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行業(yè)資訊

終于有人把云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能講明白了?。ㄏ拢?/h2>

作者: 劉超 轉(zhuǎn)載自劉超的通俗云計算微信公眾號發(fā)表時間:2018-03-22 15:24:22瀏覽量:2022

數(shù)據(jù)不大也包含智慧 一開始這個大數(shù)據(jù)并不大。原來才有多少數(shù)據(jù)?現(xiàn)在大家都去看電子書,上網(wǎng)看新聞了,在我們 80 后小時候,信息量沒有那么大,也就看看書、看看報,一個星期的報紙加起來才有多少字? ...
文本標(biāo)簽:

 

數(shù)據(jù)不大也包含智慧

 

一開始這個大數(shù)據(jù)并不大。原來才有多少數(shù)據(jù)?現(xiàn)在大家都去看電子書,上網(wǎng)看新聞了,在我們 80 后小時候,信息量沒有那么大,也就看看書、看看報,一個星期的報紙加起來才有多少字?

 

如果你不在一個大城市,一個普通的學(xué)校的圖書館加起來也沒幾個書架,是后來隨著信息化的到來,信息才會越來越多。

 

首先我們來看一下大數(shù)據(jù)里面的數(shù)據(jù),就分三種類型:

·         結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù):即有固定格式和有限長度的數(shù)據(jù)。例如填的表格就是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),國籍:中華人民共和國,民族:漢,性別:男,這都叫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

·         非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù):現(xiàn)在非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)越來越多,就是不定長、無固定格式的數(shù)據(jù),例如網(wǎng)頁,有時候非常長,有時候幾句話就沒了;例如語音,視頻都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

·         半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù):是一些 XML 或者 HTML 的格式的,不從事技術(shù)的可能不了解,但也沒有關(guān)系。

 

其實數(shù)據(jù)本身不是有用的,必須要經(jīng)過一定的處理。例如你每天跑步帶個手環(huán)收集的也是數(shù)據(jù),網(wǎng)上這么多網(wǎng)頁也是數(shù)據(jù),我們稱為 Data。

 

數(shù)據(jù)本身沒有什么用處,但數(shù)據(jù)里面包含一個很重要的東西,叫做信息(Information)。

 

數(shù)據(jù)十分雜亂,經(jīng)過梳理和清洗,才能夠稱為信息。信息會包含很多規(guī)律,我們需要從信息中將規(guī)律總結(jié)出來,稱為知識(Knowledge),而知識改變命運。

 

信息是很多的,但有人看到了信息相當(dāng)于白看,但有人就從信息中看到了電商的未來,有人看到了直播的未來,所以人家就牛了。

 

如果你沒有從信息中提取出知識,天天看朋友圈也只能在互聯(lián)網(wǎng)滾滾大潮中做個看客。

 

有了知識,然后利用這些知識去應(yīng)用于實戰(zhàn),有的人會做得非常好,這個東西叫做智慧(Intelligence)。

 

有知識并不一定有智慧,例如好多學(xué)者很有知識,已經(jīng)發(fā)生的事情可以從各個角度分析得頭頭是道,但一到實干就歇菜,并不能轉(zhuǎn)化成為智慧。

 

而很多的創(chuàng)業(yè)家之所以偉大,就是通過獲得的知識應(yīng)用于實踐,最后做了很大的生意。

 

所以數(shù)據(jù)的應(yīng)用分這四個步驟:數(shù)據(jù)、信息、知識、智慧。

 

最終的階段是很多商家都想要的。你看我收集了這么多的數(shù)據(jù),能不能基于這些數(shù)據(jù)來幫我做下一步的決策,改善我的產(chǎn)品。

 

例如讓用戶看視頻的時候旁邊彈出廣告,正好是他想買的東西;再如讓用戶聽音樂時,另外推薦一些他非常想聽的其他音樂。

 

用戶在我的應(yīng)用或者網(wǎng)站上隨便點點鼠標(biāo),輸入文字對我來說都是數(shù)據(jù),我就是要將其中某些東西提取出來、指導(dǎo)實踐、形成智慧,讓用戶陷入到我的應(yīng)用里面不可自拔,上了我的網(wǎng)就不想離開,手不停地點、不停地買。

 

很多人說雙十一我都想斷網(wǎng)了,我老婆在上面不斷地買買買,買了 A 又推薦 B,老婆大人說,哎呀,B 也是我喜歡的啊,老公我要買。

 

你說這個程序怎么這么牛,這么有智慧,比我還了解我老婆,這件事情是怎么做到的呢?

