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本文主要是介绍 大数据和AI联系区别(一) 。
# 大数据和人工智能AI的联系和区别
大数据和人工智能两个词是我们现在频繁听到的两个词汇，那么这两者之间到底有什么联系呢？
首先我们要了解到什么是大数据？什么是人工智能？
# 大数据定义
大数据就是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。人工智能：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。
# 大数据和人工智能的联系
就定义来看我们并没有发现两者之间实质性的联系，但仔细研究两者却又紧密的联系，一方面：人工智能需要大量的数据来作为他们创新和发现的基础；另一方面：大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作。比如：机器学习就是数据分析的常用方式，在大数据价值的两个主要体现当中，数据运用的的主要体现之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行效果就会越好，因为智能体需要大量的数据来进行验证和判断，从而保障运行的稳定性和可靠性。
其实，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。
综上，【大数据和人工智能的联系就是】：有足够的数据作为深度学习的输入，计算机就可以学会以往只有人类才能理解的念破知识，然后再将这些概念或知识应用到之前从来没有看见过的新数据上。
# 大数据和人工智能区别
大数据和人工智能区别：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。大数据主要是为了获得洞察力。
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大数据和人工智能都是近两年火热的话题，都说外行看热闹，内行看门道，很多人把大数据和人工智能混为一谈，其实不然，大数据和人工智能之间存在着千差万别。接下来我们就看看大数据和人工智能有哪些区别。
# 大数据和人工智能定义上的区别
# 大数据的定义
大数据研究机构Gartner 把大数据定义为：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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对庞大的数据信息中的核心数据的提取。
# 人工智能的定义
尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”
人工智能基本可分为“人工”和“智能”两个部分，其中“人工”是指通过人类制造的工具，而“智能”解释起来就比较复杂了，关于“智能”也存在着很多争议，一部分人认为动物和人类都具备智能，但大部分人还是偏向只有人类才拥有智能这个观点，所以人工智能也可以解释为：人类创造一个跟人类一样具备智能的机器。
# 大数据和人工智能结构上的区别
# 大数据分为三个层次
我们将大数据分为三个层次。
一是容量很大的数据，比如两个仓库都堆满了很多书，甲仓库的书全是大学二年级数学教材，乙仓库的为大学各类教材及其提升学生综合能力的各类图书，两仓库都满足了“大”的要求；二是大容量且有用的数据，比如对大学教学来说，肯定上述甲仓库的书几乎没用，而乙能满足这一要求；三是从中挖掘核心数据的强大能力，这个很考水平。
所以，大数据不能简单地理解为数据多，其核心是数据挖掘。挖掘数据则要涉及到云计算。这种如云般运算的能力与强度，实际上就是考验科技与研发人员的“认知”水准。——摘自《新未来简史》
第一层面是理论，从最基础的层面上解释大数据是什么；
第二层是技术，通过技术对数据进行分析、整理、归类等等，确定出哪些数据是有用的数据；
第三层是实践，大数据通过第二层的技术层已经变成有用的数据了，第三层就需要把数据中的核心数据挖掘出来，这也是大数据价值的最终体现。
# 人工智能分为两个层次
对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。
现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。——摘自《百度百科-人工智能》
第一层结构模拟，通过模拟人类大脑的结构机制，制造出拥有智能的机器，这个方法延伸出了我们熟知的人工神经网络算法；第二层功能模拟，不模仿人脑结构，直接模拟功能过程。
# 大数据与人工智能的关系
# 互助互利
大数据和人工智能协同合作，人工智能需要大数据提取的核心数据进行训练，而训练后的人工智能也可以帮大数据更快速的挖掘出核心数据，两者之间互助互利。
智能音响就是一个很好的例子，通过人工智能技术，音响可以识别你的语音，理解你所表达的意思，通过大数据音响可以知道你什么时间段喜欢听什么样的歌曲，大数据加人工智能可以为人们提供更好的服务。
# 总结
总而言之，大数据和人工智能是两种独立的技术，大数据主要是核心数据的挖掘，而人工智能主要是了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
# 参考文章
- https://baijiahao.baidu.com/s?id=1661577374573513559&wfr=spider&for=pc
- https://www.sohu.com/a/427334483_100065429
