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華為内部狂轉好文,有關大數據,看這一篇就夠了

2017-04-27  來自: 一點資訊 浏覽次數:450

科技的進步在很多的時候總會超出我們的想象,試想如果未來我們一個人擁有的電腦設備超過現在全球現在計算能力的總和,一個人産生的數據量超過現在全球數據量的總和,甚至你的寵物小狗産生的信息量都超過現在全球數據量的總和,世界會發生什麼呢?那就取決于你的想象力了。

一、大數據的初步理解

似乎一夜之間,大數據(Big Data)變成一個IT行業中最時髦的詞彙。

首先,大數據不是什麼完完全全的新生事物,Google的搜索服務就是一個典型的大數據運用,根據客戶的需求,Google實時從全球海量的數字資産(或數字垃圾)中快速找出最可能的答案,呈現給你,就是一個最典型的大數據服務。隻不過過去這樣規模的數據量處理和有商業價值的應用太少,在IT行業沒有形成成型的概念。現在随着全球數字化、網絡寬帶化、互聯網應用于各行各業,累積的數據量越來越大,越來越多企業、行業和國家發現,可以利用類似的技術更好地服務客戶、發現新商業機會、擴大新市場以及提升效率,才逐步形成大數據這個概念。

有一個有趣的故事是關于奢侈品營銷的。PRADA在紐約的旗艦店中每件衣服上都有RFID碼。每當一個顧客拿起一件PRADA進試衣間,RFID會被自動識别。同時,數據會傳至PRADA總部。每一件衣服在哪個城市哪個旗艦店什麼時間被拿進試衣間停留多長時間,數據都被存儲起來加以分析。如果有一件衣服銷量很低,以往的作法是直接幹掉。但如果RFID傳回的數據顯示這件衣服雖然銷量低,但進試衣間的次數多。那就能另外說明一些問題。也許這件衣服的下場就會截然不同,也許在某個細節的微小改變就會重新創造出一件非常流行的産品。

還有一個是關于中國糧食統計的故事。中國的糧食統計是一個老大難的問題。中國的統計,雖然有組織、有流程、有法律,但中央的統計人員依靠省統計人員,省靠市,市靠縣,縣靠鎮,鎮靠村,最後真正幹活或上報的是基層兼職的調查人員,由于衆所周知的KPI考核導向的原因,層層加碼,幾乎沒有人相信這個調查數據,而其中國家統計局的人是最不信的。

在前兩年北京的一個會議上,原國家統計局總經濟師姚景源向我們講述了他們是如何做的。他們采用遙感衛星,通過圖像識别,把中國所有的耕地标識、計算出來,然後把中國的耕地網格化,對每個網格的耕地抽樣進行跟蹤、調查和統計,然後按照統計學的原理,計算(或者說估算)出中國整體的整體糧食數據。這種做法是典型采用大數據建模的方法,打破傳統流程和組織,直接獲得最終的結果。

最後是一個炒股的故事。這個故事來自于2011年好萊塢的一部高智商電影《永無止境》,講述一位落魄的作家庫珀,服用了一種可以迅速提升智力的神奇藍色藥物,然後他将這種高智商用于炒股。

庫珀是怎麼炒股的呢?就是他能在短時間掌握無數公司資料和背景,也就是将世界上已經存在的海量數據(包括公司财報、電視、幾十年前的報紙、互聯網、小道消息等)挖掘出來,串聯起來,甚至将Face Book、Twitter的海量社交數據挖掘得到普通大衆對某種股票的感情傾向,通過海量信息的挖掘、分析,使一切内幕都不是内幕,使一切趨勢都在眼前,結果在10天内他就赢得了200萬美元,神奇的表現讓身邊的職業投資者目瞪口呆。這部電影簡直是展現大數據魔力的教材性電影,推薦沒有看過的IT人士看一看。

從這些案例來看,大數據并不是很神奇的事情。就如同電影《永無止境》提出的問題:人類通常隻使用了20%的大腦,如果剩餘80%大腦潛能被激發出來,世界會變得怎樣?

在企業、行業和國家的管理中,通常隻有效使用了不到20%的數據(甚至更少),如果剩餘80%數據的價值激發起來,世界會變得怎麼樣呢?特别是随着海量數據的新摩爾定律,數據爆發式增長,然後數據又得到更有效應用,世界會怎麼樣呢?

