人工智能以及大数据将这样改变生活
【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》
我们现在发现智能机器人发展很迅猛,但是让机器拥有智能的钥匙其实是大数据,大数据并不是简单的一堆数字,网上所有的东西都可以算作数据。
有了数据再经过系统性的整理,就变成了信息,信息经过简洁抽象的加工,就变成了知识。
比如通过测量星球之间的相对位置和时间,就能够得到数据,通过数据就能得到星球运动的轨迹,这就是信息,通过这些信息总结出的开普勒三定律,这就是知识。
大数据有三个主要特征:体量大、多维度和完备性。智能问题的实质则转变为如何处理数据的问题,机器的智能水平也会随着数据量的增长而增长,所以智能革命的上升趋势是不会变的。
谷歌拍摄街景的汽车,一辆汽车每天生产数据量大概是1TB,也就是1024GB,而一部电影按照1000MB算,也就是说一辆街景汽车每天能够产出1000部电影那么大的数据量。
手机号能够调出你的搜索习惯,通讯信息,然后你的性别、年龄、位置、文化背景这一连串的信息都会被调出来,然后根据大样本的统计,你平时的关注,生活习惯等都会清楚地展现出来。
思维上的转变。
我们一直是单纯的机械思维,要转变为大数据思维,机械思维的本质是确定性和因果关系,如果在两个世纪之前一个人具有机械思维,那么这个人就是***的精英。
机械思维被普遍接受的一个大前提是,默认这个世界的所有事物都有规律,而且世界的规律是确定的规律。
牛顿用几个简单的公式,比如力学三定律和万有引力定律,就把宏观物体的运动规律描述清楚了,而焦耳用一个公式就说清楚了能量守恒原理,麦克斯韦用几个公式就描述清楚了电磁的原理。
而如今机械思维方式大多数时候就不太管用了,因为这个世界具有不确定性,比如测不准原理,说的就是像电子这样的基本粒子,如果你要测量它的位置,总会有一定的误差, 因为你测量这个动作本身就对它的位置产生了影响。
大数据的不确定性。
依靠因果关系认识世界的效率非常低,大数据思维则给机械思维做了***的补充,大数据解决了不确定性的问题,「信息熵」这个概念指出,信息量和不确定性有关。
比如你看一本心理学的书籍,如果你本来就很了解心理学,那你可能很快就能看完这本书,也就是这本书提供了很少的信息量就能消除这本书的不确定性。
但如果你看一本编程的书,而你又是小白,那么可能需要一字不落看完才能理解,需要大量的信息才能消除这本书的不确定性,消除不确定性的***办法就是引入信息。
智能革命会让传统的产业加上大数据变成新产业。
比如弱势球队的崛起,首先通常是一个大老板喜欢这个球队,然后花钱买下球队,然后继续砸重金购入球星和大牌教练,再通过各种广告招揽球迷。
硅谷的一个球队就很特殊,他们的管理层由风险投资人和数据分析师组成,他们不买大牌的球星,反而将对立特别有名的球员都卖掉,然后围绕一个没有名气的球员定球队的战术,这个球队则靠着这个打法逆袭成功,成为那个赛季的冠军。
又比如大数据在医学上的应用,美国一位高中生,设计了一种确定乳腺癌癌细胞位置的算法,输入了大约760万个病例,对癌细胞的位置预测的准确率高达96%,这比一个资深大夫要强很多,相信不久后医生这个职业会被机器慢慢取代。
大数据带来的麻烦。
比如奸商的精准营销,他们会通过你的反馈记录看出你是个好惹的人还是不好惹的人,如果你特别在乎自己的权益,买到假货就立即维权,商家就会觉得你这个人不好惹,还是给你推送真货比较省心,而如果你对自己的权益不敏感,买到假货也懒得退,那就总会受到给你推送的假货。
再比如美国很多航空公司利用个人隐私发财,当航空公司发现某个人最近必须出行时,而这个人之前又对票价不敏感,那么航空公司就会报给比其他人高的价格,尤其是最近如果只有少数航班的情况下,他们就会坐地起价。
值得注意的是,人工智能还会将贫富差距越拉越大,唯一能做的是争取拥抱智能时代的任何新技术和新工具,努力跟上时代的步伐,才能成为受益的那一小部分人。
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人工智能和大数据是如何联系在一起的
【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 大数据和人工智能是当今***和最有用的两项技术。人工智能诞生于十多年前,大数据诞生于几年前。计算机可以用来存储数百万条记录和数据,但分析这些数据的能力是由大数据提供的。 可以说,大数据和人工智能是两大令人惊叹的现代技术集合,为机器学习注入动能,不断重复和更新数据库,同时借助人类的干预和递归实验进行优化。本文将讲解如何通过人工智能和大数据解决与数据相关的所有可能问题。 大数据与人工智能 大数据和人工智能被数据科学家或其他大公司视为两个机械巨人。许多公司认为人工智能将给他们的公司数据带来革命。机器学习被认为是人工智能的高级版本,通过它,各种机器可以发送或接收数据,并通过分析数据学习新的概念。大数据帮助组织分析现有数据,并从中得出有意义的见解。 例如,我们考虑这样的情景:一个皮革服装制造商将其服装出口到欧洲,通过从市场上收集数据并通过各种算法进行分析,商家可以识别客户的行为和兴趣,再根据客户的兴趣提供服装。在这里,算法可以帮助我们洞察市场并找到准确信息。 大数据如何助力人工智能 众所周知,人工智能将减少人类的整体干预和工...
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“大数据”与考据新生态
【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 “大数据”如今已渗透到人类生活的方方面面。随着各种数据库的大量出现,传统文史研究也发生了变化。近年来,与“e考据”和“数字人文”相关的研究日趋增多,因此,进一步探索如何更切实地将理论、方法与研究实践有机结合,就变得十分重要。 扬弃既有研究成果 大数据时代对传统文史研究产生的影响,首先表现在资料上。近些年新推出的电子资源在内容上甚至有超越传统出版物之势,检索的快捷性和精确度,可以令学者省却翻检群书、游历访书之劳。在这样的学术环境下,探讨某些疑难问题可能只需简单检索,许多“悬案”的解决难度也相应大幅度降低。前人因资料局限而不得不大量运用的“理校”“推论”“悟证”诸方法,在大数据时代无疑要重新进行扬弃。 在学术史研究中,清人往往因所见善本不丰而大量运用“理校”法展开研究,其中有的结论或与善本相合或遭善本否定。今人既然已经能够在研究中大量占有善本供校勘,那么这种研究方法虽仍有学习的必要,但其实用性也难免会打些折扣。大量新材料理应引发大量新结论,一些“常识”或“定论”必然也会随之遭到质疑甚至颠覆,这对于现有的研究自然会有相当...
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