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大数据推动人工智能

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一、大数据推动人工智能

大数据和人工智能是当今数字时代的两大热门话题,它们之间的关系如同鱼与水,密不可分。大数据作为一种丰富、庞大、高增长率的信息形态,正在推动人工智能技术的不断发展和创新。

首先,我们来看看大数据对人工智能的推动作用。在大数据时代,各行各业的数据量呈现爆炸式增长,传统的数据处理方法已经无法满足对数据进行高效分析和运用的需求。而人工智能作为一种模拟和实现人类智能的技术,通过深度学习、机器学习等手段可以从海量数据中挖掘出隐藏的规律和价值,帮助人类做出更准确、更快速的决策。

大数据推动人工智能技术的发展

1. 提供了丰富的数据资源:大数据为人工智能的算法和模型提供了海量的数据样本,使得人工智能系统不再局限于有限的数据范围,能够更好地理解和反映真实世界的复杂性。

2. 加速了算法的优化和迭代:大数据的支持下,人工智能领域的算法得以不断优化和迭代,提高了模型的准确性和效率,使得人工智能应用能够更好地适应各种场景的需求。

3. 推动了人工智能的创新应用:大数据的挖掘和分析为人工智能的创新应用提供了更多可能性,比如智能推荐系统、智能驾驶、智能医疗等领域都离不开对大数据的实时处理和分析。

实例分析:大数据在人工智能领域的应用

1. 智能推荐系统:以大数据为基础的个性化推荐系统,通过分析用户的行为数据和偏好,为用户提供个性化的推荐内容,提高用户体验,促进消费转化。

2. 智能驾驶:基于大数据的驾驶决策系统,通过分析路况、车辆状态、交通信号等数据,实现车辆自动行驶和智能交通管理,提高驾驶安全性和效率。

3. 智能医疗:利用大数据分析患者的基因组、生理数据等信息,辅助医生进行诊断和治疗方案的制定,提高医疗服务的精准度和个性化程度。

大数据人工智能的未来发展

在未来,随着大数据技术和人工智能技术的不断融合和发展,将会推动社会各个领域的变革和进步。未来,我们将看到更多基于大数据的智能决策系统、智能机器人、智能工业等应用不断涌现,为人类生活带来更多便利和可能性。

总的来说,大数据推动人工智能的发展是不可逆转的趋势,只有不断创新、适应数据时代的发展,才能更好地利用大数据驱动人工智能的进步,促进科技与社会的融合与发展。

二、人工智能如何推动个人发展?

  人工智能是最时髦的新科技,虽然尚未实际运用于教育,但是,这方面的遐想已经很多。那么,我不妨也来遐想一番。我相信人工智能将来在教育上有所可为,但是必定有其限度,这个限度是,它不可能取代教育和学习的过程。这里的关键在于,什么是教育,教育的目标是什么。在我看来,不管教育发生怎样的变化,它的本质始终是人的精神能力的生长,因此目标始终应该是人的全面发展。那么,我们要问的是,人能够依靠人工智能让自己全面发展吗?而这又取决于,人工智能能够真正具备人的各种精神能力吗?

  现在人们谈论得比较多的是,人工智能能否达到甚至超过人类智能,我想把问题拓宽一些,因为人的精神能力不限于智能,还有情感和道德,我们来讨论一下这三者的情况。按照我粗浅的理解,人工智能的基础是算法,就是把信息数字化,通过处理大数据找出其中的逻辑。因此,凡是不可数字化的因素,都在人工智能的权限之外。

  先看智能。人工智能的强项是智能,这从命名就可以知道。人类智能的核心因素是什么,是知识、逻辑、记忆力,还是直觉、灵悟、想象力?爱因斯坦认为是后者,想象力比知识重要,是创造的源泉。那么,如果后者无法数字化,人工智能就始终欠缺人类智能的核心因素。比如说,人工智能可以把迄今为止相对论领域的全部知识数字化,但是首先得由爱因斯坦发明出相对论,人工智能发明不了。

