jarvis给大数据带来冲击原因分析

　　通过NCA，任何现有的客户机/服务器应用都能以最少的变化来利用Web技术，并且一个新的Web应用可以无缝地集成和利用现有客户机/服务器系统，而不会带来整个信息系统的巨变。

     2017年伊始的一两个月，每天网上会发布大量关于2017年技术趋势的文章。而这些最主要的技术趋势之一是“智能应用”。而近年来的智能应用日益增多。预计未来10年内，几乎所有的数字应用都将拥有某种人造智能。而优先考虑邮件和功能关键信息的VPA(虚拟个人助理)已经被广泛使用。

　　许多智能助手已经由苹果公司Siri，谷歌Google和微软科尔塔纳等科技巨头开发。虽然用户可以利用这些助手的有限选项，但随着时间的推移，这些助手的研发进度将会越来越快。

　　Oracle和Salesforce也在广泛使用人工智能的不同营销和销售产品。消费市场也期待着很多机会，比如营养师，私人教练，财务顾问，个人购物助理，日历和电子邮件管理员。

　　Faceboo公司创始人马克·扎克伯格为自己的住宅建立了自己的人工智能控制助手。

　　“Jarvis”是扎克伯格在2016年建立智能应用的一个很好的例子，扎克伯格通过Jarvis可以在他的电话和个人电脑上聊天。Jarvis可以监管他的住宅，包括电器，灯光，安全，音乐等等。

　　Jarvis设备还会了解扎克伯格的习惯和品味，并有潜力学习更多的未来概念。而有趣的事实上Jarvis设备的发音是演员摩根·弗里曼进行的配音。

　　Jarvis使用许多人工智能技术，如语音识别，自然语言处理，强化学习和面部识别，用php，Objective-C和Python编写。

　　扎克伯格使用一个信使机器人来与Jarvis进行交互，允许Jarvis将音频剪辑和文本转换为需求。当有人到达他家的门口时，Jarvis发送一个图像来显示谁来拜访。

　　物联网相关设备的革命加速了数据网络复杂性。烟雾报警器，智能插座，电子门锁，照明自动化和安全摄像机只是一个开始。从Siri到自驾车，人工智能正在迅速推进。

　　为什么研究人工智能的安全性很重要?

　　在短期内，人工智能对社会的影响从经济学到技术主题几个方面激发了人们的研究热情，如有效性，验证，安全和控制。但是，如果笔记本电脑遭到黑客入侵或崩溃，可能不仅仅是一个小问题。因为用户会期望人工智能系统做其想要的事情。

　　从长远来看，这些革命技术可能有助于人类消除战争，疾病和贫困。这意味着人造智能的创造可能是人类历史上最大的事件之一。

　　人工智能有什么危险吗?

　　研究这项技术的研究人员认为，超智能的人工智能不太可能揭示像焦虑或爱情这样的人类情感。此外，没有理由期望人工智能有恶意或关心人类。

　　异步处理的大数据分析中遵守了捕获、存储加分析的流程，过程中数据由传感器、网页服务器、销售终端、移动设备等获取，之后再存储到相应设备上，之后再进行分析。由于这些类型的分析都是通过传统的关系型数据库管理系统(RDBMS)进行的，数据形式都需要转换或者转型成为RDBMS能够使用的结构类型，例如行或者列的形式，并且需要和其它的数据相连续。处理的过程被称之为提取、转移、加载或者称为ETL。首先将数据从源系统中提取处理，再将数据标准化处理且将数据发往相应的数据仓储等待进一步分析。在传统数据库环境中，这种ETL步骤相对直接，因为分析的对象往往是为人们熟知的金融报告、销售或者市场报表、企业资源规划等等。然而在大数据环境下，ETL可能会变得相对复杂，因此转型过程对于不同类型的数据源之间处理方式是不同的。当分析开始的时候，数据首先从数据仓储中会被抽出来，被放进RDBMS里以产生需要的报告或者支撑相应的商业智能应用。在大数据分析的环节中，裸数据以及经转换了的数据大都会被保存下来，因为可能在后面还需要再次转换。

　　·人工智能被编程做一些令人痛心的事情-人工智能系统，如自主武器编程杀死。如果这些武器被人们误认为是坏事，这些武器很容易造成大规模伤亡。这是一个严重的风险，研究人员，这也是存在于狭义人工智能。

　　人工智能所涉及的风险包括：

　　人工智能被编程实施一些令人痛心的事情，人工智能系统(如自主武器)被编程为杀死人类。如果这些武器由于人为而错误处理，这些武器很容易造成大量伤亡。这对于研究人员来说是一个严重的风险，这也是狭隘的人工智能。

　　人工智能被编程为做某些有益的事情，但它创造了一个苛刻的方法来实现其目标。而当人们未能完全将人工智能的目标与其目标完全一致时，可以看出这一结果。

　　机器人将保护人们免受灾难

　　人工智能机器人可以解决照顾老龄化人口方面面临的挑战，还将尽量减少交通事故和死亡人数。还可以对福岛电厂的核灾难等危险情况进行灾难响应。

　　研究人员正在让人工智能为人类工作，而不是伤害人类

　　真正的机器智能需要更多的培训和现实生活体验

　　为了教育智能机器，人类需要对大量数据进行实验和训练机器学习方法，其中大部分未明确标识。

　　这意味着更多的工作可以用于培训计算机，并使他们了解新的领域，并提供复杂的服务，以帮助推动更好的决策，增强用户和客户的参与度以及更高效的工作环境。

　　许多大数据解决方案提供商涵盖了Jarvis技术，人工智能的风险和收益，人工智能的使用以及如何创造更多的就业机会。马克·扎克伯格采用Jarvis管理他的住宅，但是研究人员正在致力于人工智能，以多种方式帮助人类。

　　数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

      小结：所谓大数据计算模式，是指根据大数据的不同数据特征和计算特征，从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象（Abstraction）和模型（Model）。传统的并行计算方法主要从体系结构和编程语言的层面定义了一些较为底层的抽象和模型，但由于大数据处理问题具有很多高层的数据特征和计算特征，因此大数据处理需要更多地结合其数据特征和计算特性考虑更为高层的计算模式。

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