人工智能和大數(shù)據(jù)是緊密相關(guān)的兩種技術(shù)，二者既有聯(lián)系，又有區(qū)別。

1.人工智能與大數(shù)據(jù)的聯(lián)系

一方面，人工智能需要數(shù)據(jù)來建立其智能，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)圖像識(shí)別應(yīng)用程序可以查看數(shù)以萬計(jì)的飛機(jī)圖像，以了解飛機(jī)的構(gòu)成，以便將來能夠識(shí)別出它們。人工智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)越多，其獲得的結(jié)果就越準(zhǔn)確。在過去，人工智能由于處理器速度慢、數(shù)據(jù)量小而不能很好地工作。今天，大數(shù)據(jù)為人工智能提供了海量的數(shù)據(jù)，使得人工智能技術(shù)有了長(zhǎng)足的發(fā)展，甚至可以說，沒有大數(shù)據(jù)就沒有人工智能。

另一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)為人工智能提供了強(qiáng)大的存儲(chǔ)能力和計(jì)算能力。在過去，人工智能算法都是依賴于單機(jī)的存儲(chǔ)和單機(jī)的算法，而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的單機(jī)存儲(chǔ)和單機(jī)算法都已經(jīng)無能為力，建立在集群技術(shù)之上的大數(shù)據(jù)技術(shù)(主要是分布式存儲(chǔ)和分布式計(jì)算)，可以為人工智能提供強(qiáng)大的存儲(chǔ)能力和計(jì)算能力。

2.人工智能與大數(shù)據(jù)的區(qū)別

人工智能與大數(shù)據(jù)也存在著明顯的區(qū)別，人工智能是一種計(jì)算形式，它允許機(jī)器執(zhí)行認(rèn)知功能，例如對(duì)輸入起作用或作出反應(yīng)，類似于人類的做法，而大數(shù)據(jù)是一種傳統(tǒng)計(jì)算，它不會(huì)根據(jù)結(jié)果采取行動(dòng)，只是尋找結(jié)果。

另外，二者要達(dá)成的目標(biāo)和實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的手段不同。大數(shù)據(jù)主要目的是通過數(shù)據(jù)的對(duì)比分析來掌握和推演出更優(yōu)的方案。就拿視頻推送為例，我們之所以會(huì)接收到不同的推送內(nèi)容，便是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)根據(jù)我們?nèi)粘Ｓ^看的內(nèi)容，綜合考慮了我們的觀看習(xí)慣和日常的觀看內(nèi)容;推斷出哪些內(nèi)容更可能讓我們會(huì)有同樣的感覺，并向?qū)⑵渫扑徒o我們。而人工智能的開發(fā)，則是為了輔助和代替我們更快、更好地完成某些任務(wù)或進(jìn)行某些決定。不管是汽車自動(dòng)駕駛、自我軟件調(diào)整亦或者是醫(yī)學(xué)樣本檢查工作，人工智能都是在人類之前完成相同的任務(wù)，但區(qū)別就在于其速度更快、錯(cuò)誤更少，它能通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，掌握我們?nèi)粘＿M(jìn)行的重復(fù)性的事項(xiàng)，并以其計(jì)算機(jī)的處理優(yōu)勢(shì)來高效的達(dá)成目標(biāo)。

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