摘 要：大數(shù)據(jù)引發(fā)思維變革，從抽樣轉(zhuǎn)向全樣，從精準轉(zhuǎn)向近似，從因果轉(zhuǎn)向相關(guān)性等。在大數(shù)據(jù)技術(shù)支持和思維方式轉(zhuǎn)變下，人工智能范式不斷變革，主要形成了以感知為中心人工智能范式、數(shù)據(jù)為中心人工智能范式、人腦科學人工智能范式與人工計算人工智能范式等，為人工智能范式創(chuàng)新提供了有力的技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);人工智能;范式

人工智能技術(shù)的進一步發(fā)展需要相應的技術(shù)條件作為支持，在大數(shù)據(jù)時代下，新的技術(shù)發(fā)展環(huán)境為人工智能的進一步發(fā)展創(chuàng)造條件，從而引發(fā)人工智能范式變革和創(chuàng)新，出現(xiàn)形式多樣的人工智能范式，以滿足時代的需求。大數(shù)據(jù)背景下，對人工智能范式進行研究，對于提高人工智能功能具有重要意義。

1 大數(shù)據(jù)引發(fā)的思維變革

人工智能范式的發(fā)展需要思維轉(zhuǎn)變，在大數(shù)據(jù)背景下，思維引發(fā)了深刻的變革，從抽樣到全樣，從精準到近似，從因果關(guān)系到相關(guān)性。

1.1 抽樣轉(zhuǎn)向全樣

大數(shù)據(jù)時代的一個顯著特征是“大“，它能夠提供全面的數(shù)據(jù)信息，不僅數(shù)據(jù)類型豐富，而且數(shù)據(jù)量巨大。這就使得大數(shù)據(jù)時代思維從傳統(tǒng)時代“抽樣”向“全樣”轉(zhuǎn)變，大數(shù)據(jù)具備獲取一切想要獲取數(shù)據(jù)信息的技術(shù)條件，從而運用大數(shù)據(jù)時代全樣統(tǒng)計方法將抽樣統(tǒng)計方法取而代之。

1.2 精準轉(zhuǎn)向近似

大數(shù)據(jù)背景下，思維轉(zhuǎn)變的一個重要方面是數(shù)據(jù)信息目標的轉(zhuǎn)變。在傳統(tǒng)時代下，注重絕對數(shù)據(jù)目標的實現(xiàn)。比如搜索，在傳統(tǒng)時代下，盡可能為服務對象提供絕對的目標。然而在大數(shù)據(jù)時代下，搜索引擎思維方式發(fā)生了轉(zhuǎn)變，它努力為用戶提供最合理的數(shù)據(jù)信息，著眼于宏觀趨勢，因此提供的數(shù)據(jù)信息表現(xiàn)出相似性，是模糊的，具有不精準性。

1.3 因果轉(zhuǎn)向相關(guān)性

傳統(tǒng)模式下，決策者如果要形成某種決策，需要綜合多種理論，并對其中的因果關(guān)系進行分析，從而得出最佳的決策。在大數(shù)據(jù)背景下，決策者的決策則變得相對容易，以超級市場為例，決策者能夠便捷地利用大數(shù)據(jù)技術(shù)獲得全面的數(shù)據(jù)信息，從而根據(jù)數(shù)據(jù)做出相應的決策，而不需要綜合分析各種存在因果關(guān)系的理論，這一轉(zhuǎn)變表現(xiàn)出相關(guān)性思維已經(jīng)取代因果思維，并在各個行業(yè)得以運用。

