佛山网站搭建费用,如何做网站窗口,个人音乐网站程序,整站seo服务大数据与人工智能#xff1a;基础与应用的多维思考 前言一、时代定位与发展方向二、人工智能的本质与学科融合三、大数据和人工智能的构成要素与大众需求四、计算机系统结构与基础软件的重要性五、研究途径与领域知识的作用六、发展的态度与责任 前言
当下#xff0c;大数据… 大数据与人工智能基础与应用的多维思考 前言一、时代定位与发展方向二、人工智能的本质与学科融合三、大数据和人工智能的构成要素与大众需求四、计算机系统结构与基础软件的重要性五、研究途径与领域知识的作用六、发展的态度与责任 前言
当下大数据和人工智能DataAI无疑是最热门的话题之一。然而我们真的了解它们的本质和发展方向吗这就像我们站在一座宏伟的知识大厦前虽然能看到它的壮丽但只有深入其中才能真正领略其奥秘。
从时代的角度看我们常常争论是否已经进入了大数据和人工智能时代。但其实更应该认识到它们是信息时代的新阶段是信息时代持续演进的重要标志。这就像一场接力赛我们正处在信息时代传递给大数据和人工智能时代的交接棒阶段。
基础理论和基础设施的重要性就像大厦的基石它们支撑着整个领域的发展。没有坚实的基础再多的应用和创新都可能是空中楼阁。希望通过这次分享能让大家和我一起从基础开始深入探索大数据与人工智能的世界。
一、时代定位与发展方向
首先要明确我们所处的时代位置社会上对于我们是否进入大数据和人工智能时代存在一些误解。从人类社会发展的长周期来看我们仍然处于信息时代大数据和人工智能只是信息时代的新阶段。这就好比工业时代经历了多个阶段的发展信息时代也在持续演进。 在未来一段时间内对经济贡献最大的可能并非单纯的大数据和人工智能新技术而是这些技术融入各个产业所产生的新产品、新业态以及新模式。这意味着我们不能仅仅关注技术本身还要注重其与产业的融合。同时在经济的衰退复苏期我们要特别重视基础性技术的发明。就像历史上的电子计算机、集成电路和互联网等重大发明一样期待在大数据和人工智能领域也能有类似的突破这将为未来的发展奠定坚实的基础。
二、人工智能的本质与学科融合
谈到人工智能的本质它常常被误解为一个全新的、独立的学科。实际上就目前而言人工智能本质上是计算机学科的一个分支。从基础研究角度它是计算机科学的前沿领域从应用角度它是计算机技术的一种非平凡应用。 我们应该强调学科融合而不是将人工智能从老学科中孤立出来。人工智能是一门应对复杂性的科学它可能不存在像麦克斯韦方程组那样的通用公式。正如钱学森先生所说“必集大成才能得智慧”我们需要在集成融合上下功夫。各个学科之间的相互协作和知识融合对于人工智能的发展至关重要。例如脑科学、统计学等学科都可以为人工智能的发展提供不同方面的支持但目前脑科学对人工智能的贡献相对较小而统计学在推动机器学习崛起方面起到了较大作用。
三、大数据和人工智能的构成要素与大众需求
对于大数据和人工智能的构成要素流行的观点认为是算法、大数据和算力。然而我认为还应该包括基本理论、基础设施、领域知识和生态环境。
发展大数据和人工智能不能仅仅关注高端消费人群必须重视大众的刚性需求例如健康、出行和安全等方面。满足这些大众需求需要相应的基础设施支持。 在不同的时代基础设施的形式有所不同。工业时代的基础设施是铁路、公路和机场等信息时代是互联网和云计算中心而在智能化阶段则是大数据中心、机器学习训练平台等。在大数据和AI阶段还出现了MaaSManagement as a Service和AaaSAnalysis as a Service等新的概念这意味着大数据的存储、管理和分析也成为了重要的基础设施。
为了更好地满足这些需求我们需要研制专门的内核系统和全链路软件栈提升其易用性和工程化能力。
四、计算机系统结构与基础软件的重要性
在发展大数据和人工智能的过程中计算机系统结构和基础软件的重要性不容忽视。目前很多研究和项目都过于关注应用层面的开发而对计算机系统结构和基础软件的研究相对不足。例如在国家《新一代人工智能发展规划》中对基本理论和基础设施的部署相对较少我们应该加强这方面的研究。
计算机系统结构和基础软件是构建大数据和AI基础设施的关键。如果基础设施不能达到世界一流水平或者不能自主可控那么智能应用就会像过去一样面临“缺芯少魂”的问题。我们需要重视计算机系统结构和基础软件的研究确保我们在大数据和人工智能领域的发展有坚实的基础。
五、研究途径与领域知识的作用
学术界对于人工智能的研究途径有多种分类如符号主义、连接主义和行为主义等。其中计算智能学派的进化计算方法具有一些独特的优点如简单、通用、鲁棒性强和适于并行处理等。实际上目前统计机器学习的崛起可以看作是计算智能的胜利但学术界似乎已经遗忘了这个术语。我们应该重视计算智能加强对进化机理的研究。
同时领域知识在大数据和人工智能的发展中起着至关重要的作用。基于大数据的科研第四范式虽然强调数据的重要性但我们不能忽视领域知识。领域知识可以帮助我们更好地理解离散数据背后的连续模型提高算法的效率。与求解问题无关的通用人工智能算法往往效率不高而领域知识可以大大减少搜索范围提高效率。因此从事大数据和AI研究的学者与领域专家结合的深度将决定大数据和AI技术的进展速度。
六、发展的态度与责任
大数据和人工智能的发展任重道远。我们不能仅仅满足于从现有的成果中获取利益而应该怀抱对未知的认真和谦恭的态度去探索新的知识和技术。大学和科研单位应该重点承担前瞻性、基础性研究的责任而企业则主要负责应用层面的工作。 就像杨万里的诗句“莫言下岭便无难赚得行人空喜欢。正入万山圈子里一山放过一山拦”所描述的那样我们在大数据和人工智能领域面临着众多的挑战。我们需要不断地克服这些挑战持续推进这个领域的发展为我们的生活和社会带来更多的价值。
大数据和人工智能是一个充满机遇和挑战的领域m要全面考虑各个方面的因素从基础理论到应用实践从学科融合到大众需求从基础设施到研究途径只有这样才能在这个领域取得更好的发展。希望这些感悟能给大家带来一些启发一起在这个领域继续探索前行吧下次有什么好玩的话题再和大家分享
