崔晓晖，李 伟，顾诚淳

    (1 武汉大学国家网络安全学院 武汉430072 2 江南大学人工智能与计算机学院 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室 未来食品科学中心 江苏无锡214122)

    1 人工智能与大数据简介

    1.1 人工智能

    自1956年达特茅斯会议，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，首次提出“人工智能”(AI)这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。进入20世纪70年代，许多国家都开展了人工智能的研究，涌现了大量的研究成果。然而，和其它新兴学科的发展一样，人工智能的发展道路也不是平坦的。1973年，美国和英国都停止了对没有明确目标的人工智能研究项目的投资，尽管后来美国又在AI 行业投资了数十亿研究经费，这些投资者还是在上世纪80年代末撤回了投资。在研究领域，如神经网络、机器学习等方面，也都遇到困难，使人工智能的研究一时陷入困境。AI领域研究的高潮和低潮不断交替出现，如今依然有人对AI 的前景保持相当乐观的态度[1]。2006年，深度学习的出现，计算机计算能力的增强与数据采集能力的增强突破了人工智能的瓶颈[2]，使得人工智能这门学科能够处理困难且更切合实际的应用问题。

    早在2001年，就有学者提倡将人工智能运用于食品领域[3]。目前人工智能的技术越来越成熟，将这技术运用在食品领域，突破了一个又一个难题，打破了一个又一个局限。

    1.2 大数据

    大数据(Big data)是一个抽象的概念，是对当前，无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态的形容词，单从字面上看，大数据这一概念很难和之前“海量数据”(Massive data)的概念有所区别[4]。针对这个概念，目前有很多理解和定义。

    Kusnetzky[5]和Vance[6]认为的大数据，又称巨量数据，是指传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。麦肯锡在其报告《大数据：创新，竞争和生产力的下一个前沿》中给出大数据的定义[7]：大数据是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。其同时强调，并不是说一定要超过特定TB 值的数据集才能算是大数据。

    根据美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology，NIST)发布的研究中的定义，大数据是用来描述在数字网络世界中数据泛滥现象的常用词语。大量数据资源为解决以前不可能解决的问题带来了可能性 ......