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大数据分析&人工智能:技术内容价值判别

时间:2023-03-15 01:33:01 科技观察

随着技术的不断发展,技术的种类越来越多。人不可能掌握所有的技术,但技术给人的选择太多了。很多,这个时候,在选择什么技术的时候,人们往往会陷入迷茫。他们不知道选择什么技术,应该从什么技术入手,甚至怀疑技术的作用,认为有些技术没有意义。不知道有什么用今天我们讨论技术在数据科学领域的意义,分析大数据分析是不是鸡肋,数据科学技术体系中的价值技术是什么,人工智能领域反对的声音越来越大这个时候,人工智能还能走下去吗,还能走多远?大数据技术:世界将会怎样?大数据分析并非一文不值。计算机诞生70年后,单台计算机的计算性能已接近物理极限,伴随计算机发展的摩尔定律逐渐失效。在70年的发展过程中,一开始可以用摩尔定律来准确描述。1965年,英特尔创始人之一戈登·摩尔在研究了计算机硬件的发展规律后,提出了著名的摩尔定律:根据该定律,同一面积的芯片上所能容纳的晶体管数量将增加一倍每16-24个月,计算性能也会翻一番。也就是说,每过16-24个月,单位价格所能购买到的算力就会翻一番。在随后的几十年里,摩尔定律被无数次证实。而直到现在,当计算机性能已经逼近极限时,摩尔定律似乎已经失效。在发展时期,摩尔定律不断生效,计算机领域网络宽带和物理存储能力同步发展。在过去的半个世纪里,内存的价格已经下降到原来价格的近十亿分之一。网络宽带的速度正在不断突破极限。随着这些物理硬件的升级,计算机领域出现了OTT式的技术革新,分布式计算和量子计算机技术应运而生。这两者的出现,也将决定性地改变计算机资源供给的局面。分布式计算机技术逐渐成为大数据领域IT底层架构的行业标准。分布式计算可以实现一个计算目标,可以分配和支持计算资源。计算能力的极限问题,以及物理计算资源的协调部署,为后续的云计算奠定了基础。量子计算机技术将使单个单元的计算能力发生质的飞跃。然而,在量子计算机的核心技术还未被突破的时候,面对数据的爆发式增长,人类束手无策……经过漫长的探索,人类如今决定利用分布式计算技术,实现全新的一轮OTT式的技术创新。此举不仅将解决海量数据的存储和计算问题,更有望帮助人类彻底摆脱计算资源瓶颈的束缚。但从大数据技术的发展现状来看,真正的难点在于底层工具的掌握。由于开发还处于起步阶段,人们还需要掌握大量的底层工具。这条路会显得泥泞,因为很少有人走的不堪,只有开发和掌握了基础工具,才能降低用户的使用门槛。这条路对我们来说难吗?真的很难!但是,我们克服这条路上的困难是值得的,因为收益会很划算。这条路的难点在于需要掌握大量的底层工具。为什么?因为这条路走的人少,还是土路,很难走,但为什么值得我们克服困难继续走下去呢?因为只要量子计算机不出现,随着摩尔定律的失效,数据量仍然会大量穿越的需求,会催生出一条又一条的高速公路,然后铺路的大公司就会设卡收税。土路迟早会变成高速公路,但只要你先通过,你就能看到别人看不到的风景。从电脑从DOS系统到桌面系统,Python机器学习从源码到算法库,不一直都是这样吗。机器生产释放脑力,机器学习释放脑力。数据革命的本质。大数据分析技术有价值,数据分析技术更有价值。那么在整个数据科学知识内容体系中,什么是最有价值的呢?如果真的从发现技术的角度看问题很有意思,那么我们不妨讨论另外一个问题,从技术角度看数据科学中最有价值的技术模块(不是工作好不好找)?人工智能是由数据培育出来的智能。其决策的核心是算法。人工智能的发展类似于18世纪工业革命中用机器生产代替体力劳动释放人类劳动。数据智能将通过参与决策释放人类脑力。.而机器学习是提供人工智能决策的算法核心。机器学习算法的核心目的是挖掘事物运行的内在逻辑和规律,即以数据作为接收外部信息的一种形式,利用数据还原外部事物的基本属性和运行状态,以及利用机器学习算法挖掘其规律,还原客观规律。然后运用规律辅助决策。机器学习可以使人工智能参与决策领域中以人为基础的重复决策。算法的核心方法论就是以上述方法为基础的,必须是中心。数据分析的核心价值,必须要有技术核心价值的旗帜;不管是小数据还是大数据,都是靠分析。