大數(shù)據(jù)和人工智能是今天計(jì)算機(jī)學(xué)科的兩個(gè)重要的分支。近年來，有關(guān)大數(shù)據(jù)和人工智能這兩個(gè)領(lǐng)域所進(jìn)行的研究一直從未間斷。以下是學(xué)習(xí)啦小編整理的人工智能時(shí)代的危機(jī)及預(yù)防論文的相關(guān)資料，歡迎閱讀!

　　人工智能時(shí)代的危機(jī)及預(yù)防論文篇一

　　摘 要：大數(shù)據(jù)和人工智能是今天計(jì)算機(jī)學(xué)科的兩個(gè)重要的分支。近年來，有關(guān)大數(shù)據(jù)和人工智能這兩個(gè)領(lǐng)域所進(jìn)行的研究一直從未間斷。其實(shí)，大數(shù)據(jù)和人工智能的聯(lián)系千絲萬縷。首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展依靠人工智能，因?yàn)樗褂昧嗽S多人工智能的理論和方法。其次，人工智能的發(fā)展也必須依托大數(shù)據(jù)技術(shù)，需要大數(shù)據(jù)進(jìn)行支撐。大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，未來人工智能會(huì)有哪些創(chuàng)新和發(fā)展，大家拭目以待。

　　關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 人工智能 云計(jì)算 數(shù)據(jù)挖掘 機(jī)器人 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791(2015)11(c)-0030-02

　　1 什么是大數(shù)據(jù)

　　1.1 大數(shù)據(jù)的定義

　　大數(shù)據(jù)是一個(gè)數(shù)據(jù)體量和數(shù)據(jù)類別都十分龐大的數(shù)據(jù)集。這個(gè)龐大的數(shù)據(jù)集，我們今天還無法用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫工具對(duì)它的內(nèi)容進(jìn)行獲取和處理。整體概括起來，大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)真實(shí)性高、數(shù)據(jù)處理快等四大特征。

　　大數(shù)據(jù)的特征：第一，是指數(shù)據(jù)類型非常多，它的數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源，而非單一的一種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)的種類和數(shù)據(jù)的格式日漸豐富;第二，是指數(shù)據(jù)規(guī)模非常大，通常在10TB左右，規(guī)模非常龐大;第三，是指數(shù)據(jù)的真實(shí)性非常高，一些新的數(shù)據(jù)源漸漸興起，打破了之前傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)源，今天的企業(yè)愈發(fā)需要這些有效的信息，以確保其真實(shí)性及安全性;第四，是指數(shù)據(jù)處理的速度非?？?，能夠做到數(shù)據(jù)的及時(shí)快速處理。

　　1.2 大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程

　　“大數(shù)據(jù)”一詞最早提出的是麥肯錫研究院于2011年發(fā)布的研究報(bào)告《大數(shù)據(jù)》。之后，經(jīng)美國高德納公司和美國一些科學(xué)家的宣傳推廣，漸漸地大數(shù)據(jù)概念開始流行起來。

　　大數(shù)據(jù)發(fā)展的萌芽期，是20世紀(jì)90年代至21世紀(jì)初，此時(shí)處于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)階段。這一時(shí)期，隨著數(shù)據(jù)挖掘理論和技術(shù)的一步步成熟，已開始有一些與商業(yè)相關(guān)的智能工具開始被人們所應(yīng)用，如專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫和知識(shí)管理系統(tǒng)等。

　　大數(shù)據(jù)發(fā)展的突破期，是2003―2006年，此時(shí)處于自由探索非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)階段。這一時(shí)期，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展帶動(dòng)了大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展。此時(shí)，可以以2004年Facebook的創(chuàng)立為標(biāo)志，此時(shí)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的突破期。

　　大數(shù)據(jù)發(fā)展的成熟期，是2006―2009年，此時(shí)大數(shù)據(jù)技術(shù)形成并行運(yùn)算與分布式系統(tǒng)。

