只为杀熟吗?日常生活中“大数据”AI智能化背后的善与恶

大数据的特点表现为收集到的数据量大 , 智能分析相对精准迅速 , 但很多时候还不够智能化 。 大数据同时推动硬件领域不断进步 , 也不断推动人工智能化的发展进程 。
只为杀熟吗?日常生活中“大数据”AI智能化背后的善与恶
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一、优势
我们普通人无论手机上网 , 还是电脑上网 , 遇到最常见针对个人的大数据分析就是浏览内容推送了 , 当然你的手机后台也会依据习惯进行推送 。
只为杀熟吗?日常生活中“大数据”AI智能化背后的善与恶】例如 , 用新闻客户端浏览一些内容时 , APP会根据你喜欢的内容进行有针对性的领域推送 , 喜欢历史的 , 它就给你反复推荐这个领域的 , 甚至精准到哪一类 。
还有一种常见的大数据推送 , 就是分析你的购物习惯 , 比如你浏览化妆品 , 那么购物平台 , 就会集中推送这类商品 。
APP、应用等利用大数据进行智能分析 , 很多时候确实能够帮助用户找到自己喜欢的内容 , 并提高了用户的使用效率 , 也为自身谋求了一些利益 , 想抓住用户群以及使用率 , 甚至直接转化为购买潜在用户 。
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二、问题
但问题是 , 很多时候大数据分析比较单一 , 不够聪慧 。
1、例如 , 我们经常使用的购物平台 , 消费者已经购买了某款产品 , 接下来很长一段儿时间定不会购买此类产品 , 但平台还会反复推荐此类产品 , 让人厌烦 , 很显然这种大数据分析是失败的 。
2、再比如 , 刚才提到的APP内容推送 , 虽然APP知道使用者喜欢一些领域内容 , 但作为自然人不会仅仅局限于某部分内容 , 也需要内容扩展 , 想了解更多方面未知领域内容 。 可内容平台的大数据分析 , 很显然做不到这一点 。
即使使用者去搜索其他领域的内容之后 , 过一段时间APP或平台才会加入新推送内容 , 感觉大数据分析的智能化很差 。
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三、更广的领域
笔者只是列举了大家最常见的两种情况 , 其实很多领域对于大数据的积累 , 智能分析 , 学习等方面还是用处很大的 。
1、比如 , 我们用智能手机进行拍照时 , 就会通过大数据分析摄影师的成功经验进行优化 。
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2、汽车自动驾驶技术 , 不但积累了很多成熟的司机的驾驶习惯 , 而且机器还是根据更多使用者的驾驶习惯 , 驾驶环境等因素 , 生成更合理的驾驶经验 , 技巧 。
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3、像比较热门的围棋AI训练 , 就是利用大数据的优势培养选手 , 在很多体育项目上也都会利用 。
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4、导航中的路况信息也是比较成功地利用大数据推送的典型案例 。
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军事、科研、工业生产等等我们生活中的诸多方面都会利用大数据优势 , 来提升效率 , 节约成本 , 为人类发展做贡献 。
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