人工智能、大数据与云计算的融合研究

2022-05-10 05:25周新华
电脑知识与技术 2022年9期
关键词:计算速度人工智能技术数据处理

周新华

摘要:在信息量快速增长的今天,人工智能技术以及云计算技术已经被大量地应用在各个领域。大数据技术主要是由数据处理技术以及数据存储技术等组成。然而,随着数据量的逐步增多,传统的数据处理设备已经无法应对数量繁多的数据流以及种类多样的数据信息。因此,为了应对多种多样的数据类型,云计算技术以及人工智能技术应运而生。随着人工智能技术以及云计算技术的逐步发展,其也正在逐步融合。通过将人工智能、大数据以及云计算进行融合,不仅可以有效提升企业的数据信息计算效率,更能为数据信息存储的安全性提供一定的保障。本文就人工智能、大数据以及云计算的融合进行简要论述。

关键词:人工智能技术;数据处理;计算速度

中图分类号:TP18         文献标识码:A

文章编号:1009-3044(2022)09-0052-02

1大数据、人工智能与云计算概述

大数据是指庞大的数据流以及复杂多样的数据类型。庞大的数据流与复杂的数据类型不仅会对用户的数据计算以及数据分析造成严重影响,同时更会影响到企业的经济效益以及未来发展等。此外,大数据的出现还会影响到用户对有效信息的获取,降低用户的数据分析效率。

人工智能是指通过利用智能化技术提升数据信息的计算效率及计算准确率。现代化人工智能技术主要依赖神经系统以及先进的数据结构与数据算法实现。通过利用人工智能技术,既可以有效减少人工成本,也可以进一步提升企业数据的运算效率[1]。

云计算是指通过利用虚拟化资源实现对数据信息的计算。与普通计算机相比,其运算能力得到了大大提高。由于其超高的计算速度,已经被广泛应用在电子商务、地质预测等领域中。

2人工智能、大数据以及云计算的融合发展

2.1人工智能、大数据与云计算之间的关系

人工智能的主要作用是帮助人们实现智能化工作。通过人工智能,不仅可以实现数据信息的智能化计算,更可以实现数据信息的自动分析等。然而,为了有效提升人工智能的计算效率以及计算准确率,需要具有庞大的数据库以便人工智能对其进行自主学习。存储量庞大的数据存储设备,不仅需要耗费大量的成本,更难以实现移动型存储。云计算技术的出现,便解决了这一问题。通过利用云计算技术,既可以为人工智能提供相应的数据存储空间,又可以方便企业在多终端对人工智能技术进行使用,有效提升数据信息的计算效率。

2.2人工智能与云计算对大数据的影响

大数据的持续成熟和发展,使许多公司都在探索其业务价值。部分企业将其用于对客户市场数据进行分析,部分企业则将其用于对市场现状进行分析,具体分析内容如表1所示。

通过对表1的数据信息进行分析可以发现,当前大数据技术不仅被应用在客户市场数据、营销活动数据等领域的分析中,同时,对供应商市场现状分析、企业资金需求数据分析、企业劳动力需求数据分析、企业科技需求数据分析也具有十分重要的作用。近几年,我国数字信息的创造数量展现出了较大的增长幅度,其数字信息增长数量示意图如图1所示。

在图1中,我国数字信息的增长数量在2009年前仍处于较慢的增长阶段,但在2011年后便出现了较快的增长。在2014年~2015年,其数据信息的增长数量甚至超过了两个点。此外,通过对上述数据进行细致分析,可以发现人工智能技术、大数据技术以及云计算技术不仅促进了我国科技的发展和经济的提升,同时对人们的生活水平提升也有一定的促进作用。通过创建数字信息,企业在一定程度上带动了当地的GDP和知名度等。

2.3云计算与大数据对人工智能发展的影响

在开发过程中,人工智能的主要困境是智能化增长效率、可分析数据类型的扩展性等,需要加强对大数据技术、云计算技术的应用,使其得以获取到更多的数据信息,避免受到多余无效信息的影响。事实上,为了保障人工智能的发展,需要具有庞大的数据信息以供参考。而大数据的出现可以有效解决这一问题,通过庞大的数据类型作为人工智能的数据基础,既可以有效提升人工智能的发展速度,也可以方便人工智能應对多种问题,从而为用户以及企业提供更加优质的服务[1]。

2.4云计算、人工智能以及大数据融合后的负面影响

人工智能技术、大数据技术以及云计算技术的融合,虽然可以为用户以及企业带来更好的服务,但其也会出现严重的数据信息泄露等问题。数据信息的泄露,不仅会对用户造成严重的经济损失,更会对企业网络安全发展造成影响。早在2014年,雅虎便出现了超过5亿用户账户信息被盗窃的现象。在2011年也曾出现某一网站主页信息被黑客入侵,导致大量数据信息被盗的现象。

3大数据、人工智能和云计算融合应用

3.1 大数据云计算对人工智能的作用

云计算技术、大数据技术与人工智能的融合是为了有效提升人工智能的学习效率、提高人工智能的数据计算效率以及数据分析效率等。此外,通过利用大数据技术可以为人工智能提供充足的数据存储空间,方便人工智能对所需计算的数据信息进行临时存储。同时,云计算在人工智能中的应用也可以实现人工智能的跨终端使用,方便用户以及企业在不同的终端对人工智能进行使用[2]。

