云计算、大数据、人工智能,谁将开启下一个时代?

来源:头条 ·2017年11月14日 12:40

互联网的已经经历了PC时代和移动互联网时代,不可否认仅仅4年,移动互联网在某种程度上已经达到饱和。那么哪种技术可以开启下一个时代?

人工智能、大数据及云计算,可以称之为铁三角关系!半个多世纪的某个夏天,麦卡锡、明斯基等众科学家们举办了一次Party,共同研究用机器模拟智能的问题,也是在那时,“人工智能(AI)”的理念正式被提出!人工智能(Artificial Intelligence)简称AI,AI能根据大量的历史资料和实时观察(real-time observation)找出对于未来预测性的洞察(predictive insights)。如今人工智能商业化正在快速推进中,比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用!

对于未来而言,人工智能会在人类生活的方方面面,发挥越来越多的作用,也会刷更多的存在感,慢慢的更会懂我们很多!不远的将来会有越来越多的自动化的系统出现,比如刷脸支付已经在来的路上了!先以人工智能为例,抛弃其他任何,也便不会有今天大红大紫的人工智能!

不得不说的人工智能背后的基石:大数据大数据是人工智能的基石,目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上,即对大数据进行训练,并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。简单而言何为大数据?

虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。但是,这个说法并不准确!“大规模”只是指数据的量而言。数据量大,并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如:地球绕太阳运转的过程中,每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置,可以得到大量数据。可如果只有这样的数据,其实并没有太多可以挖掘的价值!大数据这里我们参阅马丁·希尔伯特的总结,今天我们常说的大数据其实是在2000年后,因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据:信息交换:据估算,从1986年到2007年这20年间,地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍,这些信息的数字化程度,则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里,每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。信息存储:全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间,全球信息存储能力增加了约120倍,所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时,即便用上我们所有的信息载体、存储手段,我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%,而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。信息处理:有了海量的信息获取能力和信息存储能力,我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时,也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。大数据在应用层面:大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、大数据都可以实时获取、大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。

美国《大西洋月刊》公布的一段A.I.聊天记录截图

延伸阅读:聊天机器人竟自创语言“对话” 脸书将其紧急关停实际上人工智能的发展,离不开海量数据进行训练,究其根本大数据的循环往复无数次的训练和深度学习才有了人工+智能!

人工智能背后强大的助推器:云计算

云计算(详情参阅之前回答:什么是云计算?)是将我们传统的IT工作转为以网络为依托的云平台运行,NIST(美国国家标准与技术研究院)在2011年下半年公布了云计算定义的最终稿,给出了云计算模式所具备的5个基本特征(按需自助服务、广泛的网络访问、资源共享、快速的可伸缩性和可度量的服务)、3种服务模式(SaaS(软件即服务)、PaaS(平台即服务)和IaaS(基础设施即服务))和4种部署方式(私有云、社区云、公有云和混合云)云计算发展较早,经过10年发展,国内已经拥有超百亿规模,云计算也不再只是充当存储与计算的工具而已!未来可以预见的是,云计算将在助力人工智能发展层面意义深远!而反之,人工智能的迅猛发展、巨大数据的积累,也将会为云计算带来的未知和可能性!人工智能也好、大数据也好、云计算也好,彼此依附相互助力,藕不断丝且相连!

合力搭档在一起,组合拳出击才更有力量:给未来多一些可能,给未知多一些可能性,给不可能多一些可能!

下一个时代注定属于三者携手开创的,谁也离不开谁!

1.大数据发掘了全新的价值,但也面临发展困境

《区块链与大数据》一书详尽地介绍了近年大数据发展的情况。近年来,大数据产业伴随着计算机、传感器、信息数字化和互联网的普及而取得了令人振奋的成果,使大数据成为当前人们关注的热点。随着与大数据技术结合的互联网、云计算、物联网技术逐渐成熟,海量数据的挖掘、采集、存储和分析都不再是问题,数据的价值得到了前所未有的挖掘。

大数据确立了处理数据的三个至关重要的理念:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。当我们的存储能力、计算能力和网络带宽变得充裕后,对数据的态度和思维方式也将面临着改变。

但大数据面临的困境也非常清楚。数据作为重要资源,受到越来多的关注。在数据资源开利发用的过程中,数据的开放、共享、流通和隐私保护成为难题:政府担心泄露机密,个人担心自己的隐私被暴露,企业更是把院门关得紧紧的。数据需要流通才能体现价值,没有流通的数据只是一堆数字。当前的数据来源物联网、云计算等都是基于去中心化思想的产物,这导致数据过度集中,形成了数据孤岛。