數(shù)據(jù)如何升華為智慧

 

數(shù)據(jù)的處理分以下幾個步驟,完成了才最后會有智慧:

·         數(shù)據(jù)收集

·         數(shù)據(jù)傳輸

·         數(shù)據(jù)存儲

·         數(shù)據(jù)處理和分析

·         數(shù)據(jù)檢索和挖掘

 

數(shù)據(jù)收集

 

首先得有數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的收集有兩個方式:

·         拿,專業(yè)點的說法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是這么做的:它把網(wǎng)上的所有的信息都下載到它的數(shù)據(jù)中心,然后你一搜才能搜出來。

比如你去搜索的時候,結(jié)果會是一個列表,這個列表為什么會在搜索引擎的公司里面?就是因為他把數(shù)據(jù)都拿下來了,但是你一點鏈接,點出來這個網(wǎng)站就不在搜索引擎它們公司了。

比如說新浪有個新聞,你拿百度搜出來,你不點的時候,那一頁在百度數(shù)據(jù)中心,一點出來的網(wǎng)頁就是在新浪的數(shù)據(jù)中心了。

·         推送,有很多終端可以幫我收集數(shù)據(jù)。比如說小米手環(huán),可以將你每天跑步的數(shù)據(jù),心跳的數(shù)據(jù),睡眠的數(shù)據(jù)都上傳到數(shù)據(jù)中心里面。

 

數(shù)據(jù)傳輸

 

一般會通過隊列方式進行,因為數(shù)據(jù)量實在是太大了,數(shù)據(jù)必須經(jīng)過處理才會有用??上到y(tǒng)處理不過來,只好排好隊,慢慢處理。

 

數(shù)據(jù)存儲

 

現(xiàn)在數(shù)據(jù)就是金錢,掌握了數(shù)據(jù)就相當(dāng)于掌握了錢。要不然網(wǎng)站怎么知道你想買什么?

 

就是因為它有你歷史的交易數(shù)據(jù),這個信息可不能給別人,十分寶貴,所以需要存儲下來。

 

數(shù)據(jù)處理和分析

 

上面存儲的數(shù)據(jù)是原始數(shù)據(jù),原始數(shù)據(jù)多是雜亂無章的,有很多垃圾數(shù)據(jù)在里面,因而需要清洗和過濾,得到一些高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

 

對于高質(zhì)量的數(shù)據(jù),就可以進行分析,從而對數(shù)據(jù)進行分類,或者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系,得到知識。

 

比如盛傳的沃爾瑪超市的啤酒和尿布的故事,就是通過對人們的購買數(shù)據(jù)進行分析,發(fā)現(xiàn)了男人一般買尿布的時候,會同時購買啤酒。

 

這樣就發(fā)現(xiàn)了啤酒和尿布之間的相互關(guān)系,獲得知識,然后應(yīng)用到實踐中,將啤酒和尿布的柜臺弄的很近,就獲得了智慧。

 

數(shù)據(jù)檢索和挖掘

 

檢索就是搜索,所謂外事不決問 Google,內(nèi)事不決問百度。內(nèi)外兩大搜索引擎都是將分析后的數(shù)據(jù)放入搜索引擎,因此人們想尋找信息的時候,一搜就有了。

 

另外就是挖掘,僅僅搜索出來已經(jīng)不能滿足人們的要求了,還需要從信息中挖掘出相互的關(guān)系。

 

比如財經(jīng)搜索,當(dāng)搜索某個公司股票的時候,該公司的高管是不是也應(yīng)該被挖掘出來呢?

