人工智能主要有三个分支:

1.基于规则的人工智能;

2.无规则,计算机读取大量数据,根据数据的统计、概率分析等方法,进行智能处理的人工智能;

3.基于神经元网络的一种深度学习。

基于规则的人工智能,在计算机内根据规定的语法结构录入规则,用这些规则进行智能处理,缺乏灵活性,不适合实用化。因此,人工智能实际上的主流分支是后两者。


而后两者都是通过“计算机读取大量数据,提升人工智能本身的能力/精准度”。如今,大量数据产生之后,有低成本的存储器将其存储,有高速的CPU对其进行处理,所以才有了人工智能后两个分支的理论得以实践。由此,人工智能就能做出接近人类的处理或者判断,提升精准度。同时,采用人工智能的服务作为高附加值服务,成为了获取更多用户的主要因素,而不断增加的用户,产生更多的数据,使得人工智能进一步优化。

大数据挖掘少不了人工智能技术

大数据分为“结构化数据”与“非结构化数据”。


“结构化数据”是指企业的客户信息、经营数据、销售数据、库存数据等,存储于普通的数据库之中,专指可作为数据库进行管理的数据。相反,“非结构化数据”是指不存储于数据库之中的,包括电子邮件、文本文件、图像、视频等数据。

目前,非结构化数据激增,企业数据的80%左右都是非结构化数据。随着社交媒体的兴起,非结构化数据更是迎来了爆发式增长。复杂、海量的数据通常被称为大数据。


但是,这些大数据的分析并不简单。文本挖掘需要“自然语言处理”技术,图像与视频解析需要“图像解析技术”。如今,“语音识别技术”也不可或缺。这些都是传统意义上人工智能领域所研究的技术。

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