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智慧城市 借助大数据实力给城市“造脑”

2014-11-24 08:44
水墨黯月
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  早在1950年,天才的计算机科学家图灵就已经通过严密的论证,阐述了计算机也能产生智慧的科学事实,这么多年过去了,计算机及其相关科学的发展早已超越了前人的想象,相比之下,人工智能领域的研究进展就显得有些缓慢了,在物联网时代,智慧城市的建设离不开智能计算机的帮助,物联网产业所带来的思想碰撞与技术融合,也会为人工智能技术带来新的突破。

  近年,计算机科学家们仿照人脑神经系统的构造,提出了构建人工神经网络以发展人工智能的设想,与智慧城市的原理不谋而合,城市里遍布的传感节点,就好像人脑中的一个个神经元细胞,节点之间按照一定的路由选择算法与主机连接,最终使整个城市变成一个巨大的大脑。

  大数据让机器更聪明

  中国科学院院士,北京航空航天大学校长怀进鹏从硬件说起:当代集成电路技术的发展主要是基于“摩尔定律”,即芯片上晶体管特征尺寸不断缩小,而芯片性能不断提升。过去的几十年里,各国科学家全力以赴,力图将更多晶体管集成到一块更小的芯片上。目前,一块市售22纳米芯片上已包含十亿个晶体管。与此同时,因为计算的速度和存储容量不断变化,CPU性能提高3500倍,内存和硬盘价格下降了35000倍和460万倍……这些信息技术的飞跃,正将人类推入一个全新的免费在线时代。而由此产生的海量数据,为计算科学开辟了新的研究领域。

  近三年来,大数据计算已经在社会科学研究领域得到了许多应用。怀教授举例,谷歌曾凭借搜索情况,准确预测到了流感的发生及其传播规律,还有企业甚至估算出金融危机的爆发……当浩无边际的数据之海,通过电脑分析告诉我们如此之多,令人不得不深思,这是否意味着一个新的计算时代的诞生?它对人工智能的意义分量几何?

  专家对比以前在工业经济中的传统统计计算方式,做任何特征识别时只需采样即可,相当于做菜到了一定火候,拿勺子舀一点尝一下,而如今,老办法在大数据面前失效了,数据不断加入不同类型的内容,靠品尝、靠抽样显然已经无法满足……从传统的计算科学向大数据张望的科学家们面临的问题,显然不仅限于此—数据的增量性如何处理?近似性如何有效结合?如何更有效利用还原方法、归纳方法研究计算当中的属性?

  他进一步指出,这一基于数据的学科,若要给人工智能带来进一步影响,就不仅仅是数学的事,更涵盖了传播学等学科。抽象如一个信息从哪个地方开始传播?为什么传播?社会的认知如何?具体到为何在各类情感中,互联网上愤怒是传播得最快的?这些都可以成为未来探索的方向。

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