人工智能与大数据之间有着怎样的关系？

[导读]人工智能和大数据都是当前的热门技术，人工智能的发展要早于大数据，人工智能在20世纪50年代就已经开始发展，而大数据的概念直到2010年附近才形成。从百度指数的数据可以看出，人工智能受到国人关注要远早于大数据，且受到长期、广泛的关注，在近两年再次被推向顶峰。人工智能的影响力要大于大数据。大数据关注度从2013年开始得到较多关注，2017年4月达到顶峰。

人工智能和大数据都是当前的热门技术，人工智能的发展要早于大数据，人工智能在20世纪50年代就已经开始发展，而大数据的概念直到2010年附近才形成。从百度指数的数据可以看出，人工智能受到国人关注要远早于大数据，且受到长期、广泛的关注，在近两年再次被推向顶峰。人工智能的影响力要大于大数据。大数据关注度从2013年开始得到较多关注，2017年4月达到顶峰。

人工智能和大数据是紧密相关的两种技术，二者既有联系，又有区别。

1.人工智能与大数据的联系

一方面，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。今天，大数据为人工智能提供了海量的数据，使得人工智能技术有了长足的发展，甚至可以说，没有大数据就没有人工智能。

另一方面，大数据技术为人工智能提供了强大的存储能力和计算能力。在过去，人工智能算法都是依赖于单机的存储和单机的算法，而在大数据时代，面对海量的数据，传统的单机存储和单机算法都已经无能为力，建立在集群技术之上的大数据技术(主要是分布式存储和分布式计算)，可以为人工智能提供强大的存储能力和计算能力。

2.人工智能与大数据的区别

人工智能与大数据也存在着明显的区别，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，而大数据是一种传统计算，它不会根据结果采取行动，只是寻找结果。

另外，二者要达成的目标和实现目标的手段不同。大数据主要目的是通过数据的对比分析来掌握和推演出更优的方案。就拿视频推送为例，我们之所以会接收到不同的推送内容，便是因为大数据根据我们日常观看的内容，综合考虑了我们的观看习惯和日常的观看内容;推断出哪些内容更可能让我们会有同样的感觉，并向将其推送给我们。而人工智能的开发，则是为了辅助和代替我们更快、更好地完成某些任务或进行某些决定。不管是汽车自动驾驶、自我软件调整亦或者是医学样本检查工作，人工智能都是在人类之前完成相同的任务，但区别就在于其速度更快、错误更少，它能通过机器学习的方法，掌握我们日常进行的重复性的事项，并以其计算机的处理优势来高效的达成目标。

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，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

首先，从技术体系结构上来看，云计算可以看成是人工智能的一个基础，可以为人工智能提供算力支撑，基于云计算也可以搭建大数据平台，从而为人工智能提供数据支撑，最终借助于人工智能技术来完成一系列的业务处理。

云计算是一个技术体系，同时云计算也是一个技术生态，随着云计算逐渐开始向智能云方向发展，云计算与人工智能的结合也是一个必然的发展趋势。借助于云计算的交付能力，人工智能与行业场景的结合也会越来越紧密，这对于推动人工智能技术的落地应用有非常重要的意义。

云计算技术是围绕服务展开的，云计算的服务根据用户的需要被分成了IaaS、PaaS和SaaS三大层次，当前云计算的服务也逐渐从早期的IaaS向PaaS和SaaS覆盖，这个过程中必然会要求云计算逐渐细化服务的粒度，因此基于PaaS和SaaS也就衍生出了大量新的服务概念，比如数据服务、智能服务等等，由于智能服务的类型非常多，所以这也为云计算打开了一个新的价值空间。

云计算的场景适应能力非常强，企业的工业互联网之路往往也是从上云开始的，所以在云计算的推动下，人工智能技术更容易与行业场景相结合，比如当前基于计算机视觉和自然语言处理的智能云服务，已经开始逐渐在多个行业领域落地应用。对于技术研发人员来说，借助于云计算所提供的各种基础服务，会在很大程度上降低人工智能技术的研发和场景应用难度。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

大数据和人工智能有什么关系?大数据和人工智能关注点不同，但有密切联系。人工智能需要大量的数据作为思考和决策的基础;大数据需要人工智能技术进行数据价值化操作。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用主要渠道之一就是人工智能产品，为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，保障运行可靠性和稳定性。

一、什么是大数据?

