人工智能之AI与Big Data
前言： 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。
人工智能和大数据区别：
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。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。人工智能系统旨在分析和解释数据，然后根据这些解释来解决实际问题。人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。在某些方面人工智能会代替或部分代替人类来完成某些任务，但比人类速度更快，错误更少。
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，可以存在结构化数据或非结构化数据（在使用上也有差异）。大数据主要是为了获得洞察力。
人工智能和大数据协同：
虽然人工智能和大数据有很大的区别，但它们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。
机器学习中，为了训练模型，需要大量的数据，而且数据需要结构化和集成到足够好的程度，以便机器能够可靠地识别数据中的有用模式。大数据技术满足这样的要求。
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的，大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累。
大数据提供了大量的数据，并且能从大量繁杂的数据中提取或分离出有用的数据，然后供人工智能来使用。即人工智能和机器学习中使用的数据已经被“清理”了，无关的、重复的和不必要的数据已经被清除。这些“清理”工作是由大数据技术来完成或保障的。
大数据可以提供训练学习算法所需的数据。有两种类型的数据学习：初期离线训练数据学习和长期在线训练数据学习。人工智能应用程序一旦完成最初离线培训，并不会停止数据学习。随着数据的变化，它们将继续在线收集新数据，并调整它们的行动。因此，数据分为初期的和长期的（持续的）。机器学习从初期和长期收集到的数据中不断学习和训练。不断学习和磨练其人工智能的模型和参数。
人工智能发展的最大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。这大大加快了人工智能算法的计算速度。人工智能需要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。因此可以看出，人工智能是依托于大数据，或者说人工智能底层基于大数据。
此外，在大数据发挥作用的同时，人工智能研发者也一定不要忘了，大数据的应用必然会带来个人隐私保护方面的挑战。有效、合法、合理地收集、利用、保护大数据，是人工智能时代的基本要求。
最后还要澄清的一点是：大数据在人工智能中的作用是将人类或物体行为活动抽象为或转变为海量数据，对数据清洗、提质等预处理，供人工智能系统使用，而对数据进行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分，并非全部。
结语：
人工智能和大数据既有联系又有区别，且可以协同工作。人工智能需要通过试验和错误学习，需要大数据来教授和培训人工智能。人工智能需要依托大数据来建立其智能。在大数据在人工智能中发挥作用的同时，人工智能研发者千万不要忘了，合理地收集和利用大数据，注意个人隐私的保护。对数据进行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分，并非全部。
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