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人工智能歷史由來已久，早在1308年，加泰羅尼亞詩人兼神學家者雷蒙·盧爾（Ramon Llull）出版《The Ultimate General Art》，詳細描述了其“邏輯機”的概念，這便是最早人工智能理念的誕生。隨著時代發展，如今的人工智能早已發生了翻天覆地的變化，以前的機器只關注算法本身，如今進入到大數據時代，一切都將發生變化。

黃宜華（中國計算機學會大數據專家委員會常務委員、副秘書長）

11月13至14日，由OFweek中國高科技行業門戶主辦，OFweek人工智能網承辦的“OFweek2017中國人工智能大會”在深圳舉辦。中國計算機學會大數據專家委員會常務委員、副秘書長黃宜華教授在《大數據機器學習---從算法到系統》主題演講中，重點分析了目前機器該如何在大數據之下進行學習。

大數據下的機器學習

首先，黃宜華教授對于大數據定義做了簡單介紹。他認為，一般意義上大數據是指無法在可容忍的時間內用傳統IT技術和軟硬件工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。

近幾年，大數據逐漸成為學術界和產業界的熱點，已在很多技術和行業內廣泛應用。從大規模數據庫到商業智能和數據挖掘應用、從搜索引擎到推薦系統、以及最新的語音識別、翻譯等。大數據算法的設計、分析和工程涉及很多方面，包括大規模并行計算、流算法、云技術等。由于大數據存在復雜、高維、多變等特性，如何從真實、凌亂、無模式和復雜的大數據中挖掘出人類感興趣的知識，迫切需要更深刻的機器學習理論進行指導。

大數據強大的計算能力，已成為推動大數據時代人工智能技術和應用發展的動力，將大數據機器學習和人工智能推上了新一輪發展浪潮。大數據隱含著很多深度知識和價值，大數據智能化分析挖掘可為行業/企業帶來巨大的商業價值。大數據的深度價值發現需要使用基于機器學習的智能化復雜分析才能完成，機器學習和數據挖掘已成為將大數據轉換成有用知識的關鍵技術。傳統計算時代，僅僅關注機器學習算法本身，而大數據時代的機器學習，已經不僅僅是一個算法問題，更是一個完整的大數據學習系統問題。

大數據學習系統未來發展趨勢

要實現高效的大數據機器學習，需要構建一個能同時支持機器學習算法設計和大規模數據處理的一體化大數據機器學習系統。研究設計高效、可擴展且易于使用的大數據機器學習系統面臨諸多技術挑戰。近年來，大數據浪潮的興起，推動了大數據機器學習的迅猛發展，使大數據機器學習系統成為大數據領域的一個熱點研究問題。

隨后，黃宜華教授還具體介紹了國內外大數據機器學習系統的基本概念、基本研究問題、技術特征、系統分類以及典型系統。

在整個機器學習的發展歷程中，主要有兩大研究方向。一是研究學習機制，注重探索、模擬人的學習機制；二是研究如何有效利用信息，注重從巨量數據中獲取隱藏的、有效的、可理解的知識。學習機制的研究是機器學習產生的源泉，但隨著大數據時代各行業對數據分析需求的持續增加，通過機器學習高效地獲取知識，已逐漸成為當今機器學習技術發展的主要推動力。

最后，黃宜華教授具體解釋道，大數據時代的機器學習更強調“學習本身是手段”，機器學習成為一種支持技術和服務技術，如何基于機器學習對復雜多樣的數據進行深層次的分析，更高效地利用信息成為當前機器學習研究的主要方向。機器學習越來越朝著智能數據分析的方向發展，并已成為智能數據分析技術的一個重要源泉。另外，在大數據時代，隨著數據產生速度的持續加快，數據的體量有了前所未有的增長，而需要分析的新的數據種類也在不斷涌現，如文本的理解、文本情感的分析、圖像的檢索和理解、圖形和網絡數據的分析等，機器學習研究領域涌現了很多新的研究方向，很多新的機器學習方法被提出并得到了廣泛應用。

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