人工智能和大数据的区别_大数据人工智能哪个好

人工智能和大数据的区别_大数据人工智能哪个好

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什么是人工智能

  人工智能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。硬件体系能力的不足加上发展道路上曾经出现偏差,以及算法的缺陷,使得人工智能技术的发展在上世纪80—90年代曾经一度低迷。近年来,成本低廉的大规模并行计算、大数据、深度学习算法、人脑芯片4大催化剂的齐备,导致人工智能的发展出现了向上的拐点。

 

什么是大数据

  大数据(big data),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。

  对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

  人工智能和大数据的区别_大数据人工智能哪个好

 人工智能和大数据的区别

  大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识,这些知识只有通过消化,吸收、再造才能创造出更大的价值。

  人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识,不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据,更是基于云计算平台完成深度学习进化。

  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。

  与以前的众多数据分析技术相比,人工智能技术立足于神经网络,同时发展出多层神经网络,从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比,这一算法并无多余的假设前提(比如线性建模需要假设数据之间的线性关系),而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。

  但这一显著的优点带来的便是显著增加的运算量。在计算机运算能力取得突破以前,这样的算法几乎没有实际应用的价值。大概十几年前,我们尝试用神经网络运算一组并不海量的数据,整整等待三天都不一定会有结果。但今天的情况却大大不同了。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。这一突破,如果我们在三十年以后回头来看,将会是不弱于互联网对人类产生深远影响的另一项技术,它所释放的力量将再次彻底改变我们的生活。

  大数据人工智能哪个好

  人工智能涉及的领域非常广泛,工业、航天、商业都有应用,并且已经深入人们的生活,打开手机中的Cortana或者Siri,这就是AI的产物。要知道,在几十年前,这种超前的技术是不受认可的,教授相关课程的学校也是寥寥无几。究其原因,主要就是数据的积累和应用。高容量存储设备丰富了数据量的留存,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,机器开始懂得用户想要什么,可以预测未来的天气和球赛的比分,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。具体来说,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,典型的例子包括语音助手、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。

  所以说各有各的好。IMG_20180523_145715_副本.jpg

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