“人工智能（AI）”和”大數據 （Big Data）”兩個詞以迅雷不及掩耳之勢流行開來，那么這兩者之間有什么關系嗎？常常有人把兩者混肴在一起。有必要厘清一下它們之間的聯系和區別。

一個共同點就是這兩項技術都被炒得非?；馃?。根據調查發現，超過97％的企業高管表示他們的公司正在投資、構建或啟動大數據和人工智能計劃。更重要的是，近80％的企業高管認為人工智能和大數據密切相關。可以肯定的是它們是完成任務的不同工具。

首先從定義出發：

人工智能（AI）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。它是指計算機系統具備的能力，該能力可以履行原本只有依靠人類智慧才能完成的復雜任務。人工智能在上世紀80—90年代曾經一度低迷。近年來，由于成本低廉的大規模并行計算、大數據、深度學習、人腦芯片4大催化劑的齊備，導致人工智能的發展出現了井噴趨勢。

大數據（BigData）是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

人工智能和大數據聯系：

人工智能打個比方，像張無忌吸收好多武林前輩的武功秘籍，不斷的深度學習和廣泛訓練，逐漸進化升級為一個武林高手。

大數據相當于張無忌從小到大學習、記憶和存儲的海量武功秘籍（武學知識），這些武學知識只有通過他消化、吸收、再造才能創造出更大的價值或本領。

可以看出，大數據是不斷采集、沉淀、分類等數據積累，人工智能是基于大數據的支持和采集，運用于人工設定的特定性能和運算方式來實現。因此，人工智能離不開大數據，人工智能需要依賴大數據平臺和技術來幫助完成深度學習進化。

當今人工智能立足于深度（多層）神經網絡，進行深度機器學習，可以根據大量的訓練數據來提高模型優化能力。但這一顯著優點需要增加海量的運算。隨著計算機運算能力提升，深度神經網絡發揮了杰出的實際應用價值。高速并行運算、海量數據、更優化的算法共同促成了人工智能發展的突破－所釋放出來的力量將徹底改變和優化人們的工作和生活（科技優化生活＾＿＾）！這對人類的發展產生意義重大且深遠的影響。

人工智能涉及的領域非常廣泛，且深入人們的工作和生活各個方面。人工智能，特別是深度學習，需要大量數據的應用和積累。這就需要高容量存儲設備來支持大量數據的留存。隨著數據的不斷增加，人們開始在其中發現某種規律，引發了分析的需求。分析讓大量的數據有了價值，嵌有人工智能的機器開始懂得用戶想要什么，需要干什么，可以預測未來變化或趨勢，這種人工智能與場景的結合，要實現的就是改變生活方式和解放生產力。很多過去只有人能做的事情，現在更多的情況下能夠通過機器實現，比如語音助手、無人駕駛汽車。更重要的是，當硬件性能逐漸提升、計算資源越來越強大時，成本卻越來越低廉。

人工智能和大數據區別：

大數據是需要在數據變得有用之前進行清理、結構化和集成的原始輸入，而人工智能則是輸出，即處理數據產生的智能。這使得兩者有著本質上的不同。

人工智能是一種計算形式，它允許機器執行認知功能，例如對輸入起作用或作出反應，類似于人類的做法。人工智能系統不斷改變它們的行為，以適應調查結果的變化并修改它們的反應。人工智能系統旨在分析和解釋數據，然后根據這些解釋來解決實際問題。人工智能是關于決策和學習做出更好的決定。在某些方面人工智能會代替或部分代替人類來完成某些任務，但比人類速度更快，錯誤更少。

大數據是一種傳統計算。它不會根據結果采取行動，而只是尋找結果。它定義了非常大的數據集，可以存在結構化數據或非結構化數據（在使用上也有差異）。大數據主要是為了獲得洞察力。

人工智能和大數據協同：

雖然人工智能和大數據有很大的區別，但它們仍然能夠很好地協同工作。這是因為人工智能需要數據來建立其智能，特別是機器學習。

機器學習中，為了訓練模型，需要大量的數據，而且數據需要結構化和集成到足夠好的程度，以便機器能夠可靠地識別數據中的有用模式。大數據技術滿足這樣的要求。

人工智能是基于大數據的支持和采集，運用于人工設定的特定性能和運算方式來實現的，大數據是不斷采集、沉淀、分類等數據積累。

大數據提供了大量的數據，并且能從大量繁雜的數據中提取或分離出有用的數據，然后供人工智能來使用。即人工智能和機器學習中使用的數據已經被“清理”了，無關的、重復的和不必要的數據已經被清除。這些“清理”工作是由大數據技術來完成或保障的。

大數據可以提供訓練學習算法所需的數據。有兩種類型的數據學習：初期離線訓練數據學習和長期在線訓練數據學習。人工智能應用程序一旦完成最初離線培訓，并不會停止數據學習。隨著數據的變化，它們將繼續在線收集新數據，并調整它們的行動。因此，數據分為初期的和長期的（持續的）。機器學習從初期和長期收集到的數據中不斷學習和訓練。不斷學習和磨練其人工智能的模型和參數。

人工智能發展的最大飛躍是大規模并行處理器的出現，特別是GPU，它是具有數千個內核的大規模并行處理單元。這大大加快了人工智能算法的計算速度。人工智能需要通過試驗和錯誤學習，這需要大量的數據來教授和培訓人工智能。人工智能應用的數據越多，其獲得的結果就越準確。因此可以看出，人工智能是依托于大數據，或者說人工智能底層基于大數據。

此外，在大數據發揮作用的同時，人工智能研發者也一定不要忘了，大數據的應用必然會帶來個人隱私保護方面的挑戰。有效、合法、合理地收集、利用、保護大數據，是人工智能時代的基本要求。

最后還要澄清的一點是：大數據在人工智能中的作用是將人類或物體行為活動抽象為或轉變為海量數據，對數據清洗、提質等預處理，供人工智能系統使用，而對數據進行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分，并非全部。

結語：

人工智能和大數據既有聯系又有區別，且可以協同工作。人工智能需要通過試驗和錯誤學習，需要大數據來教授和培訓人工智能。人工智能需要依托大數據來建立其智能。在大數據在人工智能中發揮作用的同時，人工智能研發者千萬不要忘了，合理地收集和利用大數據，注意個人隱私的保護。對數據進行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分，并非全部。