2023年計算機新技術(shù)專題報告

第計算機新技術(shù)專題報告

摘要隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，人們的各種互動、設(shè)備、社交網(wǎng)絡(luò)和傳感器正在生成海量的數(shù)據(jù)。而機器學(xué)習等人工智能手段可以更好處理這些數(shù)據(jù)，挖掘其中的潛在價值。云計算、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)等新興服務(wù)促使人類社會的數(shù)據(jù)種類和規(guī)模正以前所未有的速度增長，大數(shù)據(jù)時代正式到來．數(shù)據(jù)從簡單的處理對象開始轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N基礎(chǔ)性資源，如何更好地管理和利用大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為普遍關(guān)注的題．大數(shù)據(jù)的規(guī)模效應(yīng)給數(shù)據(jù)存儲、管理以及數(shù)據(jù)分析帶來了極大的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)管理方式上的變革正在醞釀和發(fā)生．

關(guān)鍵詞云計算物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)人工智能

1.機器智能

1.1什么是機器智能

機器智能是指由人工制造出來的系統(tǒng)所表現(xiàn)出來的智能。機器智能又叫人工智能，通過理解自然智能和發(fā)展自適應(yīng)系統(tǒng)復(fù)制機器智能仍然是一個極大挑戰(zhàn)。隨著近年來腦研究和現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展，科學(xué)家和工程師將非常有希望找到制造智能系統(tǒng)的方法，這種智能系統(tǒng)在廣義上能像人腦一樣。具有高魯棒性、適應(yīng)性、可升級和容錯的特性。人工智能技術(shù)是信息技術(shù)及相關(guān)學(xué)科技術(shù)的集成，其中包括數(shù)字技術(shù)、計算機網(wǎng)絡(luò)、遠程通信、數(shù)據(jù)庫、計算機圖形學(xué)、語音與聽覺、機器人學(xué)、過程控制、并行計算、光計算、生物信息處理等信息技術(shù)；相關(guān)學(xué)科包括認知科學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、生理學(xué)、數(shù)理科學(xué)、微電子學(xué)、光學(xué)、生物電子學(xué)、哲學(xué)和系統(tǒng)科學(xué)。軟件技術(shù)應(yīng)是實現(xiàn)人工智能的核心技術(shù)之一。人們將開發(fā)出更高級的人工智能通用語言，更有效的AI專用語言以及AI開發(fā)專用機器等。

1.2機器智能的研究領(lǐng)域

“使計算機有智能”是人工智能研究的中心目標。為了實現(xiàn)這一目標，必須深入研究人工智能的原理，同時還需要相應(yīng)硬件和軟件的支持。這涉及到腦科學(xué)、認識科學(xué)、計算機科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、控制論、微電子學(xué)等多種學(xué)科。但是這些學(xué)科的發(fā)展目前還沒有達到所要求的水平。人工智能的研究存在許多學(xué)派，如；邏輯學(xué)派、認知學(xué)派、知識工程學(xué)派、聯(lián)結(jié)學(xué)派、分布式學(xué)派、進化論學(xué)派；等等。不同的學(xué)派雖然其研究方向和方法不近相同，但內(nèi)同都離不開機器感知、機器學(xué)習、機器行為、智能系統(tǒng)與智能計算機的構(gòu)造等。從研究領(lǐng)域來看，人工智能的研究主要專家系統(tǒng)、機器學(xué)習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、智能決策支持系統(tǒng)、智能控制、智能檢索、機器視覺、問題求解、人工智能方法、系統(tǒng)和語言工具、自動程序設(shè)計、機器人學(xué)、博弈、人工神經(jīng)網(wǎng)等。值得指出的是這些人工智能的子領(lǐng)域并不是相互獨立的，大多數(shù)人工智能研究課題都涉及諸多智能領(lǐng)域。

