《大數(shù)據(jù)時(shí)代》數(shù)據(jù)智能是大數(shù)據(jù)的未來

大數(shù)據(jù)蹣跚前行，邁進(jìn)下半場

隨著2012年維克托·邁爾-舍恩伯格《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書的出版，“大數(shù)據(jù)”這一概念乘著互聯(lián)網(wǎng)的浪潮在各行各業(yè)中扮演了舉足輕重的角色，得大數(shù)據(jù)者得天下，業(yè)界紛紛用大數(shù)據(jù)這個(gè)詞來描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。

2013年被稱為中國的“大數(shù)據(jù)元年”，大數(shù)據(jù)開始在我國流行，以勢不可擋的姿態(tài)進(jìn)入人們的思想意識，并在社會的各個(gè)領(lǐng)域探索與落地實(shí)踐。涂子沛的《大數(shù)據(jù)》一時(shí)成為暢銷讀物，大數(shù)據(jù)的概念風(fēng)行大江南北，阿里巴巴成為最早提出通過數(shù)據(jù)進(jìn)行企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營的企業(yè)。2015年，我國政府通過了《關(guān)于促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展的行動綱要》，大數(shù)據(jù)更是上升為國家戰(zhàn)略。

同美國市場一樣，以Hadoop為代表的大數(shù)據(jù)技術(shù)，在中國的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中也經(jīng)歷了一段狂熱期，在很長一段時(shí)期內(nèi)，Hadoop幾乎成了大數(shù)據(jù)的代名詞。在這個(gè)數(shù)據(jù)大爆炸的時(shí)代，企業(yè)需要對海量數(shù)據(jù)存儲、快速處理和分析，Hadoop正是為此而生。但目前看來，這股浪潮正漸漸退去，Hadoop正在逐漸變成一項(xiàng)傳統(tǒng)技術(shù)。

從誕生到現(xiàn)在，Hadoop已經(jīng)走過十多年的歷史，但近年來，以Hadoop為代表的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)，在實(shí)際落地中卻面臨著尷尬的局面。首先，大數(shù)據(jù)的價(jià)值被夸大，在投入產(chǎn)出比上差強(qiáng)人意。其次，中小企業(yè)對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用極為有限。目前看來，需求主要來源于一些大型企業(yè)，數(shù)據(jù)量過大，數(shù)據(jù)分析需求旺盛，但中小企業(yè)自身數(shù)據(jù)量并不大，需求度較低，同時(shí)也缺少相應(yīng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)人才。最后，大數(shù)據(jù)管理難度大，數(shù)據(jù)開放共享、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、個(gè)人隱私信息保護(hù)等已經(jīng)成為管理大數(shù)據(jù)最頭疼的問題。今年5月，歐盟數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》發(fā)布，對大數(shù)據(jù)企業(yè)采集的個(gè)人隱私數(shù)據(jù)管理工作產(chǎn)生極大的挑戰(zhàn)。

2018年10月底，IBM宣布以高達(dá)340億美元的價(jià)格收購Red Hat，IBM宣稱其將成為全球的頭號混合云提供商，而亞馬遜、微軟、阿里巴巴等云計(jì)算巨頭早已將計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)資源和應(yīng)用軟件（大多來自開源社區(qū)）作為在線云服務(wù)來提供，Anaconda產(chǎn)品和營銷高級副總裁Mathew Lodge指出，大數(shù)據(jù)的中心已經(jīng)從Hadoop轉(zhuǎn)移到了云端，在云環(huán)境下的對象存儲系統(tǒng)（如亞馬遜 S3、微軟Azure Blob Storage和Google Cloud Storage）中存儲數(shù)據(jù)比在HDFS中便宜了5倍。

盡管現(xiàn)在就談Hadoop已死為時(shí)尚早，但大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)面臨的以上問題已經(jīng)累積很久，也沒有被很好地解決，能否解決以上問題將直接關(guān)乎大數(shù)據(jù)的未來發(fā)展。

人工智能方興未艾，取得新突破

人工智能（AI）是研究用于模擬與延伸擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，目前在商業(yè)和生活中已有大量應(yīng)用場景，被產(chǎn)業(yè)界寄望為下一輪技術(shù)革命，對它的關(guān)注熱度已經(jīng)超過大數(shù)據(jù)。

AI的發(fā)展歷程一波三折，呈螺旋式發(fā)展，在歷史上共經(jīng)歷三個(gè)時(shí)期。首先是1956年達(dá)特茅斯會議提出了AI的概念，但當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)處理性能和數(shù)據(jù)容量制約了AI技術(shù)的發(fā)展。然后在20世紀(jì)80年代，專家系統(tǒng)興起，AI算法模型有了重大發(fā)明，包括多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP反向傳播算法的提出，出現(xiàn)了能與人類下象棋的高度智能機(jī)器，但隨著臺式機(jī)的出現(xiàn)，使得AI專家系統(tǒng)走向沒落。再往后就是2006年，Hinton論文開啟了深度學(xué)習(xí)時(shí)代，特別是2016年，AIphaGo大敗李世石，將AI從后臺推到了科技界的聚光燈下，一時(shí)間萬眾矚目。