 

如果僅僅搜索出這個公司的股票發(fā)現(xiàn)漲的特別好,于是你就去買了,其時其高管發(fā)了一個聲明,對股票十分不利,第二天就跌了,這不坑害廣大股民么?所以通過各種算法挖掘數(shù)據(jù)中的關(guān)系,形成知識庫,十分重要。

 

 

大數(shù)據(jù)時代,眾人拾柴火焰高

 

當(dāng)數(shù)據(jù)量很小時,很少的幾臺機器就能解決。慢慢的,當(dāng)數(shù)據(jù)量越來越大,最牛的服務(wù)器都解決不了問題時,怎么辦呢?

 

這時就要聚合多臺機器的力量,大家齊心協(xié)力一起把這個事搞定,眾人拾柴火焰高。

 

對于數(shù)據(jù)的收集: IoT 來講,外面部署著成千上萬的檢測設(shè)備,將大量的溫度、濕度、監(jiān)控、電力等數(shù)據(jù)統(tǒng)統(tǒng)收集上來;就互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁的搜索引擎來講,需要將整個互聯(lián)網(wǎng)所有的網(wǎng)頁都下載下來。

 

這顯然一臺機器做不到,需要多臺機器組成網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng),每臺機器下載一部分,同時工作,才能在有限的時間內(nèi),將海量的網(wǎng)頁下載完畢。

對于數(shù)據(jù)的傳輸:一個內(nèi)存里面的隊列肯定會被大量的數(shù)據(jù)擠爆掉,于是就產(chǎn)生了基于硬盤的分布式隊列,這樣隊列可以多臺機器同時傳輸,隨你數(shù)據(jù)量多大,只要我的隊列足夠多,管道足夠粗,就能夠撐得住。

對于數(shù)據(jù)的存儲:一臺機器的文件系統(tǒng)肯定是放不下的,所以需要一個很大的分布式文件系統(tǒng)來做這件事情,把多臺機器的硬盤打成一塊大的文件系統(tǒng)。

對于數(shù)據(jù)的分析:可能需要對大量的數(shù)據(jù)做分解、統(tǒng)計、匯總,一臺機器肯定搞不定,處理到猴年馬月也分析不完。

 

于是就有分布式計算的方法,將大量的數(shù)據(jù)分成小份,每臺機器處理一小份,多臺機器并行處理,很快就能算完。

 

例如著名的 Terasort 1 TB 的數(shù)據(jù)排序,相當(dāng)于 1000G,如果單機處理,怎么也要幾個小時,但并行處理 209 秒就完成了。

所以說什么叫做大數(shù)據(jù)?說白了就是一臺機器干不完,大家一起干。

 

可是隨著數(shù)據(jù)量越來越大,很多不大的公司都需要處理相當(dāng)多的數(shù)據(jù),這些小公司沒有這么多機器可怎么辦呢?

 

大數(shù)據(jù)需要云計算,云計算需要大數(shù)據(jù)

 

說到這里,大家想起云計算了吧。當(dāng)想要干這些活時,需要很多的機器一塊做,真的是想什么時候要就什么時候要,想要多少就要多少。

 

例如大數(shù)據(jù)分析公司的財務(wù)情況,可能一周分析一次,如果要把這一百臺機器或者一千臺機器都在那放著,一周用一次非常浪費。

 

那能不能需要計算的時候,把這一千臺機器拿出來;不算的時候,讓這一千臺機器去干別的事情?

 

誰能做這個事兒呢?只有云計算,可以為大數(shù)據(jù)的運算提供資源層的靈活性。

 

而云計算也會部署大數(shù)據(jù)放到它的 PaaS 平臺上,作為一個非常非常重要的通用應(yīng)用。

 

因為大數(shù)據(jù)平臺能夠使得多臺機器一起干一個事兒,這個東西不是一般人能開發(fā)出來的,也不是一般人玩得轉(zhuǎn)的,怎么也得雇個幾十上百號人才能把這個玩起來。

 

所以說就像數(shù)據(jù)庫一樣,還是需要有一幫專業(yè)的人來玩這個東西?,F(xiàn)在公有云上基本上都會有大數(shù)據(jù)的解決方案了。

 

