大数据、人工智能与云计算的融合应用

大数据、人工智能与云计算的融合应用摘要：随之信息化技术发展程度的不断成熟，大数据、人工智能与云计算之间的融合程度与应用程度也由此提高，促进三者的融合应用有利于进一步推进科学技术发展。对此，本文从三项技术的融合概念出发，分析大数据、人工智能与云计算的融合应用对于社会发展的作用，并阐述这三项技术的融合发展趋势，为全面提高我国科技水平奠定理论基础。关键词：大数据；人工智能；云计算；信息化融合技术1.大数据、人工智能与云计算的技术融合概念互联网与计算机信息技术从诞生之日开始，在不同场景应用中、法理学上都出现过争议，但随着数十年的发展，互联网所带来的的便利性与对生产力、公共治理发展的促进作用，也早已证明了在当代社会环境中，信息技术就等于发展动力。而在互联网与信息技术应用不断深化的今天，云计算的概念也随之诞生，这是在便携设备算力有限的情况下，由算力中心完成较大的计算量后，将计算结果供应到应用面的结果[1]。云计算既是实现分布式计算与数据输入输出、形成大数据的关键，也得益于大数据的发展，将每一项人类活动以量化的形式关联到数据后，交由人工智能进行深度学习，从而为未来人类社会方方面面的发展趋势提供有效预测与判断，甚至帮助人类找到最佳的决策方案。2.不同融合阶段大数据的作用2.1归集数据孤岛在大数据发展起步初期，需要解决的最大问题就是存在于不同部门、不同单位、不同企业当中的数据孤岛，而大数据的发展也使得这些个体中的数据得到了有效归集，形成了标准化、规范化的数据[2]。在这一时期，不同部门、不同单位、不同企业在处理数据时，都是为了便于解锁与应用，为了实现数据处理在内部的统一，提供了一定的API接口以及SQL数据库支持，但这一阶段大数据虽然实现了一定程度的数据孤岛归集，却无法将数据应用与更广泛的业务面。2.2分布式数据处理大数据技术的不断更新发展，为企业客户提供了更加全面快捷的服务，它能够促进数据朝着更好的结构化规范方向发展，还能将it架构转移到分布式结构当中，而这一功能的实现是以SQL技术开发与应用为前提[3]。当前很多企业都围绕SQL技术进行竞争，不断增强SQL标准的兼容性。而随着SQL技术的发展，有效解决了数据分布式处理的问题，使SQL技术在企业中的应用范围不断扩大，更多企业将其运用在信息储存当中，且分布式计算能力的提高，也为SQL处理大量数据提供了可能。2.3要形成数据处理体系在现阶段，不少用户已经学会将关系型数据作为内核构建数据处理体系，大数据技术在这一模式下，将成为整个流程的技术命脉，同时也形成一个完全基于数据本身处理需要的数据体系[4]。近年来，SQL数据系统对于业务覆盖面越来越广泛、数据类型越来越繁杂的政企单位来说，已经难以满足效率上的需要，所以近年来数据中心纷纷开始尝试采用分布式结构实现数据处理，但由于许多数据本身存在结构差异，所以很难实现。然而在人工智能技术不断发展的背景下，由英伟达等芯片公司开发的深度学习技术也开始有能力处理异构数据的整合与关联。正是在人工智能的发展下，动态人脸识别、无人识别以及智能语言助手等应用场景与技术才应运而生。至此，大数据、云计算以及人工智能开始实现协同发展与应用，也让各类数据更好地支撑人类社会的生产、生活与治理。3.大数据、人工智能与云计算的融合应用3.1大数据与云计算对人工智能的作用大数据与云计算是实现人工智能的基本条件。促进大数据与云计算之间的协同发展，为提高人工智能的发展成熟度提供动力来源[5]。人工智能通过云端中的大量信息达到储备海量知识的目的，且借助大数据具有的计算能力与精准度来提高自身运算效率。人工智能的运行需要大量信息与数据的支撑，而要提高人工智能的应用水平就要通过大数据与云计算的支持来实现，从而使人工智能具备整合、传输与执行数据等功能。3.2为人类社会提供优质服务大数据、云计算、人工智能的交互运用逐渐发展成“AI、bigdata、countcomputing的三位一体”模式。这三种技术的充分融合发展，在很大程度上改善了人们的生活水平，提供的服务也更加多样化。且随着社会经济的不断发展，这三种技术在各行各业中的应用领域不断深化，不管是教育还是工业建设都需要借助信息技术服务来实现。3.3推动社会经济发展一直以来，我国都很重视发展人工智能经济，积极挖掘云端技术与大数据理念中的人工智能所蕴含的商业价值，充分利用大数据具备的高决策性、高精准度等优点，发挥信息技术力量在推动社会经济发展中的作用。近年来，云计算在经济市场中的引用比率不断提高，云服务在新时代下占据的重要性越来越突出，随着应用量的不断增加，加上人们对云端认识的不断加强，云计算所蕴含的经济性趋于增强。4.大数据、人工智能与云计算的融合发展趋势4.1智能识别智能识别是利用一定的程序将算力转化为自动判断传感信息的技术。在信息化不断发展的今天，人工智能也有了更多的数据来源，其中更能够体现人类真实心理表现、生理变化的传感器也开始可以收集精度更高的体征数据，从而有效推进智能识别技术的发展。就人工智能的发展来看，未来声学、光学的发展都会进一步加强人工智能在智能识别中的有效应用，因为智能识别能够更好地帮助我们完成对人本身的认识，并能够在实际应用中确保身份辨识的准确性，将人与数据关联的唯一性进一步加强，比如在识别指纹或其他痕迹的过程中，就可以通过人工智能的深度学习技术判断此人的生计方式、日常习惯等等。4.2决策系统选择目前行业中关注的内容在于“专家系统”的研发与运用，“专家系统”中内含某个领域内大量且专业的知识，能够运用专家的处理方式与思路为相关领域的问题提供解决建议。它融合了人工智能技术与云计算技术，结合某个领域多个专家的知识经验储备来进行推理与分析，模拟专家的解决思路，促进多种复杂问题的解决。在不久的将来，这种系统的应用程度将会不断提高，因此在建立人工智能专业模式过程中，也要利用大数据技术构建起完善的知识资料库。4.3指令自然化从计算机信息技术诞生开始，高效率完成大规模高精度的计算任务就是其最大的优势，在理想状态下，为了满足大数据将一切人类活动痕迹、自然规律量化的目标，就应该将现实中出现的一切痕迹与符号进行计算后转化为数据进行处理，这些痕迹与符号不仅仅是函数、几何图形，更是传感的各类数据。在过去，计算机执行任何指令都只能够由人在最初阶段进行设定，然而通过深度学习后，人工智能完全可以根据传感数据自行转化为执行指令、实现计算操作与自动化控制操作，进一步提升社会各领域的自动化发展程度。参考文献：[1]孙元浩.大数据、人工智能与容器云计算走向深度融合的数据云时代[J].信息技术与标准化,2019(05):4-5.[2]蔡琳.从人工智能的角度浅析基于云计算的电子信息技术在大数据处理与分析中的应用[J].电脑迷,2018(12):137.[3]张博卿.大数据、云计算和人工智能等新技术应用带来