人工智能之AI与BigData“kaiyun·开云(官方)app下载安装ios/安卓通用版/手机版”

“人工智能（AI）”和”大数据（BigData）”两个词以迅雷不及掩耳之势风行出去，那么这两者之间有什么关系吗？经常有人把两者混肴在一起。有适当厘清一下它们之间的联系和区别。

一个共同点就是这两项技术都被炒得十分火热。根据调查找到，多达97％的企业高管回应他们的公司正在投资、建构或启动大数据和人工智能计划。

更加最重要的是，近80％的企业高管指出人工智能和大数据密切相关。可以认同的是它们是已完成任务的有所不同工具。

首先从定义抵达：人工智能（AI）是研究、研发用作仿真、伸延和拓展人的智能的理论、方法、技术及应用于系统的一门新的技术科学。它是指计算机系统不具备的能力，该能力可以遵守原本只有依赖人类智慧才能已完成的简单任务。

人工智能在上世纪80—90年代曾多次一度下滑。近年来，由于成本便宜的大规模并行计算、大数据、深度自学、人脑芯片4大催化剂的齐备，造成人工智能的发展经常出现了井喷趋势。大数据（BigData）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具展开捕猎、管理和处置的数据子集，是必须新的处置模式才能具备更加强劲的决策力、洞察找到力和流程优化能力的海量、低增长率和多样化的信息资产。

人工智能和大数据联系：人工智能打个比方，像张无忌吸取好多武林前辈的武功秘籍，大大的深度自学和普遍训练，渐渐演化升级为一个武林高手。大数据相等于张无忌从小到大自学、记忆和存储的海量武功秘籍（武学科学知识），这些武学科学知识只有通过他消化、吸取、再生才能建构出有更大的价值或本领。可以显现出，大数据是大大收集、溶解、分类等数据累积，人工智能是基于大数据的反对和收集，运用于人工原作的特定性能和运算方式来构建。

因此，人工智能必不可少大数据，人工智能必须倚赖大数据平台和技术来协助已完成深度自学演化。当今人工智能遥相呼应深度（多层）神经网络，展开深度机器学习，可以根据大量的训练数据来提升模型优化能力。但这一明显优点必须减少海量的运算。

随着计算机运算能力提高，深度神经网络充分发挥了卓越的实际应用于价值。高速分段运算、海量数据、更加优化的算法联合促使了人工智能发展的突破－所释放出的力量将彻底改变和优化人们的工作和生活（科技优化生活＾＿＾）！这对人类的发展产生意义根本性且深远影响的影响。人工智能牵涉到的领域十分普遍，且了解人们的工作和生活各个方面。

人工智能，尤其是深度自学，必须大量数据的应用于和累积。这就必须高容量存储设备来反对大量数据的存留。

随着数据的大大减少，人们开始在其中找到某种规律，引起了分析的市场需求。分析让大量的数据有了价值，金字有人工智能的机器开始懂用户想什么，必须干什么，可以预测未来变化或趋势，这种人工智能与场景的融合，要构建的就是转变生活方式和解放生产力。

很多过去只有人能做到的事情，现在更好的情况下需要通过机器构建，比如语音助手、无人驾驶汽车。更加最重要的是，当硬件性能渐渐提高、计算资源更加强劲时，成本却更加便宜。

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