大话:人工智能、大数据、物联网、云计算

半个多世纪的某个夏天,麦卡锡、明斯基等众科学家们举办了一次Party,共同研究用机器模拟智能的问题,也是在那时,“人工智能(AI)”的理念正式被提出!

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!

对于未来而言,人工智能会在人类生活的方方面面,发挥越来越多的作用,也会刷更多的存在感,慢慢的更会懂我们很多!

不远的将来会有越来越多的自动化的系统出现,比如刷脸支付已经在来的路上了!

人工智能、大数据、物联网以及云计算,彼此之间皆存在着千丝万缕的“亲缘”关系!

先以人工智能为例,抛弃其他任何,也便不会有今天大红大紫的人工智能!

不得不说的人工智能背后的基石:大数据

大数据是人工智能的基石,目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上,即对大数据进行训练,并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。

简单而言何为大数据?

虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。

但是,这个说法并不准确!

“大规模”只是指数据的量而言。

数据量大,并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。

例如:地球绕太阳运转的过程中,每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置,可以得到大量数据。可如果只有这样的数据,其实并没有太多可以挖掘的价值!

大数据这里我们参阅马丁·希尔伯特的总结,今天我们常说的大数据其实是在2000年后,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:

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。

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。

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。

美国《大西洋月刊》公布的一段A.I.聊天记录截图

实际上人工智能的发展,离不开海量数据进行训练,究其根本大数据的循环往复无数次的训练才有了人工+智能!

没有人工智能的物联网:没大戏

而物流网又让人工智能:更准确

物联网:英文名为Internet of Things,可以简单地理解为物物相连的互联网,正是得益于大数据和云计算的支持,互联网才正在向物联网扩展,并进一步升级至体验更佳、解放生产力的人工智能时代。

在未来,虚拟世界的一切将真正实现物理化!

物联网主要通过各种设备(比如RFID,传感器,二维码等)的接口将现实世界的物体连接到互联网上,或者使它们互相连接,以实现信息的传递和处理。

对于人工智能而言,物联网(IoT)其实肩负了一个至关重要的任务:资料收集

概念上,物联网可连接大量不同的设备及装置,包括:家用电器和穿戴式设备。嵌入在各个产品中的传感器(sensor)便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析,以生成所需要的信息并继续积累知识。

互联网在现实的物理世界之外新建了一个虚拟世界,物联网将会把两个世界融为一体。

物联网的终极效果是万物互联,不仅仅是人机和信息的交互,还有更深入的生物功能识别读取等等!

人工智能背后强大的助推器:云计算

云计算(详情参阅之前回答:什么是云计算?)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)

云计算发展较早,经过10年发展,国内已经拥有超百亿规模,云计算也不再只是充当存储与计算的工具而已!

未来可以预见的是,云计算将在助力人工智能发展层面意义深远!

而反之,人工智能的迅猛发展、巨大数据的积累,也将会为云计算带来的未知和可能性!

人工智能也好、大数据也好、物联网及云计算也好,彼此依附相互助力,藕不断丝且相连!合力搭档在一起:

给未来多一些可能,给未知多一些可能性,给不可能多一些可能!

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