　　到了2010年，智能手機(jī)開始大量涌現(xiàn)，其應(yīng)用日益廣泛。此時(shí)，數(shù)據(jù)的碎片化、流媒體、分布式等特征更加凸顯，移動(dòng)數(shù)據(jù)開始急劇增長。

　　近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展十分迅猛，開始不斷向社會(huì)各行各業(yè)步步滲透，從而導(dǎo)致大數(shù)據(jù)的技術(shù)領(lǐng)域和行業(yè)邊界越來越不明顯，也越來越模糊，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用創(chuàng)新已經(jīng)超越了大數(shù)據(jù)技術(shù)的本身，越來越受到各行各業(yè)的熱捧和青睞。

　　今天，可以毫不夸張地說，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠改變一個(gè)領(lǐng)域，為每一個(gè)領(lǐng)域帶來變革性和創(chuàng)新。

　　2 什么是人工智能

　　2.1 人工智能的定義

　　人工智能是一門新的技術(shù)科學(xué)，它主要研究和開發(fā)用于模擬人類的智能的理論、方法和技術(shù)的應(yīng)用系統(tǒng)，它同樣也是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)重要分支。人工智能的終極目的是掌握智能的根本實(shí)質(zhì)，從而生產(chǎn)出一種全新的能以人類智能相似和相近的方式快速做出反應(yīng)的智能機(jī)器?？梢哉f人工智能的發(fā)展與計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展緊密相連，密不可分。

　　2.2 人工智能的發(fā)展歷程

　　“人工智能”一詞最初是在1956年美國達(dá)特茅斯學(xué)院提出的。

　　人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了半個(gè)多世紀(jì)，它的發(fā)展歷程十分曲折，大致可分為三個(gè)發(fā)展階段：

　　20世紀(jì)40年代中期到50年代中期為第一階段，被稱為人工智能啟蒙探索時(shí)期。1950年，英國數(shù)學(xué)家圖靈發(fā)表了《計(jì)算的機(jī)器與智能》，提出了機(jī)器可以思維進(jìn)而幫助人類的問題，直接推動(dòng)了現(xiàn)代人工智能的發(fā)展。

　　20世紀(jì)50年代中期到80年代末期為第二階段，被稱為人工智能經(jīng)典符號(hào)時(shí)期。人工智能與認(rèn)知科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)等三門學(xué)科開始了相依為命的發(fā)展歷程。

　　20世紀(jì)80年代末期到現(xiàn)在為第三階段，被稱為人工智能聯(lián)結(jié)主義時(shí)期。這一時(shí)期，主要采用分布處理的方法通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人腦的智力活動(dòng)。

　　3 大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系

　　大數(shù)據(jù)和人工智能，近年來這兩個(gè)領(lǐng)域的研究相互交叉促進(jìn)，產(chǎn)生了很多新的方法、應(yīng)用和價(jià)值。

　　今天，人類擁有了對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)快和數(shù)據(jù)真實(shí)性高的大數(shù)據(jù)進(jìn)行存取、檢索、分類和統(tǒng)計(jì)的能力，完全得益于大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。而且，人工智能領(lǐng)域的一些理論和方法，已經(jīng)開始用于大數(shù)據(jù)分析方面，并取得了一定的效果。

　　研究發(fā)現(xiàn)，解決人工智能的擴(kuò)展性和成長性問題，離不開大數(shù)據(jù)技術(shù)。

　　以前，人工智能技術(shù)還不能實(shí)現(xiàn)與人類相似的學(xué)習(xí)研究能力。原因在于，人工智能看似簡(jiǎn)單，實(shí)際上是一件非常繁瑣和復(fù)雜的事情，產(chǎn)生人工智能的兩個(gè)必要條件要有海量數(shù)據(jù)的支撐和對(duì)這些數(shù)據(jù)的極強(qiáng)處理能力，而以前的機(jī)器都不具備這兩個(gè)條件。

