健康有益：一张图看懂AI与大数据

近几年随着AlphaGO的骄人战绩，人工智能和大数据备受追捧，热度空前。而在实际接触中，大家对人工智能和大数据的认知普遍是“只知其名不知其意”，因此对企业而言，猎头的推荐也往往与岗位匹配度不高。那么被人们认为高深莫测的AI和大数据的关系究竟是怎样的？ 下图清晰表达了其逻辑及关联性。

上图中主要是三大块内容，分别是大数据，AI技术和解决问题，他们的关系如下：

- 大数据层 -

主要分为数据采集、数据存储及数据访问三个步骤。

• 数据采集

主要通过智能手环、智能手表、智能手机等各类智能硬件，重力传感器、温度传感器、湿度传感器等各类传感器以及摄像头、话筒等多种手段来采集各种所需数据。

• 数据存储

主要是将采集数据存储到数据库中。大数据的存储方式与传统的数据存储有很大不同。主要体现在存储格式、存储结构、以及分布式存储等方面。而分布式存储、共享存储则是数据存储中重要的核心技术。

• 数据访问

主要解决如何让AI技术层能够快速的获取所需数据。该层是大数据技术与AI技术的重要承接层，其最核心的技术为负载均衡。该技术解决了数据访问中的大数据并发、网络负荷过重等问题。

- AI技术层 -

分为基础算法、AI算法、AI框架和AI技术四个步骤，目的是获取数据之后，利用人工智能的算法和技术对数据进行分析。

• 基础算法层

基础算法层主要包含高等数学、矩阵分析、数值分析、概率统计分析等，是AI算法的奠基层。而AI算法来自于基础算法的支撑。我们对基础算法理解越深刻，对AI算法理解的也会更透彻。好像盖大楼的地基，地基打的越深，大楼才能盖的越高。

• AI算法层

AI算法层是在基础算法层之上构建的解决人类问题的人工智能算法层。

人类遇到的问题通常是由单一问题合并组成的复杂问题，解决问题的路径为将复杂问题拆解成多个单一问题后逐一进行解决。AI算法层即解决单一问题的通用方法层。比如拍照计算食物热量实际上包含食物识别、体积计算、质量计算、热量计算等四个子问题，而四个子问题则由各自组成的通用方法来解决。经过长达半个多世纪的发展，AI算法层已经研究出了一些通用方法即算法，包含分类算法、聚类算法、回归算法、优化算法、降维算法、深度学习算法等等。

• AI框架层

AI框架主要是对AI算法层的单个算法进行重新封装，它定义了很多类、方法、接口，使用者只需要调整相关参数即可实现算法，而不需要将算法完全实现出来，这样节省了大量的时间，使得应用算法来解决问题的AI研发人员更加专注于解决问题本身。目前常见的分类、聚类等传统的人工智能算法框架有SkLearn、Pandas等等，深度学习框架有Tensorflow、Caffe、Torch、PaddlePaddle。

• AI技术层

AI技术层主要是针对利用AI算法解决专业领域问题而提出的专用方法和算法。这种算法不具有通用性，是为解决某个领域的问题而定制研发的方法。目前AI技术主要包含自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、知识图谱、数据挖掘、分析决策。大家耳熟能详的技术都出自该层，也是AI技术层的最顶层。

• 自然语言处理（NLP）

自然语言处理领域主要是语义识别，开放域对话聊天，基于任务的对话，自动翻译（例如中翻英，英翻中）等。

• 机器视觉

机器视觉主要分为图像识别（识别图像或视频中的物体是什么），图像跟踪（视频中跟踪某个物体），三维重建（通过2D图片进行3D物体的构建）。

• 语音识别

该技术通俗的讲就是对人说的话转化成文字。

• 知识图谱

该技术是用来构建知识的网状结构，将一个个看似没有关系的知识点，通过该技术建立他们之间的关联关系，比如包含关系、并列关系、最终构建各个领域的知识网。然后再根据这个知识网解决用户的问答、推荐、预测、推理等问题。

• 数据挖掘

数据挖掘主要是对数据进行分类、聚类、预测等处理。

• 分析决策

主要是做策略制定，通过多维度收集的数据进行某个领域的决策并给出答案。

- 解决问题 -

基于大数据与AI技术的结合，能够真正实现为人类解决各种各样的问题。将这些问题进行归类汇总成几大类问题，常见的有聚类、分类、预测、推荐等问题。

• 分类问题

分类问题主要是判别某个物体属于哪个类别，比如橘子属于水果类、白菜属于蔬菜类。分类又分为二分类、多分类问题；二分类即是与不是的问题，比如这个物体不是香蕉，这个物体是香蕉；多分类问题，比如多种食物，一种食物是蔬菜，一种食物是水果，一种食物是肉。

• 聚类问题

聚类问题主要是将一批数据自动分成几类，比如说网站的用户群，自动分为活跃用户群、忠诚用户群、沉默用户群，这种用户群的确定是通过人工智能算法算的，而不是通过人工筛选的。

• 预测问题

预测问题主要是对某个趋势进行预测，比如房价趋势预测、网站的流量预测等等。

• 推荐问题

推荐问题主要是推荐同类偏好。比如A用户喜欢旅游，且是户外爱好者，而户外爱好者除了喜欢旅游，还喜欢户外装备，那就可以向A用户推荐户外装备，这就是典型的网站推荐逻辑。

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