單個的數據并沒有價值,但越來越多的數據累加,量變就會引起質變,就好像一個人的意見并不重要,但1千人、1萬人的意見就比較重要,上百萬人就足以掀起巨大的波瀾,上億人足以改變一切。

數據再多,但如果被屏蔽或者沒有被使用,也是沒有價值的。中國的航班晚點非常多,相比之下美國航班準點情況好很多。這其中,美國航空管制機構一個的好做法發揮了積極的作用,說起來也非常簡單,就是美國會公布每個航空公司、每一班航空過去一年的晚點率和平均晚點時間,這樣客戶在購買機票的時候就很自然會選擇準點率高的航班,從而通過市場手段牽引各航空公司努力提升準點率。這個簡單的方法比任何管理手段都直接和有效。

沒有整合和挖掘的數據,價值也呈現不出來。《永無止境》中的庫珀如果不能把海量信息圍繞某個公司的股價整合起來、串聯起來,這些信息就沒有價值。

因此,海量數據的産生、獲取、挖掘及整合,使之展現出巨大的商業價值,這就是我理解的大數據。在互聯網對一切重構的今天,這些問題都不是問題。因為,我認為大數據是互聯網深入發展的下一波應用,是互聯網發展的自然延伸。目前,可以說大數據的發展到了一個臨界點,因此才成為IT行業中最熱門的詞彙之一。

二、大數據将重構很多行業的商業思維和商業模式

我想以對未來汽車行業的狂野想象來展開這個題目。

在人的一生中,汽車是一項巨大的投資。以一部30萬車、七年換車周期來算,每年折舊費4萬多(這裡還不算資金成本),加上停車、保險、油、維修、保養等各項費用,每年耗費應在6萬左右。汽車産業也是一個很長産業鍊的龍頭産業,這個方面隻有房地産可以媲美。

但同時,汽車産業鍊是一個低效率、變化慢的産業。汽車一直以來就是四個輪子、一個方向盤、兩排沙發(李書福語)。這麼一個昂貴的東西,圍繞車産生的數據卻少的可憐,行業産業鍊之間幾無任何數據傳遞。

我們在這裡狂野地想象一番,如果将汽車全面數字化,都大數據了,會産生什麼結果?

有些人說,汽車數字化,不就是加個MBB模塊嗎?不,這太小兒科了。在我理想中,數字化意味着汽車可以随時聯上互聯網,意味着汽車是一個大型計算系統加上傳統的輪子、方向盤和沙發,意味着可以數字化導航、自動駕駛,意味着你和汽車相關的每一個行動都數字化,包括每一次維修、每一次駕駛路線、每一次事故的錄像、每一天汽車關鍵部件的狀态,甚至你的每一個駕駛習慣(如每一次的刹車和加速)都記錄在案。這樣,你的車每月甚至每周都可能産生T比特的數據。

好了,我們假設這些數據都可以存儲并分享給相關的政府、行業和企業。這裡不讨論隐私問題帶來的影響,假設在隐私保護的前提下,數據可以自由分享。

那麼,保險公司會怎麼做呢?保險公司把你的所有數據拿過去建模分析,發現幾個重要的事實:

一是你開車主要隻是上下班,南山到坂田這條線路是非繁華路線,紅綠燈很少,這條路線過去一年統計的事故率很低;你的車況(車的使用年限、車型)好,此車型在全深圳也是車禍率較低;甚至統計你的駕駛習慣,加油平均,臨時刹車少,超車少,和周圍車保持了應有的車距,駕駛習慣好。最後結論是你車型好,車況好,駕駛習慣好,常走的線路事故率低,過去一年也沒有出過車禍,因此可以給予更大幅度的優惠折扣。這樣保險公司就完全重構了它的商業模式了。

在沒有大數據支撐之前,保險公司隻把車險客戶做了簡單的分類,一共分為四種客戶,第一種是連續兩年沒有出車禍的,第二種過去一年沒有出車禍,第三種過去一年出了一次車禍,第四種是過去一年出了兩次及以上車禍的,就四種類型。這種簡單粗暴的分類,就好像女人找老公,僅把男人分為沒有結過婚的、結過一次婚的、結過二次婚的、結過三次及以上婚的四種男人,就敢嫁人一樣。