大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，物联网影响最大，大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等。大数据价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。

二、什么是人工智能?

人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，人工智能的核心在于思考和决策，进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。

三、大数据和人工智能有什么关系?

把人工智能比喻成嗷嗷待哺拥潜力的婴儿，某一领域专业的海量数据就是喂养婴儿的奶粉。奶粉数量质量决定了婴儿是否能长大，而奶粉质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。人工智能有了大数据，一个机器人能给我们看病。只要把自己的症状告诉机器人，然后机器人会从“数据库”中找到相同或相似的病情，并给出建议去某项检查。如果没有大数据机器人只能是一个有电的铁疙瘩。

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。与以外传统的算法相比，这一算法并无多余的假设前提，而完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。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。

人工智能和大数据的关系是非常紧密的，实际上大数据的发展在很大程度上推动了人工智能技术的发展，因为数据是人工智能技术的三大基础之一。从当前人工智能的技术体系结构来看，当前的人工智能对于数据的依赖程度非常高，没有数据就没有智能。要想理解人工智能和大数据之间的关系，可以通过机器学习来进行描述，一方面机器学习是人工智能技术的重要组成部分，另一方面机器学习在大数据领域也有广泛的应用，所以机器学习可以看成是人工智能和大数据之间的桥梁。

大数据和人工智能的发展还需要两个重要的基础，分别是物联网和云计算，物联网不仅为大数据提供了主要的数据来源渠道，同时也为人工智能产品的落地应用提供了场景支撑，而云计算则为大数据和人工智能提供了算力支撑。从事大数据和人工智能领域的研发需要掌握一定的物联网和云计算知识。

一、什么是大数据?

二、什么是人工智能?

三、大数据和人工智能有什么关系?

近几年，人工智能技术在各行各业的应用已随处可见。生产制造业中，自动视觉检测、机器参数调整、产量优化、维护预测等技术的应用极大地提高了生产效率;服务型机器人深入翻译、会计、客服等领域，服务业正在发生重要变革;此外，金融、医疗等领域，也因人工智能技术的加入而更加繁荣。

目前，人工智能发展所取得的大部分成就都和大数据密切相关。通过数据采集、处理、分析，从各行各业的海量数据中，获得有价值的洞察，为更高级的算法提供素材。腾讯CEO马化腾曾表示，有AI的地方都必须涉及大数据，这毫无疑问是未来的方向。李开复也曾在演讲中谈到“人工智能即将成为远大于移动互联网的产业，而大数据一体化将是通往这个未来的必要条件”。本文将为大家科普一下大数据与人工智能之间到底有何关系。

大数据与人工智能

大数据和人工智能被数据科学家或其他大公司视为两个机械巨人。许多公司认为人工智能将给他们的公司数据带来革命。机器学习被认为是人工智能的高级版本，通过它，各种机器可以发送或接收数据，并通过分析数据学习新的概念。大数据帮助组织分析现有数据，并从中得出有意义的见解。

大数据如何助力人工智能

众所周知，人工智能将减少人类的整体干预和工作，所以人们认为人工智能具有所有的机器学习能力，并将创造机器人来接管人类的工作。人工智能的扩张会降低人的作用，大数据的介入是变革的关键。因为机器可以根据事实做出决定，但不能涉及情感互动，但是数据科学家可以基于大数据将情商囊括进来，让机器以正确的方式做出正确的决定。

比如，对于任何一个医药公司的数据科学家来说，他不仅要分析客户的需求，还要遵守该地区特定市场的规章制度，调整药物成分为该市场提供最佳选择，机器学习不太可能完成这种任务。

所以很明显，人工智能和大数据的融合不仅仅是人才和学习同时进行，还为任何一个新的品牌和公司带来很多新的概念和选择。人工智能和大数据的结合可以帮助公司以最好的方式了解客户的兴趣。通过机器学习，公司可以在最短的时间内识别客户的兴趣。

