JIFANG360.com - 机房360
当前位置： >>
为何引爆人工智能的核心一定是大数据？
摘要：在资本寒冬里投资者却向底层技术革新者释放了暖意，云计算、大数据等非流量驱动业务开始勃兴，曲高和寡的人工智能(Artificial Intelligence，“AI”)也迎来了春天，据CB Insights统计，约有200家人工智能公司已获得了近15亿美元的融资。
　　在资本寒冬里投资者却向底层技术革新者释放了暖意，、大数据等非流量驱动业务开始勃兴，曲高和寡的人工智能(Artificial
Intelligence，&AI&)也迎来了春天，据CB Insights统计，约有200家人工智能公司已获得了近15亿美元的融资。
　　人工智能被视为移动互联网的下一幕，其技术红利已经开启了，年初围棋绝顶高手会战阿尔法狗只是人工智能的惊鸿一瞥。人工智能可以简单理解为让机器完成人为设定的任务，分为运算智能(能存会算)、感知智能(看听会说、能看会认)、认知智能(能理解会思考)三个层面;而数据挖掘、机器学习(Machine
Learning,ML)、深度学习(Deep Learning,DL)深刻影响着人工智能发展。
　　为什么人工智能会成为新的风口?人工智能产业化在哪些垂直领域实现了产业化?为何引爆人工智能的核心一定是?本文试做探析。
　　从互联网+到AI+，人工智能正成为产业升级的新风口
　　伴随互联网+行动进入深水区，人们逐渐认识到了互联网的本质除了&连接&商品、信息、人以外，还可以连接&智慧&。
　　在今年8月份召开中国人工智能大会(CCAI2016)大会上，众多全球顶尖人工智能专家呼吁把人工智能上升到国家战略层面，习近平主席在G20峰会演讲中特别提到&人工智能将给人们的生产方式和生活方式带来革命性变化&。众多有利因素交汇让AI行业临近爆发：
　　我国正进入人口老龄化社会，人口红利逐渐消失，以机器替代人力成为大势所趋，而我国实体经济对于人工智能的应用相对缺失，市场空间巨大。
　　我国移动互联网的渗透率超过50%、智能手机用户量世界第一，这为人工智能提供充足的数据资源，也让人工智能站在更高起点之上。而基于GPU(GraphicsProcessingUnits，图形处理器)的众核体系结构包含了几千个流处理器，大幅度缩短了计算时间，英伟达、AMD等公司不断推进GPU大规模并行架构支持，也为深度学习提供了较好的基础设施。
　　众多互联网巨头抢滩AI领域，收购掌握AI创新技术的创业公司，加大对AI的人才、资金投入，加速了AI在产业链上布局。如Goole无人车实验项目，Apple与IBM合作开发人工智能健康数据平台，Facebook在Messenger测试和培育人工智能。而在国内，百度把人工智能当做核心中的核心，为&百度大脑&提供包括算法、计算能力、大数据支持;科大讯飞的&讯飞超脑&则主攻人机语音交互等。
　　人工智能产业化潜能没有天花板，这些垂直领域正率先商业化
　　AI技术开始在语音识别、图像识别、搜索与数字营销、智能驾驶、数据服务等领域落地。语音识别应用如iPhone的Siri、微软小冰、移动App中智能语音输入等，在数字营销领域的应用比如程序化购买广告平台百度DMP的精准推广等。
　　在图像识别广泛应用于人脸识别、照片归类、图片搜索、自动驾驶，其中人脸识别技术经过深度学习之后人脸识别实现0.001%误识率与95%通过率，达到金融、安防等领域应用标准，甚至还能识别人脸的表情变化做出交互。比如旷视科技的Face++应用到支付宝账户登陆，还在传统银行大额转账、互金平台的小额放贷中使用人脸识别。