在大數據的支持下,保險公司可以真正以客戶為中心,把客戶分為成千上萬種,每個客戶都有個性化的解決方案。

這樣保險公司經營就完全不同,對于風險低的客戶敢于大膽折扣,對于風險高的客戶報高價甚至拒絕,一般的保險公司就完全難以和這樣的保險公司競争了。擁有大數據并使用大數據的保險公司比傳統公司将擁有壓倒性的競争優勢,大數據将成為保險公司最核心的競争力,因為保險就是一個基于概率評估的生意,大數據對于準确評估概率毫無疑問是最有利的武器,而且簡直是量身定做的武器。

在大數據的支持下,4S店的服務也完全不同了。

車況信息會定期傳遞到4S店,4S店會根據情況及時提醒車主及時保養和維修,特别是對于可能危及安全的問題,在客戶同意下甚至會采取遠程幹預措施,同時還可以提前備貨,車主一到4S店就可以維修而不用等待。

對于駕駛者來說,不想開車的時候,在大數據和人工智能的支持下,車輛可以自動駕駛,并且對于你經常開的線路可以自學習自優化。

谷歌的自動駕駛汽車,為了對周圍環境作出預測,每秒鐘要收集差不多1GB的數據,沒有大數據的支持,自動駕駛是不可想象的;在和周圍車輛過近的時候,會及時提醒車主避讓;上下班的時候,會根據實時大數據情況,對于你經常開車的線路予以提醒,繞開擁堵點,幫你選擇最合适的線路;在出現緊急狀況的時候,比如爆胎,自動駕駛系統将自動接管,提高安全性(人一輩子可能難以碰到一次爆胎,但人在緊急時的反應往往是災難性的,隻會更糟);到城市中心,尋找車位是一件很麻煩的事情,但未來你可以到了商場門口後,讓汽車自己去找停車位,等想要回程的時候,提前通知讓汽車自己開過來接。

車輛是城市最大最活躍的移動物體,是擁堵的來源,也是最大的污染來源之一。數字化的車輛、大數據應用将帶來很多的改變。

紅綠燈可以自動優化,根據不同道路的擁堵情況自動進行調整,甚至在很多地方可以取消紅綠燈;城市停車場也可以大幅度優化,根據大數據的情況優化城市停車位的設計,如果配合車輛的自動駕駛功能,停車場可以革命性演變,可以設計專門為自動駕駛車輛的停車樓,地下、地上樓層可以高達幾十層,停車樓層可以更矮,隻要能高于車高度即可(或者把車豎起來停),這樣将對城市規劃産生巨大的影響;在出現緊急情況,如前方塌方的時候,可以第一時間通知周圍車輛(尤其是開往塌方道路的車輛);現在的燃油稅也可以發生革命性變化,可以真正根據車輛的行駛路程,甚至根據汽車的排污量來收費,排污量少的車甚至可以搞碳交易,賣排放量賣給高油耗的車;政府還可以每年公布各類車型的實際排污量、稅款、安全性等指标,鼓勵民衆買更節能、更安全的車。

電子商務和快遞業也可能發生巨大的變化。

運快遞的車都可以自動駕駛,不用趕白天的擁堵的道路,晚上半夜開,在你家門口設計自動接收箱,通過密碼開啟自動投遞進去,就好像過去報童投報一樣。

這麼想象下來,我認為,汽車數字化、互聯網化、大數據應用、人工智能,将對汽車業及相關的長長的産業鍊産生難以想象的巨大變化和産業革命,具有無限的想象空間,可能完全被重構。當然,要實現我所描述的場景,估計至少50年、100年之後的事情了,估計我這輩子是看不到的。

下面一個想象是圍繞着人本身來展開的。人的數字化生存也就是這幾十年的事情。我爺爺奶奶那輩子,是在人生末年的時候有照片,算是初步在個人形象方面有了一點數字化,讓我們及後代還可以知道爺爺奶奶的光輝形象。而我們從小就有照片,這些年我們的數字化就越來越多了,身份是數字的(就是身份證),銀行存款是數字的,照片是全數字,體檢單也數字化,購物數字化(淘寶上有我的幾十個地址、幾百條購物信息、上萬次搜索信息),溝通數字化(****上有新的朋友圈生态),初步構建了一個數字化生存的狀态。而我們的下一輩或下下一輩将進入完全的數字化生存,人從一出生就有基因圖譜,到後續的每一次體檢、每一次化驗,到每一年、每一個月、每一個日子的活動,到相關親戚的軌迹,從每一個人,到每一代人,到整個族譜,到整個國家,到整個全球,這些海量數據的産生将從量變到質變,這些數據的挖掘與使用将對人類本身産生革命性的影響。這裡,我們也想象一下:

