京公网安备 11010802034615号
			经营许可证编号:京B2-20210330
		大数据、人工智能、机器人的血缘关系
大数据、人工智能(AI)、机器人、算法、深度学习、物联网、传感器……,这些名词似乎每天都会看到或听到,当人们还搞不清楚是什么时,媒体已不断报导人类的工作将很快被取代,让人们愈来愈焦虑。
我跟大家有一样的疑惑,但是信息科学始终对我有份致命的吸引力。可能因为我的第一份工作,是当了4年的程序设计师。去年,我才毅然放下工作,去美国加州大学进修大数据预测科学。因为长期从事品牌营销与消费者沟通,所以想用一些简单的语言,帮大家厘清这些名词的关系。
	
为什么机器人很厉害?因为它们装上了大脑,也就是人工智能。但是人工智能也有优劣,就跟人一样,IQ有高低之别。机器人厉不厉害,就看它的人工智能好不好。所以,如果没有人工智能,机器人就只是“机器”而已,不是“人”。
人工智能如何变厉害?要喂它“吃”大数据。大数据就像人工智能的食物,跟人类一样,吃进去的食物愈新鲜、愈干净,人工智能就愈健康。
人工智能如何消化那么多数据?这就要靠算法了。算法就是机器人的消化系统,负责读取、消化大数据,同时产出结果。
所以,算法是关键。但算法也有很多种,有预测分析的算法、各类统计算法、深度学习的算法等等。每个会写程序的人,都可能创造自己的算法,因此有高低优劣之分。好的算法,会造就聪明的大脑,也就是聪明的人工智能,以及高IQ的机器人。
现代企业如何搜集大数据?除了传统的ERP(企业资源计划管理系统)、CRM(客户关系管理系统)之外,新的趋势是靠网络、物联网、传感器,这些就是机器人的手脚。
物联网并不是新概念。传统零售业的POS(销售时点情报系统)与计算机相连,就是物联网的例子。现在,所有你想到的东西都可以连上计算机,例如,运动鞋垫连上网络,可提供运动频率、里程数、健康状况;工厂设备也可以连上网,随时提供生产的数据、良率及设备运转状况。家中的各类家电连上网后,让你随时掌握家里的动态、谁出去、何时回来、开关各类家电等等。
人类的工作到底会不会被替代?Google创办的奇点大学教授JeremyHoward担心,未来80%的工作可能被人工智能机器人取代,从无人商店、互联网法庭、帮医生读X光片辨认肿瘤、计算机问诊开处方、大数据抓恐怖分子等等。若证诸这并非诳语,那么人类未来将何去何从?
根据目前的发展,人工智能机器人有一项技能还学不会,就是“问对问题”。例如Google可以针对各种问题提供解答,却无法问出一个你需要的问题。所以,未来学习“如何问对问题”,比“给对答案”重要,这也将是你最重要的价值!
	
                  数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28