人工智能之AI与Big Data

    “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、洞察发现力和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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