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開啟“智數”時代,人工智能賦能大數據

發布時間:2019-05-03 10:32:00 來源:人民郵電報

大數據≠金礦

“許多人認為運營商的大數據是金礦,于是撲到大數據的金礦上,卻發現撲到的不是金礦而是垃圾堆。”中國電信股份有限公司云計算分公司副總經理王興剛表示:“大數據本身不是金礦,而是要從沙堆、垃圾堆里找金子。大數據的匯聚加工可以類比日本的垃圾分類處理,通過精細化分析采集,實現從‘垃圾’到資源的轉變。”未來,大數據會成為社會基礎設施,做好大數據基礎設施的關鍵前提是數據的采集和智能化的分析。“大數據的思維應該是利用不準確的數據,通過分析處理多維數據的融合,得到相對準確的結果。”

聯通大數據有限公司VP周華在演講中表示:“各行業的數據剛開始可能都是金礦,但金礦也不是100%都是黃金,大量的還是其他雜質,我們要把黃金梳理出來,方便后面更準確地找到黃金。”

“數據在智慧時代相當于以前的石油,是戰略物資。”英特爾公司數據中心銷售集團中國區總經理唐炯認為,數據原油需要提煉才能變成有用信息。在智能時代,數據洞察能力將會成為全新的競爭優勢。“部署數據分析的重點就是熟練駕馭數據洪流,加速轉化數據洞察,以及深度結合人工智能。”

從上述觀點中可以看到,大數據本身并不等于金礦,只有借助智能化的數據分析,才能充分激發數據活力,創造數據價值。

智能數據分析引領未來

數據的智能化分析需要人工智能技術與大數據的深度融合。“目前的大數據應用主要是清楚地描述發生了什么,進行診斷。”唐炯表示,“我們正在不斷往預測的方向發展,將基于大數據分析后的方案提供給業界使用者,使他們更快地找到解決方案。”

需要看到的是,無論是描述還是診斷,人工智能在大數據技術分析演進中的每一個階段都扮演著重要角色,在未來向預測方向發展的過程中,人工智能將發揮更大作用,把大量數據盡快轉化為有用信息,進一步提升數據和信息的有效性。“我們今天做大數據平臺時,人工智能只是其中的一部分,人工智能本身包含不同的種類。”在唐炯看來,人工智能并不陌生,以前大量經典的機器學習,是針對結構化的數據進行建模與分析,而如今熱門的利用神經網絡模式的深度學習,則是針對非結構化的數據。

“知識圖譜是連接大數據與人工智能的重要產物,是管理大數據的有效手段。”中國信息通信研究院大數據技術主管姜春宇認為,知識圖譜是實現推理智能的前提與基礎,在數據管理、細心查詢、自然語言理解、人機對話等方面,具有非常廣泛而基礎的應用。從技術上看,知識圖譜本質上是一種語義網絡,是新一代的知識庫技術,通過結構化、語義化的處理將信息轉化為知識并加以應用。

當前,人工智能與大數據技術正在協同發展、深度融合。新華三集團大數據產品部部長曹言認為,智能和洞察類技術快速發展,在推進人工智能和大數據的協同發展上,需要做好數據構架,需要建立復雜的技術組合。

“大數據+”遍地開花

在大數據的發展中,數據分析是關鍵技術,多元數據融合是數據產業的發展方向。王興剛指出,大數據不光是多維數據融合,更重要的是多元數據的融合與跨學科的交叉。運營商的數據要結合更多元的數據,包括政府數據、社交網站數據、行業數據等,只有通過多元、多維和跨學科的交叉,大數據的價值才能充分地釋放。

目前,中國電信正在大數據領域積極開拓。王興剛介紹,基于運營商的數據基礎上,中國電信結合用戶信息數據、上網行為數據、位置數據、終端通話數據、政府數據及互聯網數據,在智慧社區、精準扶貧、精準分析、人口管理與安全預警等行業推出了相關服務。同時,中國電信在金融、交通、旅游、地產、工業大數據等方面也展開了嘗試,取得了一定的經濟效益。

中國聯通也在積極推進大數據應用的落地。周華認為,在新零售業進行大數據與人工智能技術的結合,可以提升人臉識別的準確率;在交通領域,智能化是新的發展方向,運營商大數據和人工智能技術的結合,可以實現對整體交通網絡進行智能控制;在健康領域,人工智能和大數據的結合能夠提供更便捷的醫療服務,包括醫療影像分析、輔助診療、醫療機器人等。對于未來大數據的發展,他判斷,新智能會改變商業形態,數字經濟與實體經濟的界限將消失。互聯網與傳統行業是互補關系,互聯網會存在于傳統行業的每一個角落。

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