一個小公司需要大數(shù)據(jù)平臺的時候,不需要采購一千臺機器,只要到公有云上一點,這一千臺機器都出來了,并且上面已經(jīng)部署好了的大數(shù)據(jù)平臺,只要把數(shù)據(jù)放進去算就可以了。

 

云計算需要大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)需要云計算,二者就這樣結(jié)合了。

 

人工智能擁抱大數(shù)據(jù)

 

機器什么時候才能懂人心

 

雖說有了大數(shù)據(jù),人的欲望卻不能夠滿足。雖說在大數(shù)據(jù)平臺里面有搜索引擎這個東西,想要什么東西一搜就出來了。

 

但也存在這樣的情況:我想要的東西不會搜,表達不出來,搜索出來的又不是我想要的。

 

例如音樂軟件推薦了一首歌,這首歌我沒聽過,當(dāng)然不知道名字,也沒法搜。但是軟件推薦給我,我的確喜歡,這就是搜索做不到的事情。

 

當(dāng)人們使用這種應(yīng)用時,會發(fā)現(xiàn)機器知道我想要什么,而不是說當(dāng)我想要時,去機器里面搜索。這個機器真像我的朋友一樣懂我,這就有點人工智能的意思了。

 

人們很早就在想這個事情了。最早的時候,人們想象,要是有一堵墻,墻后面是個機器,我給它說話,它就給我回應(yīng)。

 

如果我感覺不出它那邊是人還是機器,那它就真的是一個人工智能的東西了。

 

讓機器學(xué)會推理

 

怎么才能做到這一點呢?人們就想:我首先要告訴計算機人類推理的能力。你看人重要的是什么?人和動物的區(qū)別在什么?就是能推理。

 

要是把我這個推理的能力告訴機器,讓機器根據(jù)你的提問,推理出相應(yīng)的回答,這樣多好?

 

其實目前人們慢慢地讓機器能夠做到一些推理了,例如證明數(shù)學(xué)公式。這是一個非常讓人驚喜的一個過程,機器竟然能夠證明數(shù)學(xué)公式。

 

但慢慢又發(fā)現(xiàn)這個結(jié)果也沒有那么令人驚喜。因為大家發(fā)現(xiàn)了一個問題:數(shù)學(xué)公式非常嚴(yán)謹(jǐn),推理過程也非常嚴(yán)謹(jǐn),而且數(shù)學(xué)公式很容易拿機器來進行表達,程序也相對容易表達。

 

然而人類的語言就沒這么簡單了。比如今天晚上,你和你女朋友約會,你女朋友說:如果你早來,我沒來,你等著;如果我早來,你沒來,你等著!

 

這個機器就比較難理解了,但人都懂。所以你和女朋友約會,是不敢遲到的。

 

教給機器知識

 

因此,僅僅告訴機器嚴(yán)格的推理是不夠的,還要告訴機器一些知識。但告訴機器知識這個事情,一般人可能就做不來了。可能專家可以,比如語言領(lǐng)域的專家或者財經(jīng)領(lǐng)域的專家。

 

語言領(lǐng)域和財經(jīng)領(lǐng)域知識能不能表示成像數(shù)學(xué)公式一樣稍微嚴(yán)格點呢?例如語言專家可能會總結(jié)出主謂賓定狀補這些語法規(guī)則,主語后面一定是謂語,謂語后面一定是賓語,將這些總結(jié)出來,并嚴(yán)格表達出來不就行了嗎?

 

后來發(fā)現(xiàn)這個不行,太難總結(jié)了,語言表達千變?nèi)f化。就拿主謂賓的例子,很多時候在口語里面就省略了謂語,別人問:你誰啊?我回答:我劉超。

 

但你不能規(guī)定在語音語義識別時,要求對著機器說標(biāo)準(zhǔn)的書面語,這樣還是不夠智能,就像羅永浩在一次演講中說的那樣,每次對著手機,用書面語說:請幫我呼叫某某某,這是一件很尷尬的事情。

 

人工智能這個階段叫做專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)不易成功,一方面是知識比較難總結(jié),另一方面總結(jié)出來的知識難以教給計算機。

 

因為你自己還迷迷糊糊,覺得似乎有規(guī)律,就是說不出來,又怎么能夠通過編程教給計算機呢?

