Greenplum:从大数据战略到实现 (14):ABC:人工智能、大数据和云计算 1.3.3

阅读数:4 2019 年 12 月 18 日 21:09

Greenplum:从大数据战略到实现(14):ABC:人工智能、大数据和云计算 1.3.3

(对 AI 应用的正确预期)

内容简介
这是一本系统剖析 Greenplum 开源大数据平台的书籍,也是大数据战略制定与落地的实战型指导书!
本书围绕数字原生和云计算、大数据、人工智能驱动的企业数字化转型的核心诉求,从商业和技术实战视角分享了业界领先企业大数据战略的深刻思考,并提供了大数据战略从制定到落地的全面指导。既有高阶数字化战略高度对大数据的解读,又有技术实战角度对使用 Greenplum 大数据和机器学习平台实现大数据战略的实践指南。
本书作者来自 Greenplum 核心研发团队,致力于以开源、开放的理念和先进的技术推进大数据产业生态,助力企业以更低的成本、更高的效率实现数字化转型,并基于 Greenplum 开源社区培养大数据产业更多人才。
本书分为四个部分。

  • 第一部分介绍大数据战略。其中,第 1 章将分享作者对于人工智能、大数据和云计算之间关系的理解以及对人和人工智能的思考。第 2 章将介绍进取型企业为什么需要大数据战略以及如何建立大数据战略。
  • 第二部分介绍大数据平台。其中,第 3 章将以数据平台演进历史和未来趋势为主题,描述三次整合的背景及影响,介绍选择大数据平台需要考虑的因素,以及为什么 Greenplum 是理想的大数据平台。第 4 章将介绍 Greenplum 数据库快速入门指南。第 5 章将介绍 Greenplum 架构的主要特点和核心引擎。第 6 章将介绍数据加载、数据联邦和数据虚拟化。第 7 章将介绍 Greenplum 的资源管理以及对混合负载的支持。
  • 第三部分介绍机器学习。其中,第 8 章介绍 Greenplum 的各种过程化编程语言(用户自定义函数),用户可以使用 Python、R、Java 等实现用户自定义函数,还可以通过容器化技术实现自定义函数的安全性和隔离性。第 9 章将介绍 Greenplum 内建的机器学习库 MADlib,数据科学家可以使用内建的 50 多种机器学习算法用 SQL 对数据进行高级分析,并介绍如何扩展 MADlib 以实现新算法。第 10 章和第 11 章将分别介绍 Greenplum 如何对文本数据和时空数据(GIS)进行存储、计算和分析。第 12 章将介绍 Greenplum 丰富的图计算能力。
  • 第四部分介绍运维管理和数据迁移。其中,第 13 章会介绍各种监控和管理工具及相关企业级产品。第 14 章介绍数据库备份和恢复。第 15 章和第 16 章将分别介绍如何从 Oracle 和 Teradta 迁移到 Greenplum。

达特茅斯会议的意义在于确立了“人工智能”(AI)作为计算机科学的一个研究领域,自那以后,AI 在机器视觉、自然语言处理、无人驾驶等领域取得了长足发展。但是,“人工智能”这个概念常常被过度消费。过去,美国的学者用这个概念来申请政府研究经费,今天有不少公司用这个概念来从资本市场募资。但实际上,AI 的进展并不像很多人预言的那样乐观。就棋类对弈而言,司马贺在 20 世纪 50 年代末就预言计算机能打败人类,但没有实现;20 世纪 60 年代末,麦卡锡打赌说计算机将在 10 年内打败人类,结果他输了;国际象棋程序深蓝在“限定时间内”胜出人类直到 20 世纪 90 年代末才实现。围棋程序 AlphaGo 在“限定时间内”胜出人类则是在 2017 年实现的。闵斯基在 20 世纪 80 年代末预言,二十年内可以解决自然语言处理问题,时至今日,各种 AI 应用在自然语言处理方面尚有极大差距。如今的“无人驾驶”在商用中实际上更多起到“辅助驾驶”的作用,因为在实际的使用中仍出现过意外情况,从保证行车安全的角度,尚不能实现真正的“无人驾驶”。

人工智能最近一次的持续升温是被包括大数据和云计算在内的软硬件技术持续发展使得很多应用得以落地而驱动的(我们将在 1.4 节中讨论 ABC 的关系)。从历史经验来看,也许是由于大众媒体和科幻电影的影响,AI 界有种过于乐观的倾向。但实际上,我们对于 AI 模型的精度应该抱有十分谨慎的态度,因为我们构建的神经网络在内的很多 AI 模型本质上还是经验模型,并不是一个严格的逻辑证明。这些模型的精度比起古典力学模型精度还差了很多。即使是古典力学模型,在微观量子世界也是失效的,所以对于这些模型的使用范围也要持谨慎态度。当然,我们也不能对建立在经验模型上的 AI 应用持过度怀疑的态度,因为我们的大部分知识来自经验,事实证明,这些知识也是实用的。所以,AI 是一个在不断前进的领域。

人工智能另外一个层面的讨论是机器能否超越人类?这个问题是令我们对于人工智能感到不安的原因。从计算机发明的第一天,图灵和其他伟大的数学家们就已经对这个话题进行过深入的讨论。与大众传媒不同,数学家和计算机科学家们对这个问题的讨论是深层次的数学和逻辑层面的讨论。1.5 节将着重讨论 AI 和人的关系,有决心探究这一问题的读者可以参考这一节。

Greenplum:从大数据战略到实现(14):ABC:人工智能、大数据和云计算 1.3.3

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