　　人工智能其實(shí)就像人類一樣，是需要擁有大量的知識(shí)和豐富的經(jīng)驗(yàn)。在這些知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的背后是需要大量的數(shù)據(jù)支撐。大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，為儲(chǔ)存、分析大量的數(shù)據(jù)提供了一定的技術(shù)支持，使機(jī)器得到的數(shù)據(jù)量和擁有的數(shù)據(jù)處理能力，與形成人工智能所需要的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)處理能力相匹配。只有這樣，人工智能才能得到發(fā)展。人工智能的發(fā)展，反過來進(jìn)一步推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的向前發(fā)展，形成有效的相互推動(dòng)作用。

　　與其說人工智能的發(fā)展依靠大數(shù)據(jù)，不如說大數(shù)據(jù)開啟人工智能新篇章。人工智能領(lǐng)域的一些理論和方法，能夠有效地提升大數(shù)據(jù)的使用價(jià)值。與此同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展也將在為人工智能提供一個(gè)用武之地。

　　4 未來人工智能的發(fā)展 　　隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，未來人工智能的發(fā)展主要會(huì)在以下幾個(gè)方面：模式識(shí)別、專家系統(tǒng)、符號(hào)計(jì)算、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感。

　　4.1 模式識(shí)別

　　模式識(shí)別，顧名思義，是指通過計(jì)算機(jī)采用數(shù)學(xué)計(jì)算的方法來研究模式的自動(dòng)判讀、處理等識(shí)別功能。

　　可以斷定，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷向前發(fā)展，人類一定能對(duì)復(fù)雜的信息處理過程做深入的進(jìn)一步的研究。與此同時(shí)，模式識(shí)別功能也為人類認(rèn)識(shí)自身智能創(chuàng)造了可行的線索和提供了必要的幫助。

　　在現(xiàn)實(shí)生活中，對(duì)人類來說最重要的是對(duì)光學(xué)信息以及聲學(xué)信息的判斷和識(shí)別。大家知道，準(zhǔn)確、高效是計(jì)算機(jī)識(shí)別的最大特點(diǎn)。例如，今天已經(jīng)應(yīng)用很廣的指紋識(shí)別功能就是一個(gè)典型的案例。

　　人類每個(gè)人的指紋獨(dú)一無二，具有唯一性。早在很多年前，我國有關(guān)專家就對(duì)數(shù)字圖像的離散幾何性質(zhì)進(jìn)行了深入的觀察和研究，進(jìn)而建立了從人類指紋的灰度圖像精確計(jì)算紋線局部方向，從而提取了人類指紋特征信息的相關(guān)理論與算法。

　　這一研究發(fā)現(xiàn)，隨后就被用于全自動(dòng)指紋鑒定系統(tǒng)，從而開創(chuàng)了我國指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用的先河。

　　4.2 專家系統(tǒng)

　　專家系統(tǒng)，是未來人工智能發(fā)展的一個(gè)重要方向。專家系統(tǒng)在今天的生活中已被廣泛應(yīng)用。其實(shí)，專家系統(tǒng)是指一個(gè)具有大量的行業(yè)或領(lǐng)域?qū)ｉT的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。它主要利用計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)和人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，先根據(jù)某一行業(yè)或領(lǐng)域一些權(quán)威專家或多個(gè)專家所提供的一些相關(guān)知識(shí)和相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，再進(jìn)行深入推理和判斷，進(jìn)而可以模擬人類專家的判斷決策過程。通過這個(gè)過程，從而來幫助人們解決現(xiàn)實(shí)中一些需要人類專家來處理的一些復(fù)雜的問題。

　　實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)必須要有兩個(gè)條件：一是要擁有類似于該領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實(shí)際問題的推理機(jī)制，二是建立一個(gè)完善的存儲(chǔ)有該領(lǐng)域中經(jīng)過專家事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識(shí)庫。這兩個(gè)條件缺一不可，否則無法進(jìn)行專家識(shí)別。

