馬臻　車雨霏

摘要：人工智能是科學技術發(fā)展的最新成果，其的發(fā)展依靠相關的云技術和大數(shù)據(jù)技術的日漸成熟，本文對于大數(shù)據(jù)技術在人工智能中的應用進行了分析，供相關專業(yè)人士參考。

關鍵詞：大數(shù)據(jù) 人工智能應用研究 云技術

在心理學、數(shù)學、信息學等各種知識的基礎上人工智能得到了發(fā)展，其能夠?qū)τ谏鐣械母鞣N人類活動規(guī)律進行總結分析；大數(shù)據(jù)是基于海量的信息條件下工作的，經(jīng)過科學的總結和分類，對于可能發(fā)生的事情進行預測，大數(shù)據(jù)在人工智能中的應用主要是實現(xiàn)數(shù)據(jù)到知識的轉(zhuǎn)化，促進技術的進一步完善。

一、大數(shù)據(jù)核心技術

（一）數(shù)據(jù)的收集。由于計算機技術的不斷發(fā)展，數(shù)量非常巨大的新數(shù)據(jù)也在時時刻刻的產(chǎn)生，目前的增長速度已經(jīng)達到了每年百分之五十，應用大數(shù)據(jù)可以對于一些汽車的和設備的具體運動狀況或是位置進行詳細的分析，其加速了傳統(tǒng)信息技術的發(fā)展，讓數(shù)據(jù)處理工作消耗的人力以及物力資源更小，而人工智能對于相關的信息進行讀取，通過概率分析或是統(tǒng)計等多種途徑進行智能化的分析，總體的精確度提高。

（二）數(shù)據(jù)的存儲。大數(shù)據(jù)存儲應用的為并行數(shù)據(jù)庫，經(jīng)過對于多個節(jié)點并行進實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫任務的執(zhí)行，由于性能比較高所以目前實際應用普遍。多年來系統(tǒng)性能的持續(xù)提高，具體的結果緩存、數(shù)據(jù)庫索引等持續(xù)完善，由于其自身存在系列的問題，很多人選擇在智能終端上進行數(shù)據(jù)的存儲。應用人工智能機器人將核心的內(nèi)容信息進行提取，可以節(jié)省大量的存儲空間，減低存儲風險。

（三）數(shù)據(jù)的表示、檢索、隨機訪問。大數(shù)據(jù)自身具有一定的特性，數(shù)據(jù)的表示多并且比較復雜，以往的系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)檢索時候?qū)㈥P鍵詞發(fā)布到各個服務器之中，實現(xiàn)平行的檢索，檢索的結果有時候不能滿足實際的需求，所以部分人員應用了Apache Hadoop框架下的HDFS系統(tǒng)，對于大數(shù)據(jù)進行信息開源，最終實現(xiàn)了隨機的訪問。

（四）數(shù)據(jù)的使用和挖掘。大數(shù)據(jù)的應用已經(jīng)非常廣泛，如今的電子網(wǎng)絡購物、通過社交媒體公布圖片或是視頻等等都利用了該種技術。該技術的核心內(nèi)容是大數(shù)據(jù)的挖掘技術，其在數(shù)量巨大、不完整的信息、具有隨機性的數(shù)據(jù)庫中搜索到的有效信息能夠降低各種風險，最終得到科學的判斷。大數(shù)據(jù)挖掘技術概括即是數(shù)據(jù)的分類、總結分析、聚類、web數(shù)據(jù)挖掘等等。