 

算了,教不會你自己學(xué)吧

 

于是人們想到:機器是和人完全不一樣的物種,干脆讓機器自己學(xué)習(xí)好了。

 

機器怎么學(xué)習(xí)呢?既然機器的統(tǒng)計能力這么強,基于統(tǒng)計學(xué)習(xí),一定能從大量的數(shù)字中發(fā)現(xiàn)一定的規(guī)律。

 

其實在娛樂圈有很好的一個例子,可窺一斑:

 

有一位網(wǎng)友統(tǒng)計了知名歌手在大陸發(fā)行的 9 張專輯中 117 首歌曲的歌詞,同一詞語在一首歌出現(xiàn)只算一次,形容詞、名詞和動詞的前十名如下表所示(詞語后面的數(shù)字是出現(xiàn)的次數(shù)):

如果我們隨便寫一串?dāng)?shù)字,然后按照數(shù)位依次在形容詞、名詞和動詞中取出一個詞,連在一起會怎么樣呢?

 

例如取圓周率 3.1415926,對應(yīng)的詞語是:堅強,路,飛,自由,雨,埋,迷惘。

 

稍微連接和潤色一下:

·         堅強的孩子

·         依然前行在路上

·         張開翅膀飛向自由

·         讓雨水埋葬他的迷惘

 

是不是有點感覺了?當(dāng)然,真正基于統(tǒng)計的學(xué)習(xí)算法比這個簡單的統(tǒng)計復(fù)雜得多。

 

然而統(tǒng)計學(xué)習(xí)比較容易理解簡單的相關(guān)性:例如一個詞和另一個詞總是一起出現(xiàn),兩個詞應(yīng)該有關(guān)系;而無法表達復(fù)雜的相關(guān)性。

 

并且統(tǒng)計方法的公式往往非常復(fù)雜,為了簡化計算,常常做出各種獨立性的假設(shè),來降低公式的計算難度,然而現(xiàn)實生活中,具有獨立性的事件是相對較少的。

 

模擬大腦的工作方式

 

于是人類開始從機器的世界,反思人類的世界是怎么工作的。

人類的腦子里面不是存儲著大量的規(guī)則,也不是記錄著大量的統(tǒng)計數(shù)據(jù),而是通過神經(jīng)元的觸發(fā)實現(xiàn)的。

 

每個神經(jīng)元有從其他神經(jīng)元的輸入,當(dāng)接收到輸入時,會產(chǎn)生一個輸出來刺激其他神經(jīng)元。于是大量的神經(jīng)元相互反應(yīng),最終形成各種輸出的結(jié)果。

 

例如當(dāng)人們看到美女瞳孔會放大,絕不是大腦根據(jù)身材比例進行規(guī)則判斷,也不是將人生中看過的所有的美女都統(tǒng)計一遍,而是神經(jīng)元從視網(wǎng)膜觸發(fā)到大腦再回到瞳孔。

 

在這個過程中,其實很難總結(jié)出每個神經(jīng)元對最終的結(jié)果起到了哪些作用,反正就是起作用了。

 

于是人們開始用一個數(shù)學(xué)單元模擬神經(jīng)元。

 

這個神經(jīng)元有輸入,有輸出,輸入和輸出之間通過一個公式來表示,輸入根據(jù)重要程度不同(權(quán)重),影響著輸出。

于是將 n 個神經(jīng)元通過像一張神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣連接在一起。n 這個數(shù)字可以很大很大,所有的神經(jīng)元可以分成很多列,每一列很多個排列起來。

 

每個神經(jīng)元對于輸入的權(quán)重可以都不相同,從而每個神經(jīng)元的公式也不相同。當(dāng)人們從這張網(wǎng)絡(luò)中輸入一個東西的時候,希望輸出一個對人類來講正確的結(jié)果。