　　美国独角兽公司Palantir，估值达200亿美金,仅次于Uber。不论最近Palantir的新闻，就帮助FBI、CIA、DIA、美国国土安全局等政府部门从海量的财务数据、DNA样本、语音资料及世界各地地图中找到有价值数据线索，曾在追踪和抓捕本&拉登的行动中立下奇功来说，就是AI产业化应用的先导。Palantir还为华尔街众多顶尖金融机构提供反欺诈和评估贷款风险服务，Palantir
Gotham和Palantir Metropolis两大产品线分别应用于国防安全与金融安全。
　　近日，刚完成由红杉资本中国基金2亿元人民币B轮融资的国内大数据整体解决方案提供商&&明略数据，闭门发布了其核心产品SCOPA2.0版本。从发布的技术更新与行业应用来看，SCOPA已经不能被简单定义为大数据产品，而应该被业内人士视为人工智能产业化应用的平台。
　　明略数据为产业赋能，SCOPA2.0成为产业升级智慧助手
　　AI的目标是让机器像人类一样学会学习。算法训练、深度学习等都需要大量数据支持，数据挖掘是人工智能做训练样本的前提条件。如无人车需要大量的试车数据不断地测试算法，并在业务场景上形成自我改进的反馈系统。明略数据董事长吴明辉认为：&没有数据的场景不可能实现人工智能。数据就是人工智能的引爆点。&当前政府、企业应用人工智能最大困难就是数据准备和大数据分析效率与建立反馈机制不足。
　　从明略数据发布内容来看，SCOPA2.0不但是多维度、全数据、快速高效数据挖掘模式的平台，更朝着链接、承载更多智慧的人工智能平台发展。
　　与Palantir相似，明略数据也服务于公共安全领域。SCOPA技术对犯罪嫌疑人、案件的分析、研判在实战中已经有效提升抓捕嫌疑人的效率(具体信息未公开披露)。
　　从技术更新角度来看，数据分析效率的提升已远远超过同行业竞争对手。SCOPA2.0系统提高复杂碰撞比对计算效率，其毫秒级运算呈现效率比传统系统提升了10-17倍。在数据库结构上，SCOPA2.0的两度关系计算速度提升十倍，三度关系是原来三百倍，四度关系计算速度提升了一千倍以上。SCOPA2.0能够快速构建起人、事、地、物、组织之间的多重关联关系，甚至可以基于任一最小颗粒线索任意层级深入挖掘推演，在300亿个边上索引时间仅需18个小时(原先需要两个月时间)。不得不说，数据分析的效率决定了进一步人工智能发展的根基。
　　SCOPA2.0不是简单的大数据产品，而是承载智慧的平台。这一点从SCOPA2.0既有在线实时、流式计算，也能离线海量处理计算可以窥见一斑。这个由明略数据工程师累贡献了27万行代码的计算引擎，就是为在混合架构系统中不同的人可以迅速分享第一手信息，更是能够将前人智慧以图的形式进行积累，供后人智慧协同的人类智慧链接平台。除此之外，SCOPA2.0很强的通用性、开放性、迁移能力以及定制系统和最新发布的合作伙伴计划可透露出SCOPA2.0成为承载智慧的人工智能产业化先导的野心。
　　最后不得不提的是交互页面，因其与谍影重重5中的界面相似和服务于业务的极致体验效果，让这款产品从颜值到实用角度，都令人感到惊喜。
　　总体来看，明略数据大数据产品体系完整，拥有安全大数据平台MDP、分布式数据挖掘系统DataInsight、以及最新迭代升级的SCOPA2.0。从产业布局来看，明略数据在公共安全、金融、税务、营销、工业、数据互联等领域都有涉及，并服务了大量行业内的标杆客户，是行业内不容小觑的实力派科技公司。
　　人工智能驶入快车道离不开大数据挖掘及关联技术的支撑，更离不开人工智能产业化发展的方向。人类+机器随着AI发展将逐渐成为现实，让科技门槛降低，让每个人能迅速成为&极客&，用科技辅助人类提升效率。更重要的是跨越时间、空间限制，极大延伸人类智慧。或许只有AI才能真正接近互联网的终极本质，让人类生活、工作更美好!
