機器人"女神"背後:大資料與人工智慧關係幾何

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5月5日在京召開的全球移動互聯網大會(GMIC 2014)現場，一位被譽為「最性感」的機器人「女神」賺足了眼球，即日本大阪大學的智慧型機器人研究所所長石黑浩在智慧型機器人研究領域的最新成果——Actroid-F。 機器人「女神」除了外形逼真外，「她」還能夠完成點頭、眨眼等動作，並可以進行簡單的交談和反應，實現與人類溝通。

在對機器人「女神」漂亮外觀以及強大功能的感慨之余，你是否會想到，其背後的實現邏輯和過程是怎樣的?機器人「女神」作為人工智慧技術的耀眼展現，如今火熱的大資料技術又是如何助其一臂之力的?

從人工智慧的概念正式提出到發展至今，已有的常用的人工智慧方法包括人工神經網路、機器學習、知識表現、智慧搜尋、模糊邏輯等。 然而要想使這些方法具有優異的表現並不是件容易的事，其前提是擁有足夠多的資料樣本和強大的計算能力。 這在人工智慧出現的早期，是很難實現的，因此，人工智慧多年的發展多停留在微創新階段，而難有大的突破。

如今，大資料時代的到來或許能給人工智慧的快速發展提供新的助力。

以機器學習為例，機器學習的目的是從資料中自動分析並獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測。 目前廣泛應用的例如互聯網搜索、垃圾郵件過濾、機器翻譯、線上廣告、手寫辨識等都是機器學習的簡單案例，但智慧化的機器學習實現難度相對較大。 尤其是與人溝通的場景的龐雜性，要求預設的條件較多，機器識別的過程中對於模糊性的問題會有紕漏。

對於資料的處理佔用較多時間和資源，這個瓶頸制約了人工智慧的發展。

目前，國內外各類大型網站已經積累了大量使用者的商品交易、搜索、社交、個人情感等資料。 大資料技術已能夠有效地對一些數量巨大、種類繁多、價值密度極低、本身快速變化的資料有效和低成本存取、檢索、分類、統計。 甚至可以有效地對收集和擁有的大資料進行智慧分析，進一步挖掘大資料的經濟價值和社會價值。 而智慧化一大難題就是對紛雜的場景反應的精准性，人工智慧若不依託于大資料，將難有作為。

有趣的是，科技界也崇尚「禮尚往來」，這在人工智慧和大資料兩者的彼此交互下體現的淋漓盡致。 有業內人士表示，人工智慧多年的研究成果同樣可以進一步促進大資料的發展。 譬如自然語言語義分析、資訊提取、知識表現、自動化推理、機器學習等，這些技術目前正在逐步地應用於大資料技術的前沿領域，挖掘大資料蘊含的規律和價值，從而為人類決策提供支撐。

除了常見的購物、視頻推薦和社交圖譜等，近來炒得火熱的GoogleGlass、無人機技術也都是人工智慧技術在大資料領域的成功應用。

去年鬧的沸沸揚揚的「棱鏡計畫」其實就是一個大資料應用的大型實驗，其工作原理,就是人工智慧系統通過「關鍵字+發生規律」不斷對產生的大量電子痕跡、蹤跡、軌跡進行搜尋與分析。 這裡的「關鍵字」不僅是人們在網上鍵入的文字，還可以是聲音或圖像(現在的技術，將語音轉化為文字並不困難，我們已經熟悉的SIRI等應用都是這個原理)。 普通的語音不僅可以通過電腦程式還原成文字，甚至一些帶有個人獨特色彩的用詞規律與音訊特徵也能被記錄。 「棱鏡計畫」的人工智慧程式通過對大量實體與虛擬世界的電子痕跡、軌跡、蹤跡進行分析，從中找出與一般人日常生活規律不符的可疑點，並對可疑點進一步深入跟蹤，以此發現問題或者排除可疑可疑人員。

如今，人工智慧已經在不斷為人類創造商業價值和社會價值，但其本身蘊藏的潛力在大資料的説明下，還可以實現更深的挖掘，不僅如此，物聯網、移動互聯網等新興技術的發展，更會給人工智慧帶來更大的想像空間。