  再看情感。我倾向于认为,人工智能不可能拥有真正意义上的情感。人类的情感有各种外在表现,主要是表情、语气和话语,人工智能可以通过视觉影像、语音、文本加以识别和模拟,形成一种情感的外观,从而让人类根据自己的体验赋予它们以情感的涵义。但是,这与人工智能自身拥有情感是两回事。只有活的生命体才能真正感受快乐和痛苦、期待和恐惧、爱和恨这类情感,而人工智能永远不可能成为活的生命体。

  道德的情况与此类似。人类道德的基础,一是作为生命体对其他生命体的同情心,二是作为精神性存在的尊严感。人工智能最不可能拥有的,就是生命和灵魂,因此不可能形成道德良知。

  人的精神能力,包括智能、情感、道德,从根本上说,都是建立在人的主体性基础之上的。我说的主体性,是指每个人都具有对自身同一性和延续性的意识,是一个拥有自我意识的“我”。是我在思考,我在爱,我在向善。人工智能之所以不可能真正具备人的精神能力,根本的原因是它归根到底是机器,不是主体,不可能拥有真正意义上的自我意识。

  所以,我的结论是,人工智能不可能取代教育和学习的过程。不管人工智能多么发达,人的全面发展还得靠每个人自己。这真是好事。笛卡尔说:我思故我在。我们还可以补充说:我爱故我在,我向善故我在。运用和享受自己的精神能力,思考,爱,向善,人生的意义和幸福即在于此,如果都被机器人取代,活着还有什么意思?

三、要推动互联网大数据人工智能和什么深度融合?

要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。

必须把发展经济的着力点放在实体经济上,把提高供给体系质量作为主攻方向,显著增强我国经济质量优势。加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。

四、人工智能又将推动什么的发展?

近年来,中国经济一直在寻求新的驱动力,人工智能(AI)作为新一轮技术革命最具代表的领域之一,被寄予厚望。

7月10日,以“智联世界,众智成城”为主题的2021世界人工智能大会落幕。当日,26个上海人工智能产业创新集群项目签约,11个上海数字生活标杆场景发布。同时发布了《推进上海经济数字化转型 赋能高质量发展行动方案(2021~2023年)》及《推进上海生活数字化转型 构建高品质数字生活行动方案(2021~2023年)》。

这几年,人工智能日益受到国家重视,相继出台了一系列鼓励人工智能发展政策。且随着新基建的推进以及5G通信、云计算、大数据和物联网发展的落地,人工智能技术应用场景越来越多。据业内机构近期发布的统计数据,中国人工智能产业在各方的共同推动下进入爆发式增长阶段,2020年人工智能行业核心产业市场规模达1500亿元,预计在2025年将超过4000亿元,市场发展潜力巨大,未来有望发展为全球最大的人工智能市场。

而且,我们也要把眼光放长远,不只看人工智能产业本身的产值有多高,更要看“赋能百业”的效应有多大。也就是人工智能“赋能”:无论是推动在线新经济的发展,还是发挥5G、大数据优势,每一项新业态、新模式、新产业的成长壮大,都离不开人工智能的有力支持。

换言之,人工智能技术的不断进步和与产业的融合均在迅速向前推进,有望为中国高端制造提供换道超车良机,并推动数万亿数字经济产业转型升级。

更重要的是,中国发展人工智能亦有自身优势,包括政府的提倡让不少项目能够迅速落地,人口众多有助于形成海量数据,以及市场需要主要在中国,既有标准化需求也有个性化定制。

从近年上海对于人工智能的重视来看,这一改革开放前沿阵地基于产业聚集和人才储备等优势,势在抓住这一契机。2018年首届开始,上海连续主办世界人工智能大会,且每一届人工智能大会,总有不少充满“未来感”的声音、应用或场景,今年的看点是腾讯宣布与国家天文台用AI技术寻找脉冲星;华为提出让AI算力像水和电一样,成为新的城市公共资源,等等。

