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從搜索引擎到人工智能看大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展史

OaXG_jingzhengl ? 來源:cg ? 2019-01-08 16:33 ? 次閱讀

我們對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的使用也經(jīng)歷了一個(gè)發(fā)展過程。從最開始的 Google 在搜索引擎中開始使用大數(shù)據(jù)技術(shù),到現(xiàn)在無處不在的各種人工智能應(yīng)用,伴隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,大數(shù)據(jù)應(yīng)用也從曲高和寡走到了今天的遍地開花。

Google 從最開始發(fā)表大數(shù)據(jù)劃時(shí)代論文的時(shí)候,也許自己也沒有想到,自己開啟了一個(gè)大數(shù)據(jù)的新時(shí)代。今天大數(shù)據(jù)和人工智能的種種成就,離不開全球數(shù)百萬大數(shù)據(jù)從業(yè)者的努力,這其中也包括你和我。歷史也許由天才開啟,但終究還是由人民創(chuàng)造,作為大數(shù)據(jù)時(shí)代的參與者,我們正在創(chuàng)造歷史。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的搜索引擎時(shí)代

作為全球最大的搜索引擎公司,Google 也是我們公認(rèn)的大數(shù)據(jù)鼻祖,它存儲(chǔ)著全世界幾乎所有可訪問的網(wǎng)頁,數(shù)目可能超過萬億規(guī)模,全部存儲(chǔ)起來大約需要數(shù)萬塊磁盤。為了將這些文件存儲(chǔ)起來,Google 開發(fā)了 GFS(Google 文件系統(tǒng)),將數(shù)千臺(tái)服務(wù)器上的數(shù)萬塊磁盤統(tǒng)一管理起來,然后當(dāng)作一個(gè)文件系統(tǒng),統(tǒng)一存儲(chǔ)所有這些網(wǎng)頁文件。

你可能會(huì)覺得,如果只是簡單地將所有網(wǎng)頁存儲(chǔ)起來,好像也沒什么太了不起的。沒錯(cuò),但是 Google 得到這些網(wǎng)頁文件是要構(gòu)建搜索引擎,需要對(duì)所有文件中的單詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì),然后根據(jù) PageRank 算法計(jì)算網(wǎng)頁排名。這中間,Google 需要對(duì)這數(shù)萬塊磁盤上的文件進(jìn)行計(jì)算處理,這聽上去就很了不起了吧。當(dāng)然,也正是基于這些需求,Google 又開發(fā)了 MapReduce 大數(shù)據(jù)計(jì)算框架。

其實(shí)在 Google 之前,世界上最知名的搜索引擎是 Yahoo。但是 Google 憑借自己的大數(shù)據(jù)技術(shù)和 PageRank 算法,使搜索引擎的搜索體驗(yàn)得到了質(zhì)的飛躍,人們紛紛棄 Yahoo 而轉(zhuǎn)投 Google。所以當(dāng) Google 發(fā)表了自己的 GFS 和 MapReduce 論文后,Yahoo 應(yīng)該是最早關(guān)注這些論文的公司。

Doug Cutting 率先根據(jù) Google 論文做了 Hadoop,于是 Yahoo 就把 Doug Cutting 挖了過去,專職開發(fā) Hadoop。可是 Yahoo 和 Doug Cutting 的蜜月也沒有持續(xù)多久,Doug Cutting 不堪 Yahoo 的內(nèi)部斗爭,跳槽到專職做 Hadoop 商業(yè)化的公司 Cloudera,而 Yahoo 則投資了 Cloudera 的競爭對(duì)手 HortonWorks。

頂尖的公司和頂尖的高手一樣,做事有一種優(yōu)雅的美感。你可以看 Google 一路走來,從搜索引擎、Gmail、地圖、Android無人駕駛,每一步都將人類的技術(shù)邊界推向更高的高度。而差一點(diǎn)的公司即使也曾經(jīng)獲得過顯赫的地位,但是一旦失去做事的美感和節(jié)奏感,在這個(gè)快速變革的時(shí)代,隕落得比流星還快。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)倉庫時(shí)代

Google 的論文剛發(fā)表的時(shí)候,吸引的是 Yahoo 這樣的搜索引擎公司和 Doug Cutting 這樣的開源搜索引擎開發(fā)者,其他公司還只是吃瓜群眾。但是當(dāng) Facebook 推出 Hive 的時(shí)候,嗅覺敏感的科技公司都不淡定了,他們開始意識(shí)到,大數(shù)據(jù)的時(shí)代真正開啟了。

曾經(jīng)我們在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)時(shí),僅僅局限于數(shù)據(jù)庫,在數(shù)據(jù)庫的計(jì)算環(huán)境中對(duì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。并且受數(shù)據(jù)量和計(jì)算能力的限制,我們只能對(duì)最重要的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。這里所謂最重要的數(shù)據(jù),通常指的都是給老板看的數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)。