3.2为人类社会提供优质服务

目前,人工智能、大数据和云计算已得到有效融合。通过三者的互动,将向人类社会提供更多优质的服务,信息技术的应用范围正在扩大。例如:谷歌推出了Googled Riverescar,无人驾驶技术可以通过使用人工智能、街景地图、互联网和其他技术来实现。无人驾驶技术降低了驾驶员的能源消耗、减少发生事故的机会,有效地利用了现有的运输网络[3]。此外,这种技术也广泛应用于企业库存管理、物流和运输、医院物流管理等。通过使用云计算、大数据和人工智能技术,在企业库存管理中,可以同时提高库存流畅率、减少库存;使用这些技术记录流量管理知识,提高物流运输效率,使物流服务得到大大提高。在医院物流管理中使用此类技术,可以清楚地区分和管理各种药物和设备、统计购买和消费,从而准确储存、分析确定特定的购买量,避免出现医疗事故。

3.3推动社会经济发展

大数据具有精准度高、决策性高等特点,社会一直对人工智能的经济效果有着较大的期待。2017年间我国众多的离散企业中已经有31%的企业加入了网络化协同研制,有24.3%的企业加强了服务型制造,7.3%的企业通过应用大数据技术、人工智能技术加强了企业的个性化定制服务,有38.3%的企业加入了工业化平台运营,有60.6%的企业加入了双创平台运营。从相关数据统计可以看出,经济市场中云计算的使用率正在增长。通过对大数据技术、人工智能技术以及云计算技术相融合,不仅可以有效提升企业对数据信息的计算效率,同时更可以推动社会的经济发展。通过利用上述三种技术,既可以促进当前社会中的数字信息行业的发展,也可以促进阿里巴巴等云计算企业的发展。并且,三种技术的融合也可以促进一些新兴信息技术的产业的发展。与此同时,大数据、人工智能与云计算之间的集成也可以促进运输领域的革命。因此,云服务在这个阶段有着非常重要的位置。将来,云服务的普遍性将继续加强,使用量正在上升,其经济将增加,云服务的使用范围将继续适应我国的数字经济社会[1]。通过对我国近几年间数字经济的增加值进行分析,可以发现大数据、人工智能以及云计算等技术的应用在一定程度上推动了社会经济的快速发展。2005年~2019年中国数字经济增加值规模及占GDP比重情况如图2所示。

通过对图2中包含的数据信息进行分析,可以发现在2014年以后我国的数字经济规模出现了显著扩张,2019年,其数字经济规模已经达到了358402亿元。同时在2011年之后,数字经济在GDP的份额也在逐步扩大,2019年,其在GDP中的占比甚至达到了36.2%。

3.4人工智能发展趋势

人工智能的初步发展是开发、探索和扩展信息传达,成为一种更现代化的科学技术,可作为计算机网络科学的一部分,其主要研究内容是象征性的操作、智能识别、机器人等。在其发展中,人们不断增加人工智能的利益和要求。在这个阶段,人工智能已经能够完成人类的行为,思维和形态模拟。最终目标是达到高度的科学产品和人类思维,甚至比某些人的思维更远。

(1)智能识别

智能识别技术主要是通过利用人工智能、云计算技术对人类社会语言以及图片等数据信息进行识别,并将其转换为计算机语言,与大数据中的相关信息进行比对,从而实现的用户识别技术。为了实现高效、可靠、精确地识别,研究人员将进行更深入地研究。可以说指纹识别是智能识别的成功案例之一,这是识别的一种方式,作为指纹唯一性和唯一性的特征识别。

(2)系统选择

近年来,人们产生了生活形式,功能正在增加,各种系统的选择尤为重要。在此阶段,相关行业最重要的研究内容是“专

家系统”,系统可以保留大规模知识。人工智能,在启动中存在重要作用,行业精英可以有效地模仿、判断和解决。该系统可以获得更多指标,因此在人工智能专业模式的实施中,应该合理地利用知识数据库,以收集大量信息。

(3)符号执行

计算机的开发在于更高精确度的数据信息计算以及数据信息分析等。为了实现高精度的数据信息计算以及数据信息分析,必须要实现对符号的处理。当前网络中,符号表示的内容多种多样,其不仅包含了数据,更包含了集合以及函数等。因此,在计算机及软件的发展过程中,符号执行的研究是非常必要的。虽然此阶段仍需要提前執行完成符号。但在未来,研究人员一定能突破这一限制,以实现社会科学目标。

4结论

在当今信息技术快速发展的社会中,数据信息的计算已经成了国家经济发展的必要条件。然而,庞大的数据流量以及复杂多样的数据信息,既阻碍了企业对未来市场的预测,同时也对企业的财会预算等造成了一定的阻碍。人工智能技术以及云计算技术的出现,便可以有效解决这一问题,从而进一步提升企业对数据信息的计算效率。但人工智能技术以及云计算技术的发展也需要较大的数据量支持,因此也需要大数据技术的支撑。传统的大数据技术若没有人工智能技术以及云计算技术的支持,会出现数据信息泄露等问题,导致用户蒙受一定的经济损失。因此,将人工智能技术、大数据技术以及云计算技术相融合,既可以促进三种技术的发展,同时也可以为用户提供更好的服务。

参考文献:

[1] 张宏涛.人工智能、大数据和云计算的融合[J].电脑知识与技术,2018,14(8):180-181.

[2] 林梓焕.人工智能大数据和云计算的融合发展[J].居舍,2018(10):166.

[3] 杨奔.人工智能与大数据、云计算的融合发展[J].无线互联科技,2020,17(10):30-31.

[4] 何力.大数据、人工智能和云计算融合的总体构架与实现[J].电子技术与软件工程,2020(10):139-140.

[5]孙元浩.大数据、人工智能与容器云计算走向深度融合的数据云时代[J].信息技术与标准化,2019(5):4-5.

【通联编辑:唐一东】

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