2.大數(shù)據(jù)處理

2.1大數(shù)據(jù)簡介

大數(shù)據(jù)近幾年來新出現(xiàn)的一個名詞，它相比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)描述，有自己的四個特性，分別是：Volume（大的數(shù)據(jù)量）、Velocity（輸入和處理速度快）、Variety（數(shù)據(jù)多種多樣）、Veracity（真實有價值）。因此，大數(shù)據(jù)需要新的處理模式來取代傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法，它同時包含數(shù)據(jù)量巨大和快速的處理速度兩層含義。云計算是一種大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)平臺，綜合了各種資源之后提供一些虛擬技術(shù)服務(wù)。這樣的方式可以很大程度降低用戶維護、處理、使用數(shù)據(jù)以及其他計算資源的成本。數(shù)據(jù)單位已不再是用GB,TB能夠滿足的描述需要，而是步入了PB級別的時代。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲方式已經(jīng)不能滿足這些數(shù)據(jù)的存儲和處理，只有依托云平臺存儲技術(shù)的方式來解決這個當前已經(jīng)面臨的問題。

2．2大數(shù)據(jù)技術(shù)分析

1．大數(shù)據(jù)的處理方式

大數(shù)據(jù)的處理方式大致分為數(shù)據(jù)流處理方式和批量數(shù)據(jù)處理方式兩種。數(shù)據(jù)流處理的方式適合用于對實時性要求比較高的場合之中。并不需要等待所有的數(shù)據(jù)都有了之后再進行處理，而是有一點數(shù)據(jù)就處理一點，更多地要求機器的處理器有較快速的性能以及擁有比較大的主存儲器容量，對輔助存儲器的要求反而不高。批量數(shù)據(jù)處理方式是對整個要處理的數(shù)據(jù)進行切割劃分成小的數(shù)據(jù)塊，之后對其進行處理。重點在于把大化小——把劃分的小塊數(shù)據(jù)形成小任務(wù)分別單獨進行處理，并且形成小任務(wù)的過程中不時進行數(shù)據(jù)傳輸之后計算，而是將計算方法（通常是計算函數(shù)——映射并化簡）作用到這些數(shù)據(jù)塊最終得到結(jié)果。

2．大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)應(yīng)用

開源是現(xiàn)在很多大型國際IT公司倡導(dǎo)的服務(wù)方式，這個理念擁有很多擁護者。雖然它最初的出現(xiàn)和商業(yè)搭不上邊，但已為具有現(xiàn)代發(fā)展理念的國際大型商業(yè)IT公司所接受，他們所認同的是面向服務(wù)的開源，進而出現(xiàn)了新的經(jīng)濟增長方式。目前有一些較為前沿的公司已經(jīng)研發(fā)開源的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比較典型的是推特研發(fā)的Storm系統(tǒng)和谷歌研發(fā)的MapReduce模型。前者是以數(shù)據(jù)流方式進行數(shù)據(jù)處理而后者是采用批量數(shù)據(jù)的處理方式。MapReduce是目前用得比較多的方法，其核心思想就是兩個步驟：Map和Reduce。Map過程就是一個映射過程，完成這一步之后再對其進行Reduce過程處理，也即是精簡的過程。最后將處理的最終結(jié)果進行輸出。

3．大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展趨勢

傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和新興的數(shù)據(jù)處理技術(shù)目前是并存狀態(tài)，它們之間將來會相互學(xué)習，相互滲透，相互影響，互相融合，最終形成對數(shù)據(jù)分析有利的格局，能夠更好地為大數(shù)據(jù)處理服務(wù)，從龐大巨量的數(shù)據(jù)當中找到需要的數(shù)據(jù)并對之進行處理、分析乃至決策。

2.3大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)

(一)云計算

傳統(tǒng)的計算機設(shè)計與軟件都是以解決“結(jié)構(gòu)性”數(shù)據(jù)為主。對這一類新型的“非結(jié)構(gòu)”要求一種新的計算架構(gòu)。而云計算就是這樣一種新的計算架構(gòu)。云計算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的計算方式，通過這種方式，共享的軟硬件資源和信息可以按需提供給計算機和其他設(shè)備，它為數(shù)據(jù)提供保管、訪問的場所和渠道。云計算的幾大特征是：隨需自助服務(wù)、隨時隨地用任何網(wǎng)絡(luò)設(shè)備訪問、多人共享資源、基于虛擬化技術(shù)快速部署資源或獲得服務(wù)、減少用戶端的處理負擔、降低用戶對rr專業(yè)知識的依賴。云計算是大數(shù)據(jù)的rI1基礎(chǔ)，而大數(shù)據(jù)是云計算的應(yīng)用。云計算是大數(shù)據(jù)成長的驅(qū)動力，而另一方面，越來越多的數(shù)據(jù)需要云計算去處理，所以云計算與大數(shù)據(jù)是相輔相