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揭秘微軟小冰:大數據為人工智能而生

放大字體  縮小字體 發布日期:2014-10-10     來源:[標簽:出處]     作者:[標簽:作者]     瀏覽次數:145
核心提示:
訊:7月2日,微軟(亞洲)互聯網工程院宣布,第二代智能聊天機器人“微軟小冰”正式上線,用戶可以登錄微軟小冰官網進行“領養”操作。

  那么,微軟小冰是個什么樣的產品呢?首先,微軟小冰是一款智能聊天機器人。除了智能聊天之外,還兼具提醒、天氣、星座、交通指南、餐飲點評等實用功能。其次,微軟小冰集成了微軟在大數據、自然語義分析、機器學習和深度神經網絡方面的技術積累,具有非常強大的機器學習能力。所以,微軟小冰還是人工智能機器人。

  人工智能需要有大數據的支撐

  人工智能主要有三個分支:第一,基于規則的人工智能;第二,無規則,計算機讀取大量數據,通過數據統計、概率分析等方法進行智能處理的人工智能;第三,基于神經元網絡的一種深度學習。

  基于規則的人工智能,即在計算機內根據規定的語法結構錄入規則,并用這些規則進行智能處理,缺乏靈活性,不實用。因此,人工智能實際上的主流分支是后兩者。而后兩者都是通過計算機讀取大量數據,以提升人工智能本身的精準度。如今,大量數據產生之后,有低成本的存儲器將其存儲,有高速的CPU對其進行處理,所以才有了人工智能后兩個分支的理論與實踐。由此,人工智能就能做出接近人類的處理或者判斷,提升精準度。同時,采用人工智能的服務作為高附加值服務,成為吸引更多用戶的主要因素;而不斷增加的用戶將產生更多的數據,使得人工智能進一步優化。

  大數據分為“結構化數據”與“非結構化數據”。“結構化數據”專指可作為數據庫進行管理的數據,例如,企業的客戶信息、經營數據、銷售數據、庫存數據等存儲于普通的數據庫之中。相反,“非結構化數據”是指未存儲于數據庫之中的數據,包括電子郵件、文本文件、圖像、視頻等數據。目前,非結構化數據激增,企業數據的80%左右都是非結構化數據。隨著社交媒體的興起,非結構化數據更是迎來了爆發式增長。復雜的、海量的數據通常被稱為大數據。

  但是,這些大數據的分析并不簡單。文本挖掘需要“自然語言處理”技術,圖像與視頻解析需要“圖像解析技術”。如今,“語音識別技術”也不可或缺。這些都是傳統意義上人工智能領域所研究的技術。

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