大数据与人工智能融合：趋势、内涵与应用解析

本文深入探讨了大数据与人工智能融合的趋势，首先从概念层面展开。大数据被定义为具有大量、多样、快速生成和变化特点的数据集合，其目标在于挖掘有价值的信息以支持业务决策。ISO/IEC 20546:2019标准界定了大数据的这两个关键特性，强调了系统架构在处理和分析中的效率。 人工智能则聚焦于模拟、扩展人类智能，包括计算机视觉、语音识别、自然语言理解等感知能力，以及知识获取、使用和决策制定的能力。根据《人工智能标准化白皮书(2018版)》，AI的目标不仅是从数据中获取知识，而且能基于这些知识做出决策和采取行动，这使得它超越了大数据单纯提供洞察的层面。 文章进一步分析了大数据与人工智能技术的融合趋势。深度学习算法作为核心，使得人工智能算法在大数据分析中发挥关键作用。大数据的规模、多样性以及实时性为AI提供了丰富的训练数据，而AI的进步又反过来推动了大数据处理技术的革新。这种相互促进的融合不仅体现在技术层面，还体现在平台集成上，比如将AI工具嵌入到大数据处理平台中，实现自动化分析和智能决策。 作者还提到了融合应用的典型场景，例如在医疗健康领域，大数据可以结合AI进行疾病预测和个性化治疗；在零售业，通过AI分析消费者的购物行为和偏好，优化供应链管理。此外，文章还着重讨论了大数据与人工智能在标准化方面的融合，指出标准化对于推动技术融合、确保数据安全和互操作性的重要性。 作者陈敏刚与赵春昊、陈文捷分别来自上海计算机软件技术开发中心、上海依图网络科技有限公司和上海市计算机软件评测重点实验室，他们共同探讨了这一领域的前沿动态和技术发展，为业界提供了关于大数据与人工智能融合的深入理解和实用策略。本文是对大数据与人工智能融合趋势的全面解读，为相关领域的研究者和实践者提供了有价值的信息和参考。