人工智能数据爆炸、机器学习数据爆炸、语音识别数据爆炸

随着大数据平台完善，人工智能机器学习算法成熟，提供了人工智能腾飞的机遇，很多企业也都想加入人工智能赛道里，加入就会产生数据。随着海量数据出现，海量数据的积聚会让人工智能平台和芯片处理压力增大，超热超压，就会导致爆炸，当然这只是比喻，可以理解为数据和人工智能处理是一波一波的关系，人工智能处理有一波发展，数据就来更多，数据来一波，逼着人工智能处理升级。人工智能数据爆炸可能一部分人还理解不了，比如典型的自动驾驶，很多专家建议把部分品牌汽车自动驾驶词汇改为辅助驾驶词汇，就是因为行车过程中的数据量大，要求反应时间短，人工智能系统还达不到复杂路况下彻底安全，不安全也是因为机器学习数据爆炸，不能快速全面分析行车数据。国内有些品牌实现的自动驾驶汽车有些是一批城市中进行了少量汽车的试验，这种试点和试验也是面向人工智能数据爆炸的体现，是防止人工智能数据爆炸的好方法，通过试点试验来解决问题。

上面是科普通俗讲人工智能数据爆炸，下面用软件开发专业术语来讲人工智能数据爆炸，就是在人工智能数据处理中，真有数据处理不好，整个平台死循环、内存耗尽或软件崩溃情况。

这里用递归函数来举例，递归函数是软件开发里经常用的术语，就是同个函数自己调用自己，用一些办法指定返回条件，比如执行次数，执行次数到了，不执行，则整个调用过程就没有问题。但返回条件没写好，会导致堆栈被卡占满崩溃，类似条件换到人工智能和语音识别数据范畴里，就是人工智能数据爆炸和语音识别数据爆炸。

人工智能数据爆炸和语音识别数据爆炸常见的有：组合爆炸、状态爆炸和梯度爆炸。

组合爆炸，比如语音识别kaldi里语言训练方面，单词和音素太多，需要拆分来训练，但是不拆分强制进行训练，可能训练十多天，内存吃完，也不一定训练出来特征文件。在锐英源摸索训练过程中，遇到过组合爆炸情况。

状态爆炸，这其实是一种特别的组合爆炸，人工智能和语音识别会把数据之间的关系指明为状态，数据关联太多，则状态也超多，超出内存界限或并行处理界限就会爆炸，锐英源遇到cuda层级失败爆炸情况。

梯度爆炸，梯度爆炸指神经网络训练过程中大的误差梯度不断增加，导致模型权重出现重大更新，超出范围，这种超范围权重要发送给神经元处理，处理不了，就会导致爆炸。

锐英源软件一站式语音识别平台入选了郑州双创大会，精通各类人工智能、语音识别、机器学习和神经网络数据训练和相关辅助软件开发，欢迎各类训练和代码合作。