比如,在你找對象的時候,碰上一位心愛的姑娘,大數據系統就像算命系統一樣,根據雙方海量數據的挖掘,告訴你和姑娘匹配指數是多少,告訴你全球類似情況的夫妻日後離婚概率是多少,低于某個匹配指數,大數據系統會慎重建議你認真考慮不要這個姑娘繼續交往下去。聽起來是不是特别像門當戶對的數字化呢?當然,你可能會說,這樣的人生多沒有意思啊,錯誤本來就是人生最美麗的一部分。呵呵,我隻讨論科學問題,對你這種以“浪漫主義”為名,事實上是不以結婚為目的的耍流氓式的戀愛,不予以理睬。其實,我内心也承認,偶爾耍耍流氓是很好的。呵呵,開個玩笑。

又比如,在你找工作的時候,可能會有這麼一天,當你面試時,HR會淡定的告訴你,對不起,經過我們的大數據分析,你曆來的網貼、微博、****總體負面情緒過多,不符合我們企業陽光樂觀積極向上的主題,出門左拐就有地鐵站,慢走。

再比如,在你過生日的那天,朋友們生日快樂祝福之後,大數據分析系統會告訴你,你的生命将進入倒計時,根據過去幾年的身體數字化大數據,根據基因圖譜,根據你親戚的相關情況統計,你有80%的概率在20年内死去,有30%概率在60歲左右因基因缺陷發生腦溢血,因此你要改善生活習慣,并重點加強監控腦溢血發生的可能性。這些事情如果都發生,會出現什麼情況?

第一,估計人類的生命普遍将延長10年以上,因為很多潛在的突發性惡性疾病爆發的概率大幅度降低了。

第二,和上面的汽車故事一樣,保險公司也可以基于大數據重構商業模型,可以對每個人的大數據進行分析,對每個人進行針對性的保險業務設計。

第三,藥廠的商業模式可能也改變了,藥廠擁有你相關的大數據,可以為你量身定做藥品,西服都能量身定做,藥品為什麼不能呢?

定制的西服更合身,定制的藥品肯定針對性更強、副作用更少。西服能量身定做,是因為有你三圍的數據,藥品能量身定做也是因為有你身體的數據,道理是一樣的。

第四,國家的醫保政策也可能重構,國家能根據大數據系統,分析整體國民素質,分析老齡化情況,分析養老金系統的承受能力,針對性地增強某些區域的醫療資源,或者動态調整養老保險費率,或者動态調整退休年限等等。

對汽車産業和數字化人生的想象告一段落。

這裡,我想系統回顧一下工業文明的發展曆程,首先是物理世界的工業文明,典型是蒸汽機的發明,使汽車、輪船進入生活;然後是數字世界的工業文明,就是IT技術的使用,使PC及各種電子産品進入生活,以及企業數字化系統的建立,使沃爾瑪這樣的巨型企業産生成為可能;下一步就是物理世界和數字世界的融合,這也就是業界熱炒的“工業互聯網”、“IT 3.0”,而這裡面除了數字技術在傳統行業的使用(這個事實上已經在廣泛使用)、電子商務渠道的廣泛推行,更重要的就是大數據的産生及挖掘、使用,使企業在管理方式、市場機會挖掘、産品設計、營銷、服務、商業模式等發生巨大的變化,這種巨大的變化帶來了很多行業的革命性變局,也就是颠覆與改造。這種變化在所謂的低效率的大行業将最為明顯與直接。這些所謂的的低效率大行業,就是壟斷特征明顯、産業規模大、産業鍊長、曆史悠久但長時間變化少、IT應用水平低的行業,如汽車、金融、保險、醫療等。

在這個章節的最後,我想總結一下自己對大數據的看法。

第一,大數據使企業真正有能力從以自我為中心改變為以客戶為中心。企業是為客戶而生,目的是為股東獲得利潤。隻有服務好客戶,才能獲得利潤。但過去,很多企業是沒有能力做到以客戶為中心的,原因就是相應客戶的信息量不大,挖掘不夠,系統也不支持,目前的保險業就是一個典型。大數據的使用能夠使對企業的經營對象從客戶的粗略歸納(就是所謂提煉歸納的“客戶群”)還原成一個個活生生的客戶,這樣經營就有針對性,對客戶的服務就更好,投資效率就更高。