2 大數(shù)據(jù)背景下的人工智能范式綜述

大數(shù)據(jù)背景下，人工智能范式在傳統(tǒng)基礎上進行了修正，主要包括以下幾種主要范式：

2.1 感知為中心人工智能范式

在傳統(tǒng)模式，人工智能范式表現(xiàn)出相對的封閉性，需要具備一致性條件。大數(shù)據(jù)背景下，人工智能范式體現(xiàn)出開放性、智能化等特征。它借助變革思維模式，使得人工智能范式表現(xiàn)出極強的感知能力，借助集散控制與模糊邏輯分析控制等方式，有效將分散和耦合系統(tǒng)進行結(jié)合，從而使得人工智能范式得到進一步的完善。伴隨著信息技術(shù)的進一步發(fā)展，例如物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、傳感技術(shù)等，為人工智能范式提供了技術(shù)支持，進而以感知為中心的人工智能在各個行業(yè)得到了應用。目前，我國以感知為中心的人工智能范式主要應用于車輛系統(tǒng)，以及機器人行業(yè)，主要用于節(jié)約行業(yè)生產(chǎn)中人力資源成本，并使生產(chǎn)效率得到有效的提高，促進行業(yè)升級。

2.2 數(shù)據(jù)為中心人工智能范式

伴隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)深入推進，人工智能范式發(fā)展表現(xiàn)出強勁的態(tài)勢。人工智能最顯著的一個特征是綜合性，如果簡單地將人工智能定位在數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域，不免體現(xiàn)出相對的局限性。如果在人工智能范式中引入系統(tǒng)思維，通過引入發(fā)散性思維，這將能夠有效提高人工智能的效能，幫助人們?nèi)ヌ幚硪恍┱鎸嵉膯栴}。數(shù)據(jù)為中心的人工智能范式，有效融合最新的數(shù)據(jù)技術(shù)，包括數(shù)據(jù)搜集、分析、處理等技術(shù)，從而實現(xiàn)系統(tǒng)的自動化運行，在完成作業(yè)的基礎上，對數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)果進行轉(zhuǎn)化，發(fā)出命令，再借助邏輯程序模式，實現(xiàn)各項操作。數(shù)據(jù)為中心的人工智能范式，能夠?qū)Ψ諏ο笮畔⑿枨筮M行數(shù)據(jù)化處理，從而精準把握受眾需求，為受眾提供精準化、個性化服務，擴大人工智能的數(shù)據(jù)價值。

2.3 人腦科學人工智能范式

人工智能技術(shù)的核心是根據(jù)人的思維特點和思維規(guī)律，從而達到模擬人的思維的目標，并使之表現(xiàn)出相對獨立的思想。人腦科學人工智能范式，通過對人的腦部活動的方式進行模擬，并模擬人類的思維方式，從而借助計算以達到解決問題的目的。人工智能范式由于具有程序性，能夠?qū)嵤┎煌瑢蛹壍倪\算。目前，各國基于人腦科學人工智能范式，成立了相應的組織建設，并以項目為推手，進一步完善人工智能，在機器人行業(yè)中引入神經(jīng)形態(tài)，從而實現(xiàn)對人類思維活動、思維方式近似模擬，促使其從簡單模式向高級模式的升級。

2.4 人工計算人工智能范式

識別功能和認知功能是人腦的重要功能，人腦借助邏輯思維能力，能夠?qū)Ω鞣N各樣事物的認知得到強化。在大數(shù)據(jù)時代下，人們對計算機認知不斷提高，無疑促進人腦認知和計算機技術(shù)的進一步融合，從而是理論體系結(jié)構(gòu)更加系統(tǒng)化，促使人工計算的人工智能模式思考能力進一步深入，從而實現(xiàn)對舊事物認知的深入，形成新的認知，推動人工智能設備的研發(fā)。

3 結(jié)語

總之，大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展促使人類的思維發(fā)生了新的轉(zhuǎn)變，并為人工智能發(fā)展提供了技術(shù)支持，從而促使人工智能范式不斷變革，不斷創(chuàng)新，形成新的、更高層次的范式，實現(xiàn)人工智能技術(shù)不斷升級，從而帶動社會各個行業(yè)升級，使人工智能更好地服務社會，改善人類生活。

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作者簡介：王杉，男，云南昆明人，碩士，副教授，研究方向：軟件工程。