大数据由人懂机器转变为机器更懂人.docVIP

大数据由人懂机器转变为机器更懂人 不是让人更懂机器，而是让机器更懂人，或者说是能够在使用者很笨的情况下，仍然可以使用机器。甚至不是让人懂环境，而是让我们的环境来懂我们，环境来适应人，某种程度上自然环境不能这样讲，但是在数字化环境中已经是这样的一个趋势，就是我们所在的生活世界，越来越趋向于它更适应于我们，更懂我们。哪个企业能够真正做到让机器更懂人，让环境更懂人，让我们随身携带的整个的生活世界更懂得我们的话，那他一定是具有竞争力的了，而“大数据”技术能够助我们一臂之力。 例如：亚马逊网站，只要买书，就会提供一个今天司空见惯的推荐，买了这本书的人还买了什么书，后来发现相关推荐的书比我想买的书还要好，时间久之后就会对它产生一种信任。这种信任就像在北京的那么多书店里面，以前买书的时候就在几家，原因在于我买书比较多，他都已经认识我了，都是我一去之后，我不说我要买什么书，他会推荐最近上来的几本书，可能是我感兴趣的。这样我就不会到别的很近的书店，因为这家书店更懂我。 例如，解题机器人挑战大型预科学校高考模拟试题的结果，解题机器人的学历水平应该比肩普通高三学生。计算机不擅长对语言和知识进行综合解析，但通过借助大规模数据库对普通文章做出判断的方法，在对话填空和语句重排等题型上成绩有所提高。 让机器懂人，是让机器具有学习的功能。人工智能已转变为研究机器学习。大数据分析要求机器更智能，具有分析能力，机器即时学习变得更重要。机器学习是指：计算机利用经验改善自身性能的行为。机器学习主要研究如何使用计算机模拟和实现人类获取知识（学习）过程、创新、重构已有的知识，从而提升自身处理问题的能力，机器学习的最终目的是从数据中获取知识。 大数据技术的其中一个核心目标是要从体量巨大、结构繁多的数据中挖掘出隐蔽在背后的规律，从而使数据发挥最大化的价值。由计算机代替人去挖掘信息，获取知识。从各种各样的数据（包括结构化、半结构化和非结构化数据）中快速获取有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据机器分析中，半监督学习、集成学习、概率模型等技术尤为重要。 说明：用机器更懂人的思维方式思考问题，解决问题。机器从没有常识到逐步有点常识，这是很大的变化。去年，美国人把一台云计算机送到大学里去进修，增加知识和常识。最近俄罗斯人开发一台计算机软件通过图林测试，表明计算机已初步具有智能。 让机器懂人，这是人工智能的成功，同时，也是人的大数据思维转变。你的机器、你的软件、你的服务是否更懂人？将是衡量一个机器、一件软件、一项服务好坏的标准。人机关系已发生很大变化，由人机分离，转化为人机沟通，人机互补，机器懂人，现在年青人已离不开智能手机是一个很好的例证。在互联网大数据时代，有问题—问机器—问百度，成为生活的一部分。机器什么都知道，原因是有大数据库，机器可有哪些信誉好的足球投注网站到相关数据，从而使机器懂人。是人让机器更懂人，如果机器更懂人，那么机器的价值更高。 点击咨询