二、大數(shù)據(jù)技術在人工智能領域中的應用

隨著高科技技術的深化發(fā)展，人類已經(jīng)進入到了信息時代，大數(shù)據(jù)在人工智能領域也有廣泛的應用。

（一）人工智能機器人。利用人工智能機器人的感知層面、操作層面或是認知層面進行設定，讓機器人發(fā)揮實際的作用效果，例如通過軟件播放選擇的音樂內(nèi)容，快速查到需要的電話號碼，提供和實際要求匹配的營養(yǎng)餐，將人工智能技術和大數(shù)據(jù)技術有機集合讓機器人可以像人類一樣進行決策或是思考，將大量的信息通過信息傳感器進行傳遞，利用模式識別引擎將大數(shù)據(jù)進行結構化或是系統(tǒng)化的分析，利用數(shù)據(jù)反饋或是學習算法對于機器人的技能設定深化，經(jīng)過實際應用發(fā)現(xiàn)對應的訓練語料數(shù)據(jù)越多，神經(jīng)元節(jié)點的需求就更多，對于具體語義的識別就能夠更加精準，通過科學的計算，一千萬和一百萬的神經(jīng)元整體識別率差距已經(jīng)達到百分之十，一百億和十億的神經(jīng)元整體識別率差距已經(jīng)高于百分之二十，因此大數(shù)據(jù)應用的優(yōu)化是必然趨勢。

（二）智能制造。在人工智能的基礎上產(chǎn)生了智能制造，知識是推進智能發(fā)展的基本，智力是如何利用知識進行應用的一種水平。智能制造時候包括了智能制造系統(tǒng)、智能制造技術，具體應用過程中展開系列化的類似分析、推理、決策等的活動，在智能制造的基礎上對于相關自動化的概念進行創(chuàng)新，并且發(fā)展日漸高度集成化、智能化、柔性化，多年的研究發(fā)展已經(jīng)對于制造行業(yè)產(chǎn)生影響。制造業(yè)中的數(shù)據(jù)采集、管理，訂單的管理、智能化制造、定制的平臺均關系到大數(shù)據(jù)，深入挖掘后可以實現(xiàn)更精準的匹配，減低制造商的風險。

（三）智能農(nóng)業(yè)。所謂智能農(nóng)業(yè)是在能夠進行人工管理的環(huán)境條件下，通過工業(yè)化的生產(chǎn)，實現(xiàn)高效集約可持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)代化超前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，其可以反季節(jié)、全天候、周年性的進行規(guī)?；鳂I(yè)，根據(jù)現(xiàn)代化的農(nóng)業(yè)為基本，應用到農(nóng)業(yè)工程、生物技術、新材料等多面的學科知識，讓科技化水平上升到新的高度，使得土地的出產(chǎn)率提升，勞動人民的工作效率提高，是一種突破性的改革創(chuàng)新。結合不同區(qū)域的實際狀況，在準確的數(shù)據(jù)分析基礎上控制具體的指令，構建農(nóng)業(yè)向的移動大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，農(nóng)業(yè)工作者能夠快速了解具體的行業(yè)動態(tài)，對于生長狀態(tài)準時的把握，實現(xiàn)科學化的農(nóng)業(yè)管理。

三、應用中的注意事項

在對于發(fā)展形勢有科學的分析研究基礎上，趨利避害，將人工智能技術應用到日常生活中或是社會發(fā)展建設工作中。但是實際的應用中還是應該注意一些問題。

（一）技術無法代替人際關系。如今人工智能技術已經(jīng)發(fā)展起來，可是其無法對于人際關系處理中發(fā)生的部分特別狀況進行科學合理的判斷，其不能夠感受到人類之間細膩豐富的情感，如果過分的依靠該技術會造成一定的社會問題，人類的社交溝通能力會降低，所以人們還是應該繼續(xù)加入到正常的人際溝通交往中，避免對于技術的過分依賴。

（二）保護數(shù)據(jù)和信息安全。大數(shù)據(jù)人工智能條件下各種的信息數(shù)據(jù)資源經(jīng)常會受到攻擊或是發(fā)生丟失問題，這對于使用者會造成一定程度的影響，帶來不必要的經(jīng)濟或是其他損失，合理的對于數(shù)據(jù)網(wǎng)絡安全問題進行維護，提高安全系數(shù)，保證使用者的信息。

（三）避免對于技術的過分依賴。長時間的依賴人工智能技術就會造成人類感情和情緒的失控，面對實際生活中出現(xiàn)的問題就不能夠積極的解決，讓個體之間的感情變得非常脆弱，對于社會的穩(wěn)定發(fā)展造成反面影響，所以合理的應用人工智能技術，發(fā)揮優(yōu)勢，讓其為社會的發(fā)展貢獻力量。