大数据、人工智能与云计算的融合

大数据、人工智能与云计算的融合

大数据，人工智能以及云计算受到了各行各业的关注，各个行业都在探索大数据、人工智能以及云计算的应用方式和方法，也取得了不错的成绩，但是对三者的融合应用，依然未达到预期的目的。基于此，文章就大数据、人工智能以及云计算的融合应用做讨论分析，旨在明确融合应用的基本目标和思路，从而为融合应用实践开展提供帮助。

一、大数据概述

大数据是近年来提及率比较高的一个词汇，其在目前的社会生产中得到了广泛的利用，并对企业进步和产业改革起到了重要的作用。总资料分析来看，所谓的大数据，具体指的是数据体量以及类别非常判断感的数据整体。在这个整体当中，利用传统的数据库工作难以实现对数据的有效处理，所以需要利用全新的技术和方法处理数据。大数据在目前的应用中表现出了四个方面的突出特点，分别是数据类型多、数据处理快、数据真实性高以及数据规模大。

大数据这个概念正式被提出是在2011年，但其发展要追溯到更早。上世纪90时代就有了大数据的萌芽，相关的研究在积极的推进。到2003年—2006年大数据发展进入了突破期，很多重要的理论以及数据处理方式得以建立，其中最为代表的是

Facebook的产生以及应用。2010年大数据进入成熟阶段，开始在智能手机当中进行广泛的使用。

二、人工智能概述

人工智能是智能社会发展的重要内容之一，对于目前的智能化城市、智能化建筑建设有着非常突出的作用。从现阶段的分析来看，所谓的人工智能，主要指的是对模拟人类智慧的理论、技术的应用形同进行的开发和研究。人工智能属于计算机学科的一个重要分支，其最终的发展目的是生产与人类智能相近的智能机器。从目前的而具体发展来看，人工智能的进步与计算机的发展是有显著联系的。

三、大数据与人工智能的关系分析

从近年来的资料分析来看，大数据和人工智能的交叉越来越显著，这种交叉使得越来越多的方法、应用以及价值得以产生。现如今，人们处理大数据的能力在不断的提升，比如人类通过分类、检索和统计方法的利用，有效的提升了大数据的实际利用价值，而就大数据能力的提升而言，其与大数据技术的进步是密不可分的。再者，在大数据的分析方面，人工智能的部分方法也得到了显著的应用。

对学者的研究资料进行分析发现要想很好的解决人工智能的成长性和扩展性问题，需要应用大数据技术。在传统的人工智能技术利用当中，人类相似学习研究能力的实现比较的困难，而出现这样的问题，主要是因为人工智能的复杂性比较突出，

而且工作较为繁琐，大数据技术的利用为推动人工智能发展提供了帮助。

从人工智能的具体研究来看，人工智能的发展需要大量的经验与知识，这部分内容可以利用大数据进行补充和支持，所以说大数据的利用以及大数据技术的发展可以为人工智能发展提供帮助与支持，在大数据支持下，机器的数据量得到了保证，数据处理能力也有了显著性提升。在基本支持加强的情况下，人工智能得到了进一步的发展[2]。相对应的，人工智能的一

些理论、方法等会使得大数据的应用价值有显著性提升，从这个角度来看，大数据和人工智能是相互影响，彼此支持的，实现二者的融合无论是对大数据技术还是对人工智能均有重要的意义。

四、人工智能发展的讨论与研究

1.模式识别

就未来人工智能的具体发展来看，重要的一项内容是模式识别。所谓的模式识别具体指的是计算机利用数学计算的方式实现处理以及自动判断等功能。计算机技术的研究在不断的深入，持续的发展。就目前的计算机研究来看，对复杂心理处理的研究已经成为了一个重要的方向，模式识别的实现可以使人类对自身的智能研究提供显著帮助。另外，在目前的生活实践中，升学信息、光学信息等的判断、识别对人类的作用显著，利用计算机进行识别，准确性高而且效率十分的突出，指纹识

特征点

值化

处理

成指

纹图

像

别等功能更是在目前的社会中得到了推广和利用。

人类的指纹具有一个突出的特点，即唯一性，也就是说每一个人的指纹都是独一无二的。在多年前，部分学者对相关的内容进行了研究，主要集中在数字图像的离散几何性质方面。基于这方面的研究，从人类指纹灰度图像对纹线局部方向等进行精确的计算，从中可以对人类的指纹信息特征等进行相关计算。简单来讲，模式识别功能在自动指纹检定系统当中的应用会对我国指纹自动识别系统的构建产生显著的推动作用。 图1指纹识别的基本过程

2. 专家系统

未来人工智能的发展重要方向之一是专家系统。从目前的生活分析来看，专家系统的应用已经非常的广泛。从专业角度来看，所谓的专家系统具体指的是具有大量行业知识的程序系统。该系统在具体构建的时候对计算机科学技术以及人工智能

技术进行了有效的应用。一般来讲，任何行业的发展都会经过产生、发展、规范和壮大这样一个过程，在这个过程中会产生行业权威对行业进行规范和约束，基于行业权威提供的经验，对行业做推理和推断，这样可以模拟人类专家的判断，并基于判断过程对现实中的具体问题进行解决。

就目前的专家系统实现和应用需要做好两方面的支持：

（1）需要确定与该领域有相似性的问题解决机制；

（2）需要对完善的专家库知识进行建设。这两个条件对专家系统的功能发挥和应用价值实现有重要的影响，缺少任何一个条件，专家系统都无法发挥自身的作用。基于相关性的研究可以发现，专家系统应用可以有效、迅速的对人类输入的问题进行解决，从而获得科学的判断，进而制定出问题解决的策略。现如今，对于专家系统的研究在不断的深入，专家系统的应用效果也在不断的提升。总结目前的专家系统，应用比较突出的主要有解释型、控制型、诊断型、教育型等专家系统。

3.符号计算

在人工智能的未来发展中，符号计算不容忽视。从目前的计算机诸多用途分析来看，最基本的用途是科学计算。对科学计算做基础分析，其主要有两大类：其一是符号计算，另外的一类是纯数值计算。对两种类型的计算进行对比，符号计算属于智能化计算，其计算的主要对象是各种经过处理后的符号。在符号计算的过程中，符号可以对多种数值进行代表，对比对