大数据|只为杀熟吗？日常生活中“大数据”AI智能化背后的善与恶驾驶

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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。

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。
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。

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。

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。

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。

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。

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。

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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