人工智能技术与大数据一起使用

有几种人工智能技术可与大数据一起使用，以下是其中的几种：

1. 异常检测

对于任何数据集，可以使用大数据分析来检测异常。这里的故障检测、传感器网络、生态系统分配系统的健康状况都可以通过大数据技术来检测。

2. 贝叶斯定理

贝叶斯定理是指根据已知条件推断事件发生的概率。甚至任何事件的未来也可以在之前事件的基础上预测。对于大数据分析，这个定理是最有用的，它可以使用过去或历史数据模式计算客户对产品感兴趣的可能性。

3. 模式识别

模式识别是一种机器学习技术，用于识别一定数量数据中的模式。在训练数据的帮助下，这些模式可以被识别出来，被称为监督学习。

4. 图论

图论建立在图形研究的基础上，图形研究中会使用到各种顶点和边。通过节点关系，可以识别数据模式和关系。该模式对大数据分析人员进行模式识别有一定的帮助。这项研究对任何企业都很重要且有用。

总结

可以说，人工智能和大数据是公司广泛使用的两种新兴技术。甚至这些技术也被他们用来以一种有组织和更智能的方式提供更好的客户体验。这些技术可以结合在一起，为客户提供无缝的体验。

某种意义上，人工智能为这个时代的经济发展提供了一种新的能量。人工智能的飞速发展，背后离不开大数据的支持。而在大数据的发展过程中，人工智能的加入也使得更多类型、更大体量的数据能够得到迅速的处理与分析。

大数据和人工智能是两种令人惊叹的现代技术，为机器学习注入动能，不断重复和更新数据库，同时借助人类的干预和递归实验进行优化。本文将讲解如何通过人工智能和大数据解决与数据相关的所有可能问题。

01大数据与人工智能

例如，我们考虑这样的情景：一个皮革服装制造商将其服装出口到欧洲，通过从市场上收集数据并通过各种算法进行分析，商家可以识别客户的行为和兴趣，再根据客户的兴趣提供服装。在这里，算法可以帮助我们洞察市场并找到准确信息。

02大数据如何助力人工智能

所以很明显，人工智能和大数据的融合不仅仅是人才和学习同时进行，还为任何一个新的品牌和公司带来很多新的概念和选择。人工智能和大数据的结合可以帮助公司以最好的方式了解客户的兴趣。通过机器学习，公司可以在最短的时间内识别客户的兴趣。想系统学习大数据的话，可以加入大数据技术学习扣扣君羊：522189307

03大数据如何助力全球多元化?

随着市场上新技术和新工具的不断推出，机器学习和人工智能工具的成本也在显著降低。

由于价格下降，越来越多的公司将采用这种技术。即使在不同文化、语言、宗教的地区，技术和工具都同样受欢迎。同时，供应商必须根据客户的需求为市场提供等价的解决方案。

大数据技术和工具将帮助公司根据客户的地区和语言提供相关解决方案，同时机器学习将帮助他们为公司提供不影响客户情绪的解决方案。就像任何以女性为导向的产品一样，不过在斯里兰卡和伊朗市场的产品营销方式将完全不同，因为这两个地区的女性情绪可能完全不一样。

04大数据和人工智能提升市场分析洞察力

目前，大数据和人工智能市场还处于起步阶段，服务提供商还不知道客户具体在哪里，他们的需求是什么。随着时间的推移，他们将实现准确的客户需求，并计划相应的报价和产品功能。随着时间的推移，组织将认识到他们客户的确切需求是什么，甚至基于人工智能的解决方案也可能需要进行巨大的变化，因为客户的需求可能会有所不同。

05人工智能技术与大数据一起使用

有几种人工智能技术可与大数据一起使用，以下是其中的几种：

1.异常检测

对于任何数据集，可以使用大数据分析来检测异常。这里的故障检测、传感器网络、生态系统分配系统的健康状况都可以通过大数据技术来检测。

2.贝叶斯定理

3.模式识别

模式识别是一种机器学习技术，用于识别一定数量数据中的模式。在训练数据的帮助下，这些模式可以被识别出来，被称为监督学习。

4.图论

人工智能和大数据两者有什么联系.中琛魔方大数据平台(www.zcmorefun.com)表示人工智能和大数据是公司广泛使用的两种新兴技术。甚至这些技术也被他们用来以一种有组织和更智能的方式提供更好的客户体验。这些技术可以结合在一起，为客户提供无缝的体验。