数据流通中还有一些痛点需要解决:数据权属无法清晰地界定,数据质量的标准不统一,数据安全无法保障,数据价值无法准确衡量。因此,以上问题如何得到解决是未来大数据发展要面临的重要问题。

2.区块链技术如何异军突起、提供有效的解决方案

《区块链与大数据》一书为大数据面临的诸多痛点找到了区块链解决方案。

和人类社会一样,技术发展也呈现出“合久必分,分久必合”,即集中与分布的螺旋式上升。大数据技术是基于集中式核心思想的技术,而与之对应的区块链技术则是纯粹意义上的分布式系统。集中和分布不是光谱的两端,集中的大数据和分布式的区块链融合发展必将产生巨大的价值。

就像经济活动的驱动力就是价值实现,作为同样有价值的数据,本身在流动过程中就需要有对等的价值流动。带着数字密码货币基因的区块链,本就是为价值而生,有能力补上大数据价值流转这一短板。

区块链技术凭借不可篡改、可追溯等特性,可以解决数据共享开放与交易交换中的若干关键问题。

区块链技术的去中心化、加密共享、分布式账本技术特性对解决数据流通和价值共享方面提供了解决方案。区块链可以生成一套记录时间先后的、不可篡改的、可信任的数据库,这套数据库是去中心化存储且数据安全能够得到有效保证的。通过这项技术,即使没有中立的第三方机构,互不信任的双方也能实现合作。简而言之,区块链类似一台“创造信任的机器”。

区块链可以提供可追溯路径,能有效破解数据确权难题。在数据流通领域中,数据信息透明度低、数据伪造篡改、数据交易存在非法倒卖等问题一直存在,一旦数据交易触及法律问题,其举证和追责过程都会十分困难。使用区块链技术开发的数据交易溯源平台,可以把每一笔交易信息都放入区块链中存储起来,数据购买者可以得到一个交易凭证,在交易凭证中可以看到该笔交易的数字证书以及该笔交易信息在区块链中的存储地址,待用户需要进行数据确权时可以进入溯源平台,输入交易凭证中的相关信息,查询到存储在区块链中的该笔交易信息,从而完成交易数据的确权。

大数据的交易则可以转变为对数据使用权的交易,数据产生时即以加密的方式被固定在区块链上,买方对数据的购买成为了触发针对特定数据计算的行为,计算的过程会消耗代币,而计算的结果则直接使用买方的公钥加密,由买方持有。

区块链可以明确交易历史和各方贡献,助力数据价值衡量。数据在计算以及结果输出的每一步记录都会被留存在区块链上,不论是对数据源头的质疑,还是针对买方私自复制的追责,都可以通过使用区块链可追溯特性来解决。

区块链可以对数据的使用和流通进行快速、便捷的即付即用。利用智能合约,可能实现更小粒度的数据交易模式,如条目交易、后付款的信用交易、充值交易、授权场景交易、数据交换交易等,从而改变当前大数据交易的商业模式。

其次,区块链能够进一步规范数据的使用,精细化授权范围,防止数据滥用和违规使用;能据够建立数据使用的征信机制,实现数据溯源。脱敏后的数交易流通则有利于突破信息孤岛,建立数据横向流通机制,并基于区块链的价值转移网络逐步推动形成基于全球化的数据交易场景。

3.区块链与大数据的融合开启新时代——《区块链和大数据》勾勒的美好前景

区块链和大数据作为两个独立发展的技术,想要共生发展也不是与生俱来的。一方面,区块链为大数据突破发展中的瓶颈提供了解决方案;另一方面,技术日益发展的区块链技术也需要大数据技术提供应用环境。

本书谈到的五个层次,可以看作是区块链技术结合大数据的发展,逐步走向成熟的五个阶段。每一步所需要的不仅是商业推进,更需要技术的成熟和社会的发展。

首先,将区块链作为一种单纯的技术融入大数据采集和共享;

其次,区块链成为数据源,为大数据分析平台提供干净规范的数据;

再次,可以将大数据作为一种资产在区块链网络中进行交易;

接着,区块链作为万物互联的基础设施支持大数据全生命周期;

最后,区块链智能合约和大数据促进社会共治。

正如书中所说,我们期待区块链与大数据的融合能够真正开启全新的时代。

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