　　研究發(fā)現(xiàn)，專家系統(tǒng)能對(duì)人類輸入的信息進(jìn)行快速處理，并運(yùn)用相關(guān)的行業(yè)和領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行推理判斷，進(jìn)而作出相應(yīng)的判斷和決策。

　　科學(xué)家們對(duì)專家系統(tǒng)的研究由來已久，一直以來被科學(xué)家們所重視。今天，各種各樣的專家系統(tǒng)已遍布了各行各業(yè)的不同領(lǐng)域，并且取得巨大的成功。

　　目前，專家系統(tǒng)可以分為十種類型：教育型、預(yù)測(cè)型、解釋型、維修型、規(guī)劃型、診斷型、調(diào)試型、設(shè)計(jì)型、控制型等。

　　4.3 符號(hào)計(jì)算

　　科學(xué)計(jì)算是計(jì)算機(jī)發(fā)明以來最基本和主要的用途之一?？茖W(xué)計(jì)算可分為兩類：一類是純數(shù)值的計(jì)算，另一類是符號(hào)計(jì)算。符號(hào)計(jì)算與傳統(tǒng)的純數(shù)值計(jì)算不同，它是一種智能化的計(jì)算，主要通過處理相應(yīng)的符號(hào)來進(jìn)行的計(jì)算。

　　在符號(hào)計(jì)算中，符號(hào)可以代表的種類非常非常多，如實(shí)數(shù)、復(fù)數(shù)、整數(shù)、有理數(shù)等，還可以用符號(hào)來代表函數(shù)、多項(xiàng)式、集合等。

　　很久以前，人類就希望能有一個(gè)可以進(jìn)行符號(hào)計(jì)算的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)來幫助人們進(jìn)行計(jì)算?？梢宰匪莸?0世紀(jì)50年代末，人們就開始對(duì)此進(jìn)行研究。今天，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)和人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，已相繼出現(xiàn)了多種可以進(jìn)行符號(hào)計(jì)算的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)軟件。

　　這些符號(hào)計(jì)算軟件功能齊全，且具有共同的特點(diǎn)：一是人機(jī)界面友好，命令輸入方便靈活，反應(yīng)快捷，操作便捷;二是在操作界面上，一般都支持交互式處理，人通過鍵盤輸入命令，計(jì)算機(jī)處理后即顯示結(jié)果。

　　雖然計(jì)算機(jī)只是在執(zhí)行人給它的指令，具有一定的局限性，但是在符號(hào)計(jì)算中已經(jīng)有了相當(dāng)大的突破，相信在未來的符號(hào)計(jì)算領(lǐng)域會(huì)有更大的進(jìn)步和發(fā)展。

　　4.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感

　　計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展到今天，人工智能的基本思想已經(jīng)在許多領(lǐng)域中得到應(yīng)用。未來人工智能應(yīng)用最重要的一個(gè)新領(lǐng)域就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　研究表明，情感屬于智能的一部分，而并不是與智能相分離的。因此，可以斷言人工智能未來發(fā)展的下一個(gè)突破就是要賦予計(jì)算機(jī)情感能力，讓智能情感化。

　　人工智能進(jìn)入21世紀(jì)的今天，正醞釀著新的突破，創(chuàng)造新的奇跡。

　　未來人工智能的應(yīng)用將會(huì)為人類創(chuàng)造出更多更高級(jí)的智能“產(chǎn)品”來服務(wù)人類自身，而且人工智能將會(huì)在越來越多的領(lǐng)域會(huì)超越人類智能。

　　大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，相信人工智能將會(huì)得到長足的發(fā)展，更多的發(fā)現(xiàn)、發(fā)明和成果將會(huì)出現(xiàn)在大家面前。仿佛可以看到，與人類水平相同甚至超越人類自身智能就快要實(shí)現(xiàn)。

　　相信這一刻就在不遠(yuǎn)的將來，讓大家拭目以待。

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