 

例如上面的例子,輸入一個寫著 2 的圖片,輸出的列表里面第二個數(shù)字最大,其實從機器來講,它既不知道輸入的這個圖片寫的是 2,也不知道輸出的這一系列數(shù)字的意義,沒關(guān)系,人知道意義就可以了。

 

正如對于神經(jīng)元來說,他們既不知道視網(wǎng)膜看到的是美女,也不知道瞳孔放大是為了看的清楚,反正看到美女,瞳孔放大了,就可以了。

 

對于任何一張神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),誰也不敢保證輸入是 2,輸出一定是第二個數(shù)字最大,要保證這個結(jié)果,需要訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。

 

畢竟看到美女而瞳孔放大也是人類很多年進化的結(jié)果。學(xué)習(xí)的過程就是,輸入大量的圖片,如果結(jié)果不是想要的結(jié)果,則進行調(diào)整。

 

如何調(diào)整呢?就是每個神經(jīng)元的每個權(quán)重都向目標(biāo)進行微調(diào),由于神經(jīng)元和權(quán)重實在是太多了,所以整張網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的結(jié)果很難表現(xiàn)出非此即彼的結(jié)果,而是向著結(jié)果微微地進步,最終能夠達到目標(biāo)結(jié)果。

 

當(dāng)然,這些調(diào)整的策略還是非常有技巧的,需要算法的高手來仔細的調(diào)整。正如人類見到美女,瞳孔一開始沒有放大到能看清楚,于是美女跟別人跑了,下次學(xué)習(xí)的結(jié)果是瞳孔放大一點點,而不是放大鼻孔。

 

沒道理但做得到

 

聽起來也沒有那么有道理,但的確能做到,就是這么任性!

 

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的普遍性定理是這樣說的,假設(shè)某個人給你某種復(fù)雜奇特的函數(shù),f(x)

不管這個函數(shù)是什么樣的,總會確保有個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)θ魏慰赡艿妮斎?span> x,其值 f(x)(或者某個能夠準(zhǔn)確的近似)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。

 

如果在函數(shù)代表著規(guī)律,也意味著這個規(guī)律無論多么奇妙,多么不能理解,都是能通過大量的神經(jīng)元,通過大量權(quán)重的調(diào)整,表示出來的。

 

人工智能的經(jīng)濟學(xué)解釋

 

這讓我想到了經(jīng)濟學(xué),于是比較容易理解了。

我們把每個神經(jīng)元當(dāng)成社會中從事經(jīng)濟活動的個體。于是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)于整個經(jīng)濟社會,每個神經(jīng)元對于社會的輸入,都有權(quán)重的調(diào)整,做出相應(yīng)的輸出。

 

比如工資漲了、菜價漲了、股票跌了,我應(yīng)該怎么辦、怎么花自己的錢。這里面沒有規(guī)律么?肯定有,但是具體什么規(guī)律呢?很難說清楚。

 

基于專家系統(tǒng)的經(jīng)濟屬于計劃經(jīng)濟。整個經(jīng)濟規(guī)律的表示不希望通過每個經(jīng)濟個體的獨立決策表現(xiàn)出來,而是希望通過專家的高屋建瓴和遠見卓識總結(jié)出來。但專家永遠不可能知道哪個城市的哪個街道缺少一個賣甜豆腐腦的。

 

于是專家說應(yīng)該產(chǎn)多少鋼鐵、產(chǎn)多少饅頭,往往距離人民生活的真正需求有較大的差距,就算整個計劃書寫個幾百頁,也無法表達隱藏在人民生活中的小規(guī)律。

 

基于統(tǒng)計的宏觀調(diào)控就靠譜多了,每年統(tǒng)計局都會統(tǒng)計整個社會的就業(yè)率、通脹率、GDP 等指標(biāo)。這些指標(biāo)往往代表著很多內(nèi)在規(guī)律,雖然不能精確表達,但是相對靠譜。

 

