Page 195 - 计算机应用软件开发技术研究

第七章 人工智能与网络安全

和大数据技术的呈现，将人工智能发展进一步推向高潮。物联网作为计算机感知
和控制世界的接口和手段，可以实现数据的采集、记忆、分析、传送数据、交互、
控制等功能，类同于人类的感官；大规模的并行计算摆脱了 CPU 处理器的计算

方式，拥有更多的内核去处理更多的并行计算任务，而云计算的出现、GPU 的
大规模应用使得集中化的数据计算处理能力变得前所未有的强大；海量的数据是
人工智能的学习和发展的温床，为优化计算机的处理性能提供了土壤；而深度学
习算法却是当前人工智能最先进、应用最广泛的核心技术，深层神经网络逐层训

练的高效算法和优异的实验结果，让神经网络模型训练成为可能，使人类开始重
新关注人工智能。
2.“大数据”的基本定义及发展历程
“大数据”一词最初在 1997 年由美国宇航局飞行员来描述 20 世纪 90 年代

的挑战，用于形容“模拟飞机周围的气流——是不能被处理和可视化的”；麦肯
锡全球研究所给出大数据的定义是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面
大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快
速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术在 2002 年

9 月 11 日美国被恐怖组织袭击后已经逐渐被涉足和重视，到 2008 年，随着社交
网络用户的普遍推广和用户激增，使得“大数据”的飞速增长获得温床，同年 9 月，
《自然》杂志推出以“大数据”为主题的封面，预示着大数据年代的到来。此后，
大数据技术发展经历了 2009~2011 年的热门阶段；2012~2016 年的“大数据”时

代特征阶段；乃至 2017 年至今的“大数据”爆发阶段。
人的大脑存储着各种纷繁复杂的海量知识，这些或碎片或系统的知识获取渠
道是通过感官进行信息采集，通过神经中枢传导并存储在大脑皮层，这些知识在
逻辑上通常不能存在一定的关系，更有大量杂乱无章的干扰信息阻止人类搜索到

有效的信息用于指导决策和行为的计划、分析与执行。那么形象上理解，可以将
人脑中的海量信号理解为大数据，这些大数据在被使用之初要经历采集、传输、
存储、分类等工作，并做适当的清理以提出各种复杂的干扰信号；而人工智能可
以理解为人类在通过各种渠道获取知识，通过反复训练来积累、总结经验，进而

提升个人分析、决策，乃至执行能力的这一系统过程。
（二）主要技术与应用
从以上论述可知，大数据技术的宗旨是在数据转变为有用的知识之前进行必

·183·