责任编辑：hang
扫一扫，订阅更多数据中心资讯
本文地址： 网友评论:
条 阅读次数：
版权声明：凡本站原创文章，未经授权，禁止转载，否则追究法律责任。
·····
日，数据港张北数据
近日,机房360网“走进绿色数据中
华为历史上规模最大的面向ICT行
8月25日，网心科技在京宣布，旗
华为今日宣布发布云开放实验室，
7月21日，华为乌兰察布云数据中您正在使用IE低版浏览器，为了您的雷锋网账号安全和更好的产品体验，强烈建议使用更快更安全的浏览器
发私信给杨文
导语：一文读懂AlphaGo Zero的伟大与局限
同步到新浪微博
AI科技评论员，微信：yeohandwin
当月热门文章
为了您的账户安全，请
您的邮箱还未验证,完成可获20积分哟！
您的账号已经绑定，现在您可以以方便用邮箱登录
请填写申请人资料AI+_百度百科
声明：百科词条人人可编辑，词条创建和修改均免费，绝不存在官方及代理商付费代编，请勿上当受骗。
人工智能+（Artificial Intelligence Plus）英文缩写为AI+。它将“人工智能”作为当前行业科技化发展的核心特征并提取出来，与工业、商业、金融业等行业的全面融合，推动经济形态不断发生演变，从而带动社会经济实体的生命力。通俗来说，“AI+”就是“AI+各个行业”，但这并不是简单的两者相加，而是利用人工智能技术以及互联网平台，让与传统行业、新型行业进行深度融合，创造新的发展生态。它代表一种新的社会形态，即充分发挥“人工智能”在社会中的作用，将“人工智能”的创新成果深度融合于、社会各域之中，提升全社会的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。百度总裁张亚勤在2016年3月召开的亚洲论坛上表示，人工智能将成为推动互联网下一轮升级和变革的核心引擎。“智能+”是“互联网+”的延伸和下一站，也将成为第四次的技术基石。“AI+”也被列入战略性新兴产业发展行动。[2]
Gowild智能科技CEO邱楠在接受采访时表示：“我认为，其实到未来,所有的设备都会带上AI，要么会有更强的感知智能，要么会有小规模认知系统的体系，要么会有一些更好玩的行为智能，未来一定是一个AI的世界，也就是说：未来我不认为是‘互联网+’或是‘物联网+’，我认为我们的未来是‘AI+’。”[3]
AI+概念产生
1956年，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。
在“AI”诞生60年后的今天，传感器、互联网等理论和技术日益成熟，为“人工智能”的发展拓展更大平台，展示出无限可能。在过去，“人工智能“还仅仅停留在概念之上，而今它将作为未来科技的关键链条，连接每处创新，在未来的企业当中生根结果，大放异彩。
以Gowild智能科技（全称：深圳狗尾草智能科技有限公司）CEO邱楠为代表的行业精英提出“AI+”这个概念，邱楠在一次讲话中谈到，“我认为其实到未来来说所有的设备都会带上AI，要么会有更强的感知智能，要么会有小规模认知系统的体系，要么会有一些更好玩的行为智能，未来一定是一个AI的世界，也就是说未来我不认为是“互联网+”或是“物联网+”，我认为我们的未来是“AI+”。”随之越来越多领域的巨头把目光聚集在“AI+”上面，开始大规模涉足“人工智能”领域 ，利用“人工智能”技术去开创全新的应用场景，与工业、商业、金融业等行业全面融合，从而达成为用户提供更多服务的目的。这已是未来发展的必然趋势，“AI+”时代正在走近人类。
AI+人工智能的不同等级
AI+弱人工智能
所谓弱人工智能就是仅在单个领域比较牛的人工智能程序。比如AlphaGo就是一个典型的弱人工智能程序。
AI+强人工智能
