“人工智能（AI）”和“大数据（Big Data）”这两个术语已经以闪电般的速度流行起来，那么两者之间有什么关系呢？ ？人们经常将两者混在一起。
有必要厘清它们之间的联系和区别。
它们的一个共同点是这两种技术都被大力宣传。
调查显示，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，它们是完成工作的不同工具。
我们先来定义一下：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究、开发用于模拟、延伸和拓展人的智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学。
它是指计算机系统执行只有人类智能才能完成的复杂任务的能力。
人工智能在 20 世纪 80 年代和 90 年代处于低迷时期。
近年来，由于低成本大规模并行计算、大数据、深度学习、人脑芯片四大催化剂的出现，人工智能的发展呈现井喷之势。
大数据是指在一定时间范围内无法用常规软件工具捕获、管理和处理的数据集合。
它是一个海量、大规模的数据集，需要新的处理模型具有更强的决策力、洞察发现和流程优化能力。
高增长率和多样化的信息资产。
人工智能与大数据的联系：用人工智能来比喻，张无忌从武林前辈那里吸收了很多武学秘籍，不断深入学习、广泛训练，逐渐进化升级为武林高手。
艺术大师。
大数据相当于张无忌从小学习、记忆、储存的海量武术秘籍（武术知识）。
这些武术知识只有经过他的消化、吸收和重构，才能创造出更大的价值或者技能。
可见，大数据是不断采集、沉淀、分类等数据的积累。
人工智能基于大数据的支持和采集，利用人工设定的特定性能和计算方法来实现。
因此，人工智能离不开大数据，人工智能需要依靠大数据平台和技术来帮助完成深度学习的进化。
当今的人工智能基于深度（多层）神经网络，进行深度机器学习，可以基于大量训练数据来提高模型优化能力。
但这一显着优势需要增加大量计算。
随着计算机计算能力的提高，深度神经网络发挥出了突出的实际应用价值。
高速并行计算、海量数据、更加优化的算法共同促成了人工智能发展的突破——释放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＾＿＾）！这对人类发展有着重大而深远的影响。
人工智能涉及领域广泛，渗透到人们工作、生活的方方面面。
人工智能，特别是深度学习，需要大量数据的应用和积累。
这就需要大容量的存储设备来支持大量数据的保留。
随着数据不断增加，人们开始发现其中的某些模式，从而引发分析需求。
分析使大量数据变得有价值。
嵌入人工智能的机器开始了解用户想要和需要做什么，并可以预测未来的变化或趋势。
这种人工智能与场景的结合能够实现的是生活方式的改变和解放。
生产力。
很多过去只有人类才能做的事情，现在更多情况下可以由机器完成，比如语音助手、无人驾驶汽车等。
更重要的是，随着硬件性能逐渐提升、计算资源变得更加强大，成本也变得越来越便宜。
人工智能和大数据的区别：大数据是原始输入，需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成，而人工智能是输出，即通过处理数据产生的智能。
这使得两者有着本质的不同。
人工智能是一种计算形式，允许机器执行认知功能，例如对输入进行操作或做出反应，类似于人类的做法。
人工智能系统不断改变自己的行为，以适应调查结果的变化并修改自己的反应。
人工智能系统旨在分析和解释数据，然后使用这些解释来解决现实世界的问题。
人工智能是关于决策和学习做出更好的决策。
在某些方面，人工智能将取代或部分取代人类完成某些任务，但它会比人类更快、犯的错误更少。
大数据是传统计算的一种。
它不根据结果采取行动，而只是寻找结果。
它定义了非常大的数据集，数据集既可以存在结构化数据，也可以存在非结构化数据（用法上也有差异）。
大数据主要是为了获得洞察力。
人工智能和大数据协同工作：虽然人工智能和大数据有很大不同，但它们仍然可以很好地协同工作。
这是因为人工智能需要数据来构建其智能，特别是机器学习。
在机器学习中，为了训练模型，需要大量数据，并且需要对数据进行足够好的结构化和集成，以便机器能够可靠地识别数据中的有用模式。
大数据技术正好满足了这样的要求。
人工智能基于大数据的支持和采集，通过应用人工设定的特定性能和计算方法来实现。
大数据是不断采集、沉淀、分类等数据的积累。
大数据提供了大量的数据，可以从大量复杂的数据中提取或分离出有用的数据，然后用于人工智能。
即人工智能和机器学习中使用的数据被“清洗”，不相关、重复和不必要的数据被删除。
这些“清理”任务都是由大数据技术来完成或保证的。
大数据可以提供训练学习算法所需的数据。
数据学习有两种类型：初始离线训练数据学习和长期在线训练数据学习。
一旦人工智能应用程序完成初始离线训练，它就不会停止从数据中学习。
他们将继续在线收集新数据，并根据数据变化调整自己的行动。
因此，数据分为初始数据和长期（持续）数据。
机器学习不断地从最初收集的数据和随着时间的推移收集的数据进行学习和训练。
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，它是拥有数千个核心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。
人工智能需要通过反复试验来学习，这需要大量的数据来教授和训练人工智能。
人工智能应用的数据越多，获得的结果就越准确。
因此，可以看出，人工智能依赖于大数据，或者说人工智能的底层是基于大数据的。
此外，在大数据发挥作用的同时，人工智能开发者也不能忘记，大数据的应用必然会给个人隐私保护带来挑战。
有效、合法、合理的收集、利用和保护大数据是人工智能时代的基本要求。
最后需要澄清的一点是：大数据在人工智能中的作用是将人或物体的行为抽象或转化为海量数据，并对数据进行清洗、改进等预处理，以供人工智能系统使用。
进行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分，而不是全部。
结论：人工智能和大数据既相关又不同，可以协同工作。
人工智能需要通过试错来学习，需要大数据来教授和训练人工智能。
人工智能需要依靠大数据来构建其智能。
大数据在人工智能中发挥作用的同时，人工智能开发者也不能忘记合理收集和利用大数据，并注重个人隐私的保护。
对数据进行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分，而不是全部。