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导读: 人工智能与大数据是我们耳熟能详的流行术语,常常有人把两者混肴在一起。它们之间有什么联系,又有什么区别?有必要厘清它们之间的关系。

人工智能(AI)”和”大数据 (Big Data)”两个词以迅雷不及掩耳之势流行开来,那么这两者之间有什么关系吗?常常有人把两者混肴在一起。有必要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非常火热。根据调查发现,超过97%的企业高管表示他们的公司正在投资、构建或启动大数据和人工智能计划。更重要的是,近80%的企业高管认为人工智能和大数据密切相关。可以肯定的是它们是完成任务的不同工具。

首先从定义出发:

人工智能(AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是指计算机系统具备的能力,该能力可以履行原本只有依靠人类智慧才能完成的复杂任务。人工智能在上世纪80—90年代曾经一度低迷。近年来,由于成本低廉的大规模并行计算大数据深度学习人脑芯片4大催化剂的齐备,导致人工智能的发展出现了井喷趋势。

大数据(BigData)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力洞察发现力流程优化能力的海量、高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,像张无忌吸收好多武林前辈的武功秘籍,不断的深度学习和广泛训练,逐渐进化升级为一个武林高手。

大数据相当于张无忌从小到大学习、记忆和存储的海量武功秘籍(武学知识),这些武学知识只有通过他消化、吸收、再造才能创造出更大的价值或本领。

可以看出,大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累,人工智能是基于大数据的支持和采集,运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现。因此,人工智能离不开大数据,人工智能需要依赖大数据平台和技术来帮助完成深度学习进化。

当今人工智能立足于深度(多层)神经网络,进行深度机器学习,可以根据大量的训练数据来提高模型优化能力。但这一显著优点需要增加海量的运算。随着计算机运算能力提升,深度神经网络发挥了杰出的实际应用价值。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破-所释放出来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重大且深远的影响。

人工智能涉及的领域非常广泛,且深入人们的工作和生活各个方面。人工智能,特别是深度学习,需要大量数据的应用和积累。这就需要高容量存储设备来支持大量数据的留存。随着数据的不断增加,人们开始在其中发现某种规律,引发了分析的需求。分析让大量的数据有了价值,嵌有人工智能的机器开始懂得用户想要什么,需要干什么,可以预测未来变化或趋势,这种人工智能与场景的结合,要实现的就是改变生活方式和解放生产力。很多过去只有人能做的事情,现在更多的情况下能够通过机器实现,比如语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是,当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时,成本却越来越低廉。

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