而 Hive 可以在 Hadoop 上進(jìn)行 SQL 操作,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析。也就是說,我們可以用更低廉的價(jià)格獲得比以往多得多的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算能力。我們可以把運(yùn)行日志、應(yīng)用采集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)放到一起進(jìn)行計(jì)算分析,獲得以前無法得到的數(shù)據(jù)結(jié)果,企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫也隨之呈指數(shù)級(jí)膨脹。

不僅是老板,公司中每個(gè)普通員工比如產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營人員、工程師,只要有數(shù)據(jù)訪問權(quán)限,都可以提出分析需求,從大數(shù)據(jù)倉庫中獲得自己想要了解的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

你看,在數(shù)據(jù)倉庫時(shí)代,只要有數(shù)據(jù),幾乎就一定要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,如果數(shù)據(jù)規(guī)模比較大,我們就會(huì)想到要用 Hadoop 大數(shù)據(jù)技術(shù),這也是 Hadoop 在這個(gè)時(shí)期發(fā)展特別快的一個(gè)原因。技術(shù)的發(fā)展同時(shí)又促進(jìn)了技術(shù)應(yīng)用,這也為接下來大數(shù)據(jù)應(yīng)用走進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘時(shí)代埋下伏筆。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘時(shí)代

大數(shù)據(jù)一旦進(jìn)入更多的企業(yè),我們就會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)提出更多期望,除了數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),我們還希望發(fā)掘出更多數(shù)據(jù)的價(jià)值,大數(shù)據(jù)隨之進(jìn)入數(shù)據(jù)挖掘時(shí)代。

講個(gè)真實(shí)的案例,很早以前商家就通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),買尿不濕的人通常也會(huì)買啤酒,于是精明的商家就把這兩樣商品放在一起,以促進(jìn)銷售。啤酒和尿不濕的關(guān)系,你可以有各種解讀,但是如果不是通過數(shù)據(jù)挖掘,可能打破腦袋也想不出它們之間會(huì)有關(guān)系。在商業(yè)環(huán)境中,如何解讀這種關(guān)系并不重要,重要的是它們之間只要存在關(guān)聯(lián),就可以進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,最終目的是讓用戶盡可能看到想購買的商品。

除了商品和商品有關(guān)系,還可以利用人和人之間的關(guān)系推薦商品。如果兩個(gè)人購買的商品有很多都是類似甚至相同的,不管這兩個(gè)人天南海北相隔多遠(yuǎn),他們一定有某種關(guān)系,比如可能有差不多的教育背景、經(jīng)濟(jì)收入、興趣愛好。根據(jù)這種關(guān)系,可以進(jìn)行關(guān)聯(lián)推薦,讓他們看到自己感興趣的商品。

更進(jìn)一步,大數(shù)據(jù)還可以將每個(gè)人身上的不同特性挖掘出來,打上各種各樣的標(biāo)簽:90 后、生活在一線城市、月收入 1~2 萬、宅……這些標(biāo)簽組成了用戶畫像,并且只要這樣的標(biāo)簽足夠多,就可以完整描繪出一個(gè)人,甚至比你最親近的人對(duì)你的描述還要完整、準(zhǔn)確。

除了商品銷售,數(shù)據(jù)挖掘還可以用于人際關(guān)系挖掘。你聽過“六度分隔理論”嗎,它認(rèn)為世界上兩個(gè)互不認(rèn)識(shí)的人,只需要很少的中間人就能把他們聯(lián)系起來。這個(gè)理論在美國的實(shí)驗(yàn)結(jié)果是,通過六步就能聯(lián)系上兩個(gè)不認(rèn)識(shí)的美國人。也是基于這個(gè)理論,F(xiàn)acebook 研究了十幾億用戶的數(shù)據(jù),試圖找到關(guān)聯(lián)兩個(gè)陌生人之間的數(shù)字,答案是驚人的 3.57。你可以看到,各種各樣的社交軟件記錄著我們的好友關(guān)系,通過關(guān)系圖譜挖掘,幾乎可以把世界上所有的人際關(guān)系網(wǎng)都描繪出來。

現(xiàn)代生活幾乎離不開互聯(lián)網(wǎng),各種各樣的應(yīng)用無時(shí)不刻不在收集數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在后臺(tái)的大數(shù)據(jù)集群中一刻不停地在被進(jìn)行各種分析與挖掘。這些分析和挖掘帶給我們的是美好還是恐懼,依賴大數(shù)據(jù)從業(yè)人員的努力。但是可以肯定,不管最后結(jié)果如何,這個(gè)進(jìn)程只會(huì)加速不會(huì)停止,你我只能投入其中。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代

我們很早就發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著規(guī)律,這個(gè)規(guī)律是所有數(shù)據(jù)都遵循的,過去發(fā)生的事情遵循這個(gè)規(guī)律,將來要發(fā)生的事情也遵循這個(gè)規(guī)律。一旦找到了這個(gè)規(guī)律,對(duì)于正在發(fā)生的事情,就可以按照這個(gè)規(guī)律進(jìn)行預(yù)測。