第二,大數據一定程度上将颠覆了企業的傳統管理方式。現代企業的管理方式是來源于對軍隊的模仿,依賴于層層級級的組織和嚴格的流程,依賴信息的層層彙集、收斂來制定正确的決策,再通過決策在組織的傳遞與分解,以及流程的規範,确保決策得到貫徹,确保每一次經營活動都有質量保證,也确保一定程度上對風險的規避。過去這是一種有用而笨拙的方式。在大數據時代,我們可能重構企業的管理方式,通過大數據的分析與挖掘,大量的業務本身就可以自決策,不必要依靠膨大的組織和複雜的流程。大家都是基于大數據來決策,都是依賴于既定的規則來決策,是高高在上的CEO決策,還是一線人員決策,本身并無大的區别,那麼企業是否還需要如此多層級的組織和複雜的流程呢?

第三,大數據另外一個重大的作用是改變了商業邏輯,提供了從其他視角直達答案的可能性。現在人的思考或者是企業的決策,事實上都是一種邏輯的力量在主導起作用。我們去調研,去收集數據,去進行歸納總結,最後形成自己的推斷和決策意見,這是一個觀察、思考、推理、決策的商業邏輯過程。人和組織的邏輯形成是需要大量的學習、培訓與實踐,代價是非常巨大的。但是否這是唯一的道路呢?

大數據給了我們其他的選擇,就是利用數據的力量,直接獲得答案。就好像我們學習數學,小時候學九九乘法表,中學學幾何,大學還學微積分,碰到一道難題,我們是利用了多年學習沉澱的經驗來努力求解,但我們還有一種方法,在網上直接搜索是不是有這樣的題目,如果有,直接抄答案就好了。很多人就會批評說,這是抄襲,是作弊。但我們為什麼要學習啊?不就是為了解決問題嘛。如果我任何時候都可以搜索到答案,都可以用最省力的方法找到最佳答案,這樣的搜索難道不可以是一條光明大道嗎?換句話說,為了得到“是什麼”,我們不一定要理解“為什麼”。我們不是否定邏輯的力量,但是至少我們有一種新的巨大力量可以依賴,這就是未來大數據的力量。

第四,通過大數據,我們可能有全新的視角來發現新的商業機會和重構新的商業模式。我們現在看這個世界,比如分析家中食品腐敗,主要就是依賴于我們的眼睛再加上我們的經驗,但如果我們有一台顯微鏡,我們一下就看到壞細菌,那麼分析起來完全就不一樣了。大數據就是我們的顯微鏡,它可以讓我們從全新視角來發現新的商業機會,并可能重構商業模型。

我們的産品設計可能不一樣了,很多事情不用猜了,客戶的習慣和偏好一目了然,我們的設計就能輕易命中客戶的心窩;我們的營銷也完全不同了,我們知道客戶喜歡什麼、讨厭什麼,更有針對性。特别是顯微鏡再加上廣角鏡,我們就有更多全新的視野了。這個廣角鏡就是跨行業的數據流動,使我們過去看不到的東西都能看到了,比如前面所述的汽車案例,開車是開車,保險是保險,本來不相關,但當我們把開車的大數據傳遞到保險公司,那整個保險公司的商業模式就全變了,完全重構了。

最後一點,我想談的是大數據發展對IT本身技術架構的革命性影響。大數據的根基是IT系統。我們現代企業的IT系統基本上是建立在IOE(IBM小型機、Oracle數據庫EMC存儲)+Cisco模型基礎上的,這樣的模型是Scale-UP型的架構,在解決既定模型下一定數據量的業務流程是适配的,但如果是大數據時代,很快會面臨成本、技術和商業模式的問題,大數據對IT的需求很快就會超越了現有廠商架構的技術頂點,超大數據增長将帶來IT支出增長之間的線性關系,使企業難以承受。因此,目前在行業中提出的去IOE趨勢,利用Scale-out架構+開源軟件對Scale-up架構+私有軟件的取代,本質是大數據業務模型所帶來的,也就是說大數據将驅動IT産業新一輪的架構性變革。去IOE潮流中的所謂國家安全因素,完全是次要的。

所以,美國人說,大數據是資源,和大油田、大煤礦一樣,可以源源不斷挖出大财富。而且和一般資源不一樣,它是可再生的,是越挖越多、越挖越值錢的,這是反自然規律的。對企業如此,對行業、對國家也是這樣,對人同樣如此。這樣的東西誰不喜歡呢?因此,大數據這麼熱門,是完全有道理的。

三、新智慧生物的誕生?