上海此次发布的经济、生活数字化转型两个三年行动方案,旨在为AI接续创新提供“广阔场景”。其中经济数字化转型是新供给,重在激发活力,推动高质量发展;通过在线新经济、制造新模式、数字新基建等“十个新专项行动”,力争未来三年,全市数字经济核心产业增加值超过6000亿元。从目标看,到2023年将打造成为世界级的创新型产业集聚区、数字经济与实体经济融合发展示范区、经济数字化转型生态建设引领区,成为数字经济国际创新合作典范之城。

当然,对于人工智能发展的难点和阻碍因素,也需要万分重视起来。比如需要处理好与法律、安全、道德伦理和政府治理等方面的问题。目前来看,在医疗诊断、无人驾驶、智能教育等各个领域,都面临着人工智能技术实践领先于法律和政策现状的问题,需要在发展过程中妥善解决。此外,与同样是人工智能发展靠前的美国相比,我们的劣势主要是基础科学研究水平,这关乎人才和技术,未来需要重点加强。

毋庸置疑,未来数字化、智能化乃趋势所在,人工智能技术有望推动新一轮产业升级革命,上海乃至全中国都应该善用自身独特优势,全力把握这一良机,推动成为经济发展新动能。

五、人工智能数据预处理四大特征?

1、资源配置以人流、物流、信息流、金融流、科技流的方式渗透到社会生活的各个领域。需求方、供给方、投资方以及利益相关方重组的目的在于提高资源配置的效率。

2、新时期的产业核心要素已经从土地、劳力资本、货币资本转为智力资本,智力资本化正逐渐占领价值链高端。

3、共享经济构成新的社会组织形式,特别资源使用的转让让大量的闲置资源在社会传导。

4、平台成为社会水平的标志,为提供共同的解决方案、降低交易成本、网络价值制度安排的形式,多元化参与、提高效率等搭建新型的通道。

六、人工智能语言可以推动哪些行业的发展?

人工智能语言可以推动互联网行业和服务行业的发展。

因为人工智能语言最多运用的,一般都是在服务行业里面对客户进行一些简单的回答,这大大有利减少了企业的人工成本的,而且客服这方面也不是很多的从业人员的,这时候你用人工智能语言的回答,是非常简洁方便的。

七、大数据大健康人工智能

大数据大健康人工智能的崛起已经成为当今科技领域的热门话题之一。随着技术的不断发展和应用,这三者的结合将对医疗行业产生深远的影响。本文将深入探讨大数据、大健康和人工智能的相互关系,以及它们在医疗领域的应用和发展。

大数据在医疗行业的应用

随着医疗技术的进步,产生了大量的医疗数据。这包括患者的临床数据、医院的运营数据、医疗设备的监测数据等等。然而,这些数据如果不加以合理利用就只是一堆数字而已。

大数据的优势在于它可以通过对庞大的数据集进行分析和挖掘,从中找到规律和模式。这些规律和模式有助于医疗机构进行更加精确的诊断和治疗,提高医疗效率和质量。

例如,利用大数据分析可以实现患者的个性化诊疗方案。通过对患者的临床数据、基因信息、生活习惯等进行综合分析,医生可以为每位患者制定个性化的治疗计划,提高治疗效果。

另外,大数据还可以帮助医疗机构进行疾病监测和预防。通过对大量患者的数据进行分析,可以及时发现疾病的爆发并采取相应的预防措施,减少疫情的传播。

大健康产业的发展

随着人们对健康的关注度提高,大健康产业正迅速发展壮大。大健康产业是以人们的健康需求为导向,依托现代科技手段,从健康管理、保健品、医疗设备等多个方面提供产品和服务。

大健康产业的发展对医疗行业带来了新的机会和挑战。一方面,大健康产业的发展促进了医疗技术的创新和应用。比如,随着健康管理的兴起,人们对个人健康数据的需求增加,推动了医疗设备和互联网医疗的发展。

