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当机器人遭遇大数据

2014-10-25

从人工智能的概念正式提出到发展至今，已有的常用的人工智能方法包括人工神经网络、机器学习、知识表现、智能搜索、模糊逻辑等。然而要想使这些方法。具有优异的表现并不是件容易的事，其前提是拥有足够多的数据样本和强大的计算能力。这在人工智能出现的早期，是很难实现的，因此，人工智能多年的发展多停。
留在微创新阶段，而难有大的突破。

　　如今，大数据时代的到来或许能给人工智能的快速发展提供新的助力。

　　以机器学习为例，机器学习的目的是从数据中自动分析并获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。目前广泛应用的例如互联网搜索、垃圾邮件过滤、
机器翻译、在线广告、手写识别等都是机器学习的简单案例，但智能化的机器学习实现难度相对较大。尤其是与人沟通的场景的庞杂性，要求预设的条件较多，机器
识别的过程中对于模糊性的问题会有纰漏。

　　对于数据的处理占用较多时间和资源，这个瓶颈制约了人工智能的发展。

　　目前，国内外各类大型网站已经积累了大量用户的商品交易、搜索、社交、个人情感等数据。大数据技术已能够有效地对一些数量巨大、种类繁多、价值
密度极低、本身快速变化的数据有效和低成本存取、检索、分类、统计。甚至可以有效地对收集和拥有的大数据进行智能分析，进一步挖掘大数据的经济价值和社会
价值。而智能化一大难题就是对纷杂的场景反应的精准性，人工智能若不依托于大数据，将难有作为。

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