然而基于統(tǒng)計的規(guī)律總結(jié)表達相對比較粗糙。比如經(jīng)濟學(xué)家看到這些統(tǒng)計數(shù)據(jù),可以總結(jié)出長期來看房價是漲還是跌、股票長期來看是漲還是跌。

 

如果經(jīng)濟總體上揚,房價和股票應(yīng)該都是漲的。但基于統(tǒng)計數(shù)據(jù),無法總結(jié)出股票,物價的微小波動規(guī)律。

 

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微觀經(jīng)濟學(xué)才是對整個經(jīng)濟規(guī)律最最準(zhǔn)確的表達,每個人對于自己在社會中的輸入進行各自的調(diào)整,并且調(diào)整同樣會作為輸入反饋到社會中。

 

想象一下股市行情細微的波動曲線,正是每個獨立的個體各自不斷交易的結(jié)果,沒有統(tǒng)一的規(guī)律可循。

 

而每個人根據(jù)整個社會的輸入進行獨立決策,當(dāng)某些因素經(jīng)過多次訓(xùn)練,也會形成宏觀上統(tǒng)計性的規(guī)律,這也就是宏觀經(jīng)濟學(xué)所能看到的。

 

例如每次貨幣大量發(fā)行,最后房價都會上漲,多次訓(xùn)練后,人們也就都學(xué)會了。

 

人工智能需要大數(shù)據(jù)

 

然而,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含這么多的節(jié)點,每個節(jié)點又包含非常多的參數(shù),整個參數(shù)量實在是太大了,需要的計算量實在太大。

 

但沒有關(guān)系,我們有大數(shù)據(jù)平臺,可以匯聚多臺機器的力量一起來計算,就能在有限的時間內(nèi)得到想要的結(jié)果。

 

人工智能可以做的事情非常多,例如可以鑒別垃圾郵件、鑒別黃色暴力文字和圖片等。

 

這也是經(jīng)歷了三個階段的:

·         依賴于關(guān)鍵詞黑白名單和過濾技術(shù),包含哪些詞就是黃色或者暴力的文字。隨著這個網(wǎng)絡(luò)語言越來越多,詞也不斷地變化,不斷地更新這個詞庫就有點顧不過來。

·         基于一些新的算法,比如說貝葉斯過濾等,你不用管貝葉斯算法是什么,但是這個名字你應(yīng)該聽過,這是一個基于概率的算法。

·         基于大數(shù)據(jù)和人工智能,進行更加精準(zhǔn)的用戶畫像、文本理解和圖像理解。

 

由于人工智能算法多是依賴于大量的數(shù)據(jù)的,這些數(shù)據(jù)往往需要面向某個特定的領(lǐng)域(例如電商,郵箱)進行長期的積累。

 

如果沒有數(shù)據(jù),就算有人工智能算法也白搭,所以人工智能程序很少像前面的 IaaS PaaS 一樣,將人工智能程序給某個客戶安裝一套,讓客戶去用。

 

因為給某個客戶單獨安裝一套,客戶沒有相關(guān)的數(shù)據(jù)做訓(xùn)練,結(jié)果往往是很差的。

 

但云計算廠商往往是積累了大量數(shù)據(jù)的,于是就在云計算廠商里面安裝一套,暴露一個服務(wù)接口。

 

比如您想鑒別一個文本是不是涉及黃色和暴力,直接用這個在線服務(wù)就可以了。這種形勢的服務(wù),在云計算里面稱為軟件即服務(wù),SaaS (Software AS A Service)

 

于是工智能程序作為 SaaS 平臺進入了云計算。

 

基于三者關(guān)系的美好生活

 

終于云計算的三兄弟湊齊了,分別是 IaaS、PaaS SaaS。所以一般在一個云計算平臺上,云、大數(shù)據(jù)、人工智能都能找得到。

 

一個大數(shù)據(jù)公司,積累了大量的數(shù)據(jù),會使用一些人工智能的算法提供一些服務(wù);一個人工智能公司,也不可能沒有大數(shù)據(jù)平臺支撐。

 

所以,當(dāng)云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能這樣整合起來,便完成了相遇、相識、相知的過程。

 

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