强人工智能则是能够达到人类级别的人工智能程序。比如电影《生化危机》里的红皇后。不同于弱人工智能，强人工智能可以像人类一样应对不同层面的问题，而不是仅仅只会下围棋。不仅如此，强人工智能还具有自我学习、理解复杂理念等多种能力。不过因为强人工智能程序的开发比弱人工智能要困难很多，所以我们目前还无法实现。
AI+超人工智能
超人工智能则是在任何领域都比人类聪明的人工智能程序。我们都知道，人的大脑正常只被开发到10%左右，而超人工智能则相当于一个拥有开发了100%的大脑。就像电影《超体》里的斯嘉丽·约翰逊一样：可以快速学习，可以穿越回过去，甚至可以永生。
AI+发展价值
繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，AlphaGo在围棋对战中战胜韩国顶级高手李世石，证明了随着大数据的普及和计算能力的提高，其在纵向上得到了快速发展，在某一特定领域能够与人类匹敌甚至超越人类。
“人工智能”这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。在某些领域，计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
AI+实际运用
“人工智能”对家居的控制是以住宅为平台，实现更加高效、安全、节能、智能、便利和舒适的目的。这是“人工智能”在家庭产品自动化、智能化的基础上，通过网络按拟人化的要求而实现的。 “人工智能”通过对家居的控制，解放用户的双手，带来更好的用户体验。
“人工智能”对家居的控制方式很丰富多样，比如：本地控制、遥控控制、集中控制、远程控制、感应控制、网络控制、定时控制等等，让用户摆脱繁琐的事务，提高效率，得到更为人性化的体验。
在这一点上，丽枫酒店与Gowild智能科技联手，将Gowild研发的情感社交机器人“公子小白”引进酒店，基于强人工智能，公子小白可为每一个入住酒店的消费者提供服务。当用户进入酒店时，公子小白将向用户主动问好并提供入住信息；用户进入房间后，通过与公子小白对话，即可实现对酒店设施的控制，如空调、热水器、电视等等；通过公子小白呼叫人工，可实现餐饮方面的需求。与此同时，公子小白拥有一套完整的仿真表情系统、中文语言系统，拥有两个记忆库（云端公共记忆库和云端私有记忆库）的云端大脑以及数据分析能力，可以为用户带来情感陪伴、贴心管家服务，ta可以与用户进行对话与交流， 可以播放音乐或故事；可以在约定的时间开关灯光、也可以提供闹钟提醒，并播报天气、新闻等。
“人工智能+医疗”，利用机器或软件描述、模仿人类大脑的智慧，在医疗健康领域，通过协助医疗从业人员来改善患者的治疗效果。人工智能能够彻底地分析和记忆医疗知识，提供更加优质的临床和药物建议。“人工智能”有能力及时给内科医生和研究人员提供储存在医疗记录中与临床相关的、实时的、有价值的信息。“人工智能”还可以提供一些创新的、自动的患者指南和交互式方法，例如可以利用先进的面部识别和运动捕捉软件来观察患者的满意程度，这已经开始影像观测治疗的进程。
“人工智能”就是研究让计算机接受教育、提高智能的科学技术。AI的研究成果又反过来应用到教育过程中，促进教育的工作效率、产生新的教学模式。用“人工智能”技术支持教学的设计、互动分析与评价，进而支持教师及其教学，这已经成为一个重要趋势。
“人工智能+教育”是利用计算机技术，为教学设计人员和其他教学产品开发人员在教学设计和教学产品开发过程中提供辅助、指导、咨询、帮助或决策的过程。教学设计自动化更贴切地说是“计算机辅助教学设计”。
“人工智能”通过实时采集与分析处理课堂教学信息，迅速为教师的教学决策与学生学习方法的选择提供重要信息。能在课堂实况记录、师生考勤、课堂教学评估、学生成绩测试、教学难度与目标达成度分析等方面发挥良好作用。通过高速运算、大量数据实时处理、人机对话等卓越性能，在学校教学计划管理、课程课表管理、学籍学分管理、考试组织、阅卷与成绩分析、教学问题诊断、教改实验研究等方面，均可发挥积极作用。
