终于有人把大数据和人工智能之间的关系说明白了

大数据最近都被“神化”，还有一些人将它“妖魔化”了，搞得我好像也不知道大数据是什么了······

01什么是数据？

数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。——来自百度百科

大数据：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据的本质：海量的、多维度、多形式的数据。

02什么是人工智能?

人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的理论、技术及应用系统的一门新技术科学。

计算智能：遗传算法，神经网络。感知智能：像小度音箱这样能听懂，然后做出判断，并执行。认知智能：像无人驾驶计算，行走机器人。

03大数据与人工智能

简单来说，大数据和人工智能，就像燃料和发动机，或者说是一对夫妻。谁也离不开谁。

人工智能就像发动机离开了燃料，它就不能运作，为机器提供动力。燃料离开发动机，它也变得没有什么价值了。

04算法让大量的数据有了价值。

人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。

“深度学习”“增强学习”“机器学习”等技术的发展都推动着人工智能的进步。

以计算视觉为例，作为一个数据复杂的领域传统的浅层算法识别准确率并不高。

自深度学习出现以后，基于寻找合适特征来让机器识别物体几乎代表了计算机视觉的全部图像识别精准度从70%+提升到95%。

由此可见，人工智能的快速演进，不仅需要理论研究，还需要大量的数据作为支撑。

05人工智能推进大数据应用深化

在行业中，人工智能与大数据密不可分。大数据的许多应用可以归因于人工智能。

随着人工智能的快速应用和普及，大数据不断积累，深度学习和强化学习等算法不断优化。

数据技术将与人工智能技术更紧密地结合在一起，它将具有理解、分析、发现数据和对数据做出决策的能力，从而能够从数据中获得更准确、更深入的知识，挖掘数据背后的价值，并产生新的知识。

人工智能和大数据有什么相似之处和不同之处？它们有什么共同点吗？它们是否相似？能进行有效的比较吗？

有人认为将人工智能与大数据结合在一起是一个很自然的错误，其部分原因是两者实际上是一致的。

但它们是完成相同任务的不同工具。但首先要做的事是先弄清二者的定义。很多人并不知道这些。

人工智能与大数据一个主要的区别是大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。

这使得两者有着本质上的不同。

人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。

传统的计算应用程序也会对数据做出反应，但反应和响应都必须采用人工编码。如果出现任何类型的差错，就像意外的结果一样，应用程序无法做出反应。

而人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。

支持人工智能的机器旨在分析和解释数据，然后根据这些解释解决问题。通过机器学习，计算机会学习一次如何对某个结果采取行动或做出反应，并在未来知道采取相同的行动。

大数据是一种传统计算。

它不会根据结果采取行动AI大数据，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，但也可以是极其多样的数据。

在大数据集中，可以存在结构化数据，如关系数据库中的事务数据，以及结构化或非结构化数据，例如图像、电子邮件数据、传感器数据等。

它们在使用上也有差异。

大数据主要是为了获得洞察力，例如Netflix网站可以根据人们观看的内容了解电影或电视节目，并向观众推荐哪些内容。

因为它考虑了客户的习惯以及他们喜欢的内容，推断出客户可能会有同样的感觉。

人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本，人工智能都会在人类之前完成相同的任务，但速度更快，错误更少。

虽然它们有很大的区别，但人工智能和大数据仍然能够很好地协同工作。

这是因为人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习。例如，机器学习图像识别应用程序可以查看数以万计的飞机图像，以了解飞机的构成，以便将来能够识别出它们。

人工智能实现最大的飞跃是大规模并行处理器的出现，特别是GPU，它是具有数千个内核的大规模并行处理单元，而不是CPU中的几十个并行处理单元。这大大加快了现有的人工智能算法的速度，现在已经使它们可行。

大数据可以采用这些处理器，机器学习算法可以学习如何重现某种行为，包括收集数据以加速机器。人工智能不会像人类那样推断出结论。它通过试验和错误学习，这需要大量的数据来教授和培训人工智能。

人工智能应用的数据越多，其获得的结果就越准确。在过去，人工智能由于处理器速度慢、数据量小而不能很好地工作。

也没有像当今先进的传感器，并且当时互联网还没有广泛使用，所以很难提供实时数据。人们拥有所需要的一切：快速的处理器、输入设备、网络和大量的数据集。毫无疑问，没有大数据就没有人工智能。

最后总结而言：人工智能是总概念，机器学习，深度学习都是实现的人工智能这个概念的重要途径，大数据是重要的推动力

big data is the new petrol

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（编辑：南京站长网）

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