漫话大数据与人工智能
胡经国
一、人工智能的基本概念
1、人工智能的一般概念
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支学科。它企图了解智能的实质，并且生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，其理论和技术日益成熟，应用领域也在不断扩大。可以设想，未来人工智能带来的科技产品将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识和思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但是它能像人那样思考，也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。人工智能由众多不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等。总的说来，人工智能研究的一个主要目标，是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但是在不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。人工智能曾经入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
2、人工智能的定义及其理解
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时，我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但是，总的来说，“人工系统”就是通常意义上的人工系统。
至于什么是“智能”，那问题就多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维（包括无意识的思维）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是，我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此，人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究；其它关于动物或其它人造系统的智能，也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
3、人工智能的科学范畴
人工智能是计算机学科的一个分支学科。20世纪70年代以来，它被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一。而且，它被认为是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为，近30年来，它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并且取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支科学，无论在理论和实践上都已经自成体系或系统。
人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科。人工智能的主要研究内容包括计算机实现智能的原理、制造具有类似于人脑智能的计算机，使计算机能够实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说，它几乎涉及到自然科学和社会科学的所有学科，其涉及的学科范围已经远远超出了计算机科学的范畴。
人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅局限于逻辑思维，而且还要考虑形象思维、灵感思维，才能促进人工智能的突破性发展。数学常常被认为是多种学科的基础科学，数学也已进入到语言、思维领域。人工智能学科也必须借用数学工具；数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围内发挥作用，而且数学也会进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
4、人工智能的研究价值
⑴、让计算机完成繁重的科学和工程计算
大家知道，繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能够完成这种计算，而且还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发展和技术进步而变化的。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。
⑵、计算机从精于计算到精于创造
通常，机器学习的数学基础是统计学、信息论和控制论；还包括其他非数学学科。这类机器学习对经验的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略；在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但是，人类除了会从经验中学习之外，还会从事创造，这被称为“跳跃型学习”；这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并不是同人类实践一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。
这是智能化研究者梦寐以求的东西。2013年，“帝金数据普数中心”数据研究员S.CWANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。在本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但是计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于计算，而且还会因精于计算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。
当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来；而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说，数学是最单纯、最直白地反映着（至少一类）创造力模式的学科。大数据与人工智能应用领域
人工智能可以被灌注到形体之中借助硬件设备来生动呈现也可以以一个程序的形式更加灵活地展示。那么，随着大数据技术的不断发展和完善，人工智能都能在哪些领域被应用，又将给人们带来怎样的帮助有形人工智能展现：智能机器人
据报道，日本酒店引进全机器人服务让智能机器人火了一把在中国，也有小餐馆引进智能机器人服务。它们的出现既降低了人员雇佣成本，又可以从新奇的角度吸引顾客。这些智能机器人借助外在硬件设备的优势让人忽略了一部分内部数据不完善。可以说靠外形来弥补人工智能过渡期的一系列不足是让人接受这一新兴产业的优选桥梁但是，当大数据整合应用到灵活精算调度阶段，外观的重要性就可以逐步减弱。无形人工智能展现：智能语音
现在提到智能语音人们最先会想到的可能是Siri大苹果的智能语音系统做得确实优于某些安卓机，但是这并不是智能语音的最理想境界。智能语音的未来发展应该完全融合人工智能，转变现有的固态思维在提及人工智能时，最先想到的不是智能机器人而是智能语音。智能语音并不局限于智能手机承载在全面大数据融合并且成功通过图灵测试之后融接到各种设备的对接之中从而真正实现人可以与物说话、物与物可以交流的物物相连新境界。
链接：Siri
SIRI（SpeechInterpretation&RecognitionInterface）原义为语音识别接口，是苹果公司在苹果手机、ipad产品上应用的一个智能语音助手。利用Siri用户可以通过手机读短信、介绍餐厅、询问天气、语音设置闹钟等。
Siri可以支持自然语言输入，并且可以调用系统自带的天气预报、日程安排、搜索资料等应用，还能够不断学习新的声音和语调，提供对话式的应答。Siri可以令iPhone4S及以上手机（iPad3以上平板）变身为一台智能化机器人。
2016年6月14日编写于重庆
2021年12月11日修改于重庆
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