“人工智能+银行”，银行用“人工智能”系统组织运作金融投资和管理财产。金融机构已长久用人工神经网络系统去发觉变化或规范外的要求，使用协助顾客服务系统；帮助核对帐目，发行和恢复密码等。
2001年8月在模拟金融贸易竞赛中，机器人战胜了人。
“人工智能+工业”。借助人工智能技术，传统制造厂商可以在汽车、家电、配饰等工业产品上增加人工智能模块，实现用户远程操控、数据自动采集分析等功能，极大地改善工业产品的使用体验。在工业中已普遍应用机器人。它们常做一些对人来说是危险的工作。
日本是利用和生产机器人的先进国；1999年世界范围使用1,700,000台机器人。
“人工智能+农业”，农业是中国最传统的基础产业，亟需用数字技术提升农业生产效率，通过人工智能对地块的土壤、肥力、气候等进行大数据分析，然后据此提供种植、施肥相关的解决方案，大大提升农业生产效率。
人工智能时代的“新农民”不仅可以利用“人工智能”技术获取先进的技术信息，也可以通过大数据掌握最新的农产品价格走势，从而决定农业生产重点。与此同时，推动农业现代化进程，通过人工智能交易平台减少体力活动、实现用户远程操控、数据自动采集分析等，将全面提升效率，增加农民收益。
AI+人工智能+N
机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等，这些所有AI技术被广泛运用于人们日常生活各个领域，如指纹识别应用在手机解锁、防盗门等领域；人脸识别、掌纹识别等应用与机密安全领域；智能搜索，语言图像理解等应用于搜索引擎、网络浏览器等领域，顾客服务、运输、通讯、游戏、玩具、音乐、艺术……“人工智能”的运用不仅仅这些，在特定域里面，目前AI都将有可能去大放异彩，“AI+”时代已经来临，正是基于这种趋势，机器人领域也开始迈出前进的步伐。
AI+发展趋势
科学技术发展推动了知识社会以人为本，只要是在特定域里面，目前AI都将有可能去大放异彩，包括类似于机场的安检、电话客服、订票系统、医疗问诊、各种知识的查询还有很多特定域的里面。人们生活方式、工作方式、组织方式、社会形态正在发生深刻变革，产业、政府、社会、民主治理、城市等领域的建设应该把握这种趋势，推动“AI”与传统行业的融合-“AI+”，它代表一种新的经济增长形态，即充分发挥“人工智能“在生产要素配置中的发挥的优势，将人工智能的成果深度融合于经济社会各领域之中，提升实体经济的创新力和生产力，形成更广泛的以人工智能为基础设施和实现工具的经济发展模式。人工智能技术的发展，包括深度学习神经网络，以及无人机、自动汽车、智能穿戴设备以及人工智能群体系统集群及延伸终端，将进一步推动人们现有生活方式、社会经济、产业模式、合作形态的颠覆性发展。
“人工智能”尚处于初级阶段，无论是IBM推出的沃森问答系统在危险边缘知识竞赛中战胜人类冠军，还是AlphaGo在围棋对战中战胜韩国顶级高手李世石，都只是证明了大数据的普及和计算能力的提高。但如果让它们下飞行棋，它们可能连小学生都不如。达到人类级别的强人工智能，还要搭建一个更加完善的认知系统，进行更多的数据挖掘工作，这些都是人类在创造“人工智能”的愿望上，必然面临的挑战。
AI+相关评价
人工智能将成为一种日用品。——凯文·凯利（《连线》（Wired）杂志创始主编）
未来不是“互联网+”而是“AI+”。——邱楠（Gowild智能科技CEO）
工业革命，让一些机器替代了体力劳动，但创造了很多就业机会，我相信未来的人工智能革命也一样，它可能会出现很多替代简单脑力劳动的现象，但也会创造出来很多新的机会。——李彦宏（百度创始人、董事长兼首席执行官）[4]
．.[引用日期]
．.[引用日期]
．网易新闻[引用日期]
．新浪网[引用日期]