下面的想象就更狂野了,真正要實現,估計至少是我們十輩子或者一百輩子以後的事情。那時候,我們已經是祖宗了哈。大家就當科幻小說來看好了。

從最近一位微軟副總裁的演講說起。瑞克·拉希德(Rick Rashid)是微軟研究院的高級副總裁,有一天,他在中國的天津邁上講台,面對2000名研究者和學生,要發表演講,他非常非常緊張。這麼緊張是有原因的。問題在于,他不會講中文,而他的翻譯水平以前非常糟糕,似乎注定了這次的尴尬。

我們希望,幾年之内,我們能夠打破人們之間的語言障礙,”這位微軟研究院的高級副總裁對聽衆們說。令人緊張的兩秒鐘停頓之後,翻譯的聲音從擴音器裡傳了出來。拉希德繼續說:“我個人相信,這會讓世界變得更加美好。”停頓,然後又是中文翻譯。

他笑了。聽衆對他的每一句話都報以掌聲。有些人甚至流下了眼淚。這種看上去似乎過于熱情的反應是可以理解的:拉希德的翻譯太不容易了。每句話都被理解,并被翻譯得天衣無縫。令人印象最深的一點在于,這位翻譯并非人類。

這就是自然語言的機器翻譯,也是長期以來人工智能研究的一個重要體現。人工智能從過去到未來都有清晰而巨大的商業前景,是以前IT業的熱點,其熱度一點不亞于現在的“互聯網”和“大數據”。但是,人類過去在推進人工智能的研究遇到了巨大的障礙,最後幾乎絕望。

當時人工智能就是模拟人的智能思考方式來構築機器智能。以機器翻譯來說,語言學家和語言專家必須不辭勞苦地編撰大型詞典和與語法、句法、語義學有關的規則,數十萬詞彙構成詞庫,語法規則高達數萬條,考慮各種情景、各種語境,模拟人類翻譯,計算機專家再構建複雜的程序。最後發現人類語言實在是太複雜了,窮舉式的做法根本達不到最基本的翻譯質量。這條道路最後的結果是,1960年代後人工智能的技術研發停滞不前數年後,科學家痛苦地發現以“模拟人腦”、“重建人腦”的方式來定義人工智能走入一條死胡同,這導緻後來幾乎所有的人工智能項目都進入了冷宮。

這裡講個小插曲。我讀大學的時候,有個老師是國内人工智能的頂級教授,還是國内某個人工智能研究會的副會長。他評述當時的人工智能,不是人工智能,而是人工愚蠢,把人類簡單的行為分解、分解再分解,再去笨拙地模拟,不是人怎麼聰明怎麼學,而是模拟學習最蠢的人的最簡單的動作。他說,對于當時人工智能的進步,有些人沾沾自喜,說好像登月計劃中人類離月亮更進一步了,其實,就是站上了一塊石頭對着月亮抒情,啊,我離你更近了。他對自己事業的自我嘲諷,讓我至今記憶非常深刻。

後來有人就想,機器為什麼要向人學習邏輯呢,又難學又學不好,機器本身最強大的是計算能力和數據處理能力,為什麼不揚長避短、另走一條道路呢?這條道路就是IBM“深藍”走過的道路。1997年5月11日,國際象棋大師卡斯帕羅夫在和IBM公司開發的計算機“深藍”進行對弈時宣布失敗,計算機“深藍”因此赢得了這場意義深遠的“人機對抗”。 “深藍”不是靠邏輯、不靠所謂的人工智能取勝的,就是靠超強的計算能力取勝:思考不過你,但是算死你。

類似的邏輯在後續也用到了機器翻譯上。谷歌、微軟和IBM都走上了這條道路。就是主要采用匹配法,同時結合機器學習,依賴于海量的數據及其相關相關統計信息,不管語法和規則,将原文與互聯網上的翻譯數據對比,找到最相近、引用最頻繁的翻譯結果做為輸出。也就是利用大數據以及機器學習技術來實現機器翻譯。現有的數據量越是龐大,那麼這個系統就能越好地運行,這也正是為何新的機器翻譯隻有在互聯網出現以後才有可能重新取得突破性進展的原因所在。

因此,目前這些公司機器翻譯團隊中,有不少計算機科學家,但卻連一個純粹的語言學家也沒有,隻要擅長數學和統計學,然後又會編程,那就可以了。

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