在過去,我們受數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、計(jì)算能力的限制,只能通過抽樣的方式獲取小部分?jǐn)?shù)據(jù),無法得到完整的、全局的、細(xì)節(jié)的規(guī)律。而現(xiàn)在有了大數(shù)據(jù),可以把全部的歷史數(shù)據(jù)都收集起來,統(tǒng)計(jì)其規(guī)律,進(jìn)而預(yù)測正在發(fā)生的事情。

這就是機(jī)器學(xué)習(xí)。

把歷史上人類圍棋對(duì)弈的棋譜數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)起來,針對(duì)每一種盤面記錄何種落子可以得到更高的贏面。得到這個(gè)統(tǒng)計(jì)規(guī)律以后,就可以利用這個(gè)規(guī)律和人下棋,每一步都計(jì)算落在何處將得到更大的贏面,于是我們就得到了一個(gè)會(huì)下棋的機(jī)器人,這就是前兩年轟動(dòng)一時(shí)的 AlphaGo,以壓倒性優(yōu)勢下贏了人類的頂尖棋手。

再舉個(gè)和我們生活更近的例子。把人聊天的對(duì)話數(shù)據(jù)都收集起來,記錄每一次對(duì)話的上下文,如果上一句是是問今天過得怎么樣,那么下一句該如何應(yīng)對(duì),通過機(jī)器學(xué)習(xí)可以統(tǒng)計(jì)出來。將來有人再問今天過得怎么樣,就可以自動(dòng)回復(fù)下一句話,于是我們就得到一個(gè)會(huì)聊天的機(jī)器人。Siri、天貓精靈、小愛同學(xué),這樣的語音聊天機(jī)器人在機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代已經(jīng)滿大街都是了。

將人類活動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù),通過機(jī)器學(xué)習(xí)得到統(tǒng)計(jì)規(guī)律,進(jìn)而可以模擬人的行為,使機(jī)器表現(xiàn)出人類特有的智能,這就是人工智能 AI

現(xiàn)在我們對(duì)待人工智能還有些不理智的態(tài)度,有的人認(rèn)為人工智能會(huì)越來越強(qiáng)大,將來會(huì)統(tǒng)治人類。實(shí)際上,稍微了解一點(diǎn)人工智能的原理就會(huì)發(fā)現(xiàn),這只是大數(shù)據(jù)計(jì)算出來的統(tǒng)計(jì)規(guī)律而已,表現(xiàn)的再智能,也不可能理解這樣做的意義,而有意義才是人類智能的源泉。按目前人工智能的發(fā)展思路,永遠(yuǎn)不可能出現(xiàn)超越人類的智能,更不可能統(tǒng)治人類。

寫在最后

大數(shù)據(jù)從搜索引擎到機(jī)器學(xué)習(xí),發(fā)展思路其實(shí)是一脈相承的,就是想發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律并為我們所用。所以很多人把數(shù)據(jù)稱作金礦,大數(shù)據(jù)應(yīng)用就是從這座蘊(yùn)含知識(shí)寶藏的金礦中發(fā)掘中有商業(yè)價(jià)值的真金白銀出來。

數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著價(jià)值已經(jīng)是眾所周知的事情了,那么如何從這些龐大的數(shù)據(jù)中發(fā)掘出我們想要的知識(shí)價(jià)值,這正是大數(shù)據(jù)技術(shù)目前正在解決的事情,包括大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算,也包括大數(shù)據(jù)分析、挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等應(yīng)用。

美國的西部淘金運(yùn)動(dòng)帶來了美國的大拓荒時(shí)代,來自全世界各地的人涌向美國西部,將人口、資源、生產(chǎn)力帶到了荒蠻的西部地帶,一條條鐵路也將美國的東西海岸連接起來,整個(gè)美國也隨之繁榮起來。大數(shù)據(jù)這座更加龐大的金礦目前也正發(fā)揮著同樣的作用,全世界無數(shù)的政府、企業(yè)、個(gè)人正在關(guān)注著這座金礦,無數(shù)的資源正在向這里涌來。

我們不曾生活在美國西部淘金的繁榮時(shí)代,錯(cuò)過了那個(gè)光榮與夢想、自由與激情的個(gè)人英雄主義時(shí)代。但是現(xiàn)在,一個(gè)更具劃時(shí)代意義的大數(shù)據(jù)淘金時(shí)代正在到來,而你我正身處其中。

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原文標(biāo)題:大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展史:從搜索引擎到人工智能

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    得到了廣泛的應(yīng)用,如搜索引擎、語音助手、機(jī)器翻譯、情感分析等。 1. 提高信息獲取效率 自然語言處理技術(shù)能夠快速地大量文本數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息,幫助用戶節(jié)省查找和篩選信息的時(shí)間。例如,搜索引擎
    的頭像 發(fā)表于 07-03 14:24 ?1196次閱讀
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