《大(dà)數(shù)據時(shí)代》數(shù)據智能是大(dà)數(shù)據的未來(lái)

大(dà)數(shù)據蹒跚前行(xíng)，邁進下半場(chǎng)

随着2012年維克托·邁爾-舍恩伯格《大(dà)數(shù)據時(shí)代》一書(shū)的出版，“大(dà)數(shù)據”這一概念乘着互聯網的浪潮在各行(xíng)各業中扮演了舉足輕重的角色，得(de)大(dà)數(shù)據者得(de)天下，業界紛紛用大(dà)數(shù)據這個(gè)詞來(lái)描述和(hé)定義信息爆炸時(shí)代産生(shēng)的海量數(shù)據，并命名與之相關的技(jì)術(shù)發展與創新。

2013年被稱為(wèi)中國的“大(dà)數(shù)據元年”，大(dà)數(shù)據開(kāi)始在我國流行(xíng)，以勢不可(kě)擋的姿态進入人(rén)們的思想意識，并在社會(huì)的各個(gè)領域探索與落地實踐。塗子沛的《大(dà)數(shù)據》一時(shí)成為(wèi)暢銷讀物，大(dà)數(shù)據的概念風行(xíng)大(dà)江南北，阿裏巴巴成為(wèi)最早提出通(tōng)過數(shù)據進行(xíng)企業數(shù)據化運營的企業。2015年，我國政府通(tōng)過了《關于促進大(dà)數(shù)據發展的行(xíng)動綱要》，大(dà)數(shù)據更是上(shàng)升為(wèi)國家(jiā)戰略。

同美國市場(chǎng)一樣，以Hadoop為(wèi)代表的大(dà)數(shù)據技(jì)術(shù)，在中國的大(dà)數(shù)據産業中也經曆了一段狂熱期，在很(hěn)長一段時(shí)期內(nèi)，Hadoop幾乎成了大(dà)數(shù)據的代名詞。在這個(gè)數(shù)據大(dà)爆炸的時(shí)代，企業需要對海量數(shù)據存儲、快速處理(lǐ)和(hé)分析，Hadoop正是為(wèi)此而生(shēng)。但(dàn)目前看來(lái)，這股浪潮正漸漸退去，Hadoop正在逐漸變成一項傳統技(jì)術(shù)。

從誕生(shēng)到現在，Hadoop已經走過十多(duō)年的曆史，但(dàn)近年來(lái)，以Hadoop為(wèi)代表的大(dà)數(shù)據産業生(shēng)态，在實際落地中卻面臨着尴尬的局面。首先，大(dà)數(shù)據的價值被誇大(dà)，在投入産出比上(shàng)差強人(rén)意。其次，中小(xiǎo)企業對大(dà)數(shù)據的應用極為(wèi)有(yǒu)限。目前看來(lái)，需求主要來(lái)源于一些(xiē)大(dà)型企業，數(shù)據量過大(dà)，數(shù)據分析需求旺盛，但(dàn)中小(xiǎo)企業自身數(shù)據量并不大(dà)，需求度較低(dī)，同時(shí)也缺少(shǎo)相應的大(dà)數(shù)據技(jì)術(shù)人(rén)才。最後，大(dà)數(shù)據管理(lǐ)難度大(dà)，數(shù)據開(kāi)放共享、數(shù)據質量、數(shù)據安全、個(gè)人(rén)隐私信息保護等已經成為(wèi)管理(lǐ)大(dà)數(shù)據最頭疼的問題。今年5月，歐盟數(shù)據保護法規《通(tōng)用數(shù)據保護條例》發布，對大(dà)數(shù)據企業采集的個(gè)人(rén)隐私數(shù)據管理(lǐ)工作(zuò)産生(shēng)極大(dà)的挑戰。

2018年10月底，IBM宣布以高(gāo)達340億美元的價格收購Red Hat，IBM宣稱其将成為(wèi)全球的頭号混合雲提供商，而亞馬遜、微軟、阿裏巴巴等雲計(jì)算(suàn)巨頭早已将計(jì)算(suàn)、存儲、網絡資源和(hé)應用軟件（大(dà)多(duō)來(lái)自開(kāi)源社區(qū)）作(zuò)為(wèi)在線雲服務來(lái)提供，Anaconda産品和(hé)營銷高(gāo)級副總裁Mathew Lodge指出，大(dà)數(shù)據的中心已經從Hadoop轉移到了雲端，在雲環境下的對象存儲系統（如亞馬遜 S3、微軟Azure Blob Storage和(hé)Google Cloud Storage）中存儲數(shù)據比在HDFS中便宜了5倍。

盡管現在就談Hadoop已死為(wèi)時(shí)尚早，但(dàn)大(dà)數(shù)據産業面臨的以上(shàng)問題已經累積很(hěn)久，也沒有(yǒu)被很(hěn)好地解決，能否解決以上(shàng)問題将直接關乎大(dà)數(shù)據的未來(lái)發展。

人(rén)工智能方興未艾，取得(de)新突破

人(rén)工智能（AI）是研究用于模拟與延伸擴展人(rén)的智能的理(lǐ)論、方法、技(jì)術(shù)及應用系統的一門(mén)新的技(jì)術(shù)科學，目前在商業和(hé)生(shēng)活中已有(yǒu)大(dà)量應用場(chǎng)景，被産業界寄望為(wèi)下一輪技(jì)術(shù)革命，對它的關注熱度已經超過大(dà)數(shù)據。

AI的發展曆程一波三折，呈螺旋式發展，在曆史上(shàng)共經曆三個(gè)時(shí)期。首先是1956年達特茅斯會(huì)議提出了AI的概念，但(dàn)當時(shí)的計(jì)算(suàn)機處理(lǐ)性能和(hé)數(shù)據容量制(zhì)約了AI技(jì)術(shù)的發展。然後在20世紀80年代，專家(jiā)系統興起，AI算(suàn)法模型有(yǒu)了重大(dà)發明(míng)，包括多(duō)層神經網絡和(hé)BP反向傳播算(suàn)法的提出，出現了能與人(rén)類下象棋的高(gāo)度智能機器(qì)，但(dàn)随着台式機的出現，使得(de)AI專家(jiā)系統走向沒落。再往後就是2006年，Hinton論文開(kāi)啓了深度學習時(shí)代，特别是2016年，AIphaGo大(dà)敗李世石，将AI從後台推到了科技(jì)界的聚光燈下，一時(shí)間(jiān)萬衆矚目。