储:全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间,全球信息存储能力增加了约120倍,所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时,即便用上我们所有的信息载体、存储手段,我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%,而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。
    3. 信息处理:有了海量的信息获取能力和信息存储能力,我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时,也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。
    大数据在应用层面:大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、大数据都可以实时获取、大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。


     
    云计算(在上篇文章已经具体介绍过云计算,这里就不详细介绍)是将我们传统的IT工作转为以网络为依托的云平台运行,NIST(美国国家标准与技术研究院)在2011年下半年公布了云计算定义的最终稿,给出了云计算模式所具备的5个基本特征(按需自助服务、广泛的网络访问、资源共享、快速的可伸缩性和可度量的服务)、3种服务模式(SaaS(软件即服务)、PaaS(平台即服务)和IaaS(基础设施即服务))和4种部署方式(私有云、社区云、公有云和混合云)。云计算的发展是比较早的,也不再是充当计算与存储的工具而已,会是社会进步发展的一大表现。
    未来可以预见的是云计算会是人工智能的助推器,将在助力人工智能方面发展层面意义深远。
    人工智能也好,大数据也好,云计算也好,这些都是推动当代社会不断发展的科技,其内在的关系也是彼此相互助力依附前行共同发展的。
     
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