随着Python的周而复始,进一步完善的基础设施诞生了,Python仍然成为了一个标准的工具。Python的核心技能可以说是利用众多强大的算法库进行算法建模和分析。强人工智能,弱人工智能,或者人工智障。你遇到过瓶颈吗?我国国家标准化管理委员会2018年1月发布的《人工智能标准化白皮书》,对人工智能学科的基本思路和内容进行了阐述。人们认为,人工智能应该是围绕智能活动构建的人工系统,是知识工程,是机器模仿人类,利用知识完成某些行为的过程。相对来说,我国的人工智能起步还比较晚。人工智能的发展阶段可分为三个阶段。从50年代到80年代,人工智能在这个阶段刚刚诞生,但是因为很多东西不能形式化,所以既定的模型有一定的局限性。第二阶段是20世纪80年代至90年代,专家系统迅速发展,数学模型取得重大突破。但由于在知识获取等方面缺乏专家系统,人工智能的发展再次进入低谷期。第三阶段是21世纪初至今。随着大数据的积累、理论算法的创新、计算能力的提升,人工智能在众多应用领域取得突破,迎来又一个繁荣时期。根据人工智能的发展定义和国家颁布的《人工智能白皮书》,人工智能可分为强人工智能和弱人工智能两种。弱人工智能是不能真正推理和解决问题的智能机器。这些机器表面上看起来是智能的,但实际上并不具备智能,没有自主意识。但这仍然是目前主流研究仍集中在弱人工智能,并取得了重大进展,如语音识别、图像处理和对象分割、机器翻译等方面取得重大突破,甚至接近或超越人类水平.强人工智能是一种真正能够思考的智能机器,人们认为这样的机器是有感知力和自我意识的。这类机器可分为人形和非人形两大类。从广义上讲,达到人类水平的具有自我意识的人工智能,能够自适应地应对外部环境的挑战,称为“通用人工智能”、“强人工智能”或“类人智能”。我们认为强人工智能时代已经到来,只是还没有普及,但此时,还是有一些有趣的观点。他们持有反对的声音,认为人工智能不是智能,是人工智障。他们认为,当我们开车时,我们的大脑正在快速处理各种信息:交通信号、标志、马路上的井盖、积水;当我们看到一只狗在马路中间过马路时,我们会踩刹车;看到如果中间有一只鸟,我们会判断这只鸟不会减速,会快速飞走;如果是塑料袋,我们可以直接压一下;如果它是一块大石头,我们需要避开它。这些都是我们积累的经验和生活常识形成的。然而,人工智能无法做到这一点。人们目前研究的人工智能是“狭义”的人工智能。“真正的”人工智能需要能够理解食物之间的因果关系,比如警察在马路上设置的锥体,即使它们掉落或被压扁,它们也必须能够识别出来。但是以现在的图形识别能力,即使换个角度换一个障碍物,电脑也很难识别出来。“狭义”的人工智能走的是机器学习路线。也就是说,计算机会简单地将道路上的所有物体(包括脚、其他车辆、标记、行人、塑料袋、石头等)视为障碍物,同时计算并预测这些物体的移动路线障碍物,判断是否会与小车的路线发生冲突,然后执行相应的动作。那么问题来了……当计算机无法理解物体时,就意味着无法100%准确地预测物体的运动轨迹。例如,路中间的狗。很难预测下一秒它会在哪里,即使它当前正在向前奔跑。如果路中间有小孩怎么办?同时,计算机也很难识别路边的交通标志。当标志损坏、有物体遮挡等情况下,都会影响电脑的识别。因此,目前的人工智能属于“狭义”人工智能,其核心是基于大数据的学习。但在瞬息万变的现实世界中,由于计算机无法真正理解事物之间的关系,它们无法处理出现的意外情况。我们可以将无人驾驶分为五个层次:辅助自动驾驶(如自动刹车、车道保持、泊车辅助系统等)满足一定条件,汽车可以自动驾驶,但需要驾驶员实时监控(如特斯拉在一定条件下,汽车可以自动驾驶,司机不需要实时监控,但必须随时准备接管驾驶,在一定条件下,可以实现无人值守自动驾驶,完全实现无人值守自动驾驶,从目前来看,我们离第五级无人驾驶还有很长的路要走,当然,这条路的未来会是什么样子,谁也不知道。在我看来,随着科技的发展,人工智能这条路不是没有可能,只是这条路比较难走,并不意味着只有人工智能全面实现强人工智能,人类才能受益。智能已经应用在我们身边的很多领域,它在不断地帮助我们。我们可以利用人工智能不断帮助我们完善人工智能,实现一个连续的循环。它只是需要很多对数据科学领域感兴趣的人。不断改进它们。希望你看完这篇文章后有所收获。如果大家有什么想法,希望大家一起讨论,谢谢。