另一方面,大健康产业的发展也带来了医疗行业的竞争加剧。越来越多的企业涉足医疗领域,医疗资源的分配和管理形势严峻。因此,医疗机构需要借助大数据和人工智能等技术手段提高自身的竞争力。

人工智能在医疗领域的应用

人工智能作为一种新兴技术,对医疗行业的影响也日益显现。它可以模拟人类的智能思维和决策能力,帮助医生进行诊断和治疗,提高医疗效率。

人工智能在医疗领域有多种应用,其中最为典型的是辅助诊断。通过对大量的医疗数据和病例进行学习和训练,人工智能系统可以辅助医生进行疾病诊断,提供准确的诊断建议。

此外,人工智能还可以用于手术辅助。通过对患者的影像数据进行分析,人工智能系统可以帮助医生制定手术方案,提高手术的成功率和安全性。

另外,人工智能还可以用于医疗机器人的研发和应用。医疗机器人可以模拟人类的操作,执行手术、护理等工作,减轻医务人员的负担,提高服务质量。

大数据、大健康与人工智能的结合

大数据、大健康和人工智能的结合将产生强大的应用效果。通过对大量的医疗数据进行分析,利用人工智能算法挖掘规律和模式,可以为大健康产业提供更加精准的产品和服务。

例如,利用大数据和人工智能可以实现个性化的健康管理。通过监测患者的生理参数和行为数据,结合人工智能的分析和预测能力,可以为患者提供个性化的健康建议,帮助他们更好地管理和维护自己的健康。

此外,大数据和人工智能还可以帮助医疗机构进行资源的优化分配。通过对医疗设备的使用情况、患者的就诊需求等数据的分析,可以优化医疗资源的分配,提高资源利用效率。

总之,大数据、大健康和人工智能的结合将为医疗行业带来更多的机遇和挑战。通过合理利用这三者,可以提高医疗效率、改善医疗服务质量,为人们的健康保驾护航。

八、为什么要积极推动数据安全立法?

因为数据安全是指通过采取必要措施,保障数据得到有效保护和合法利用,并使数据持续处于安全状态的能力。与网络安全不同,数据安全的核心在于保障数据的安全与合法有序流动。

1.数据安全保障能力是国家竞争力的直接体现。数据安全保障能力正成为国家发展数字经济、维护数据安全的主要能力,多个国家都在积极进行数据安全保障领域的立法与战略规划,数据安全保障能力也成为评价国家竞争力高低的重要指标。

2.数据保护与安全是国家安全的重要方面。中国从国家战略高度审视数据安全问题,将之置于当下发展和未来建设的重要位置,数据安全已经成为国家安全的重要组成部分。

3.数据安全有序是数字经济健康发展的基础。数据安全是数字经济健康发展的基础,我们要确保数据安全及其合法有序流动,促进以数据为关键要素的数字经济持续蓬勃发展。

4.数据安全是国家数字治理的重要议题。中国将为加强数据安全有序流动,促进全球数字经济发展,制定全球数字治理规则贡献更多中国智慧和中国方案。

九、人工智能数据生产要素?

随着智能时代的到来,数据成为重要的生产要素。人工智能、云计算、物联网、大数据等新技术推动包括工业、农业、服务业等许多行业、产业进行大规模的数字化变革,逐渐形成以数据+智能为中心的新型业务,推动服务化延伸、网络化协同、智能化生产和个性化定制等新的变化。

十、人工智能采集哪些数据?

人工智能可以采集各种类型的数据,包括结构化数据(如数据库中的表格数据)、非结构化数据(如文本、图像、音频、视频等)、传感器数据(如温度、湿度、压力等)、社交媒体数据(如用户评论、帖子等)、日志数据(如网络日志、系统日志等)等。这些数据可以用于训练和优化人工智能模型,从而实现自动化决策、预测分析、图像识别、语音识别、自然语言处理等各种智能应用。