大数据和人工智能有什么关联,人工智能猫 dog

2024-09-14 09:31:18 智能助手

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大数据和人工智能有什么关联

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大数据和机器学习是我的主要研究方向，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

要想搞清楚大数据与AI之间的关系，首先要了解大数据和AI的概念。大数据是互联网和物联网发展的必然结果，大数据技术的重点在于实现数据价值化，整个大数据产业链也紧紧围绕数据进行展开，包括数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用。另外，云计算技术与大数据技术也有密切的联系，云计算为大数据提供了服务支撑。

人工智能目前已经经过了60多年的发展，主要的研究领域集中在机器学习、自然语言处理、自动推理、知识表示、计算机视觉和机器人学等六大方面，重点的问题在于“合理的思考”和“合理的行动”。人工智能由于是典型的交叉学科，所以目前依然处在行业发展的初期，人工智能领域依然有大量的课题需要攻克，也需要解决落地应用问题。

大数据与人工智能的关系可以通过三个角度来描述，其一是大数据是人工智能的基础，大数据带来大智慧；其二是人工智能促进大数据的发展；其三是大数据和人工智能共同组建了一个新的技术生态。

大数据的发展在很大程度上推动了人工智能的发展，比如机器学习需要大量的训练数据，数据量越大则训练的效果就会越好，所以在大数据时代，机器学习包括深度学习受到了广泛的关注，一系列基于机器学习的产品在陆续开始落地应用，比如自动驾驶、智能诊疗等。

人工智能的发展反过来也极大的促进了大数据的发展，比如人工智能领域需要采集更多的数据，而且要对这些数据进行清洗、归并、分析等处理过程，这个过程也在促进大数据技术的发展。另外，大数据和人工智能之间还存在两个重要的技术板块，其一是云计算（提供计算资源服务），其二是物联网（提供人工智能产品的落地应用场景），所以大数据和人工智能的发展将带动一个新的技术生态。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

大数据是人工智能发展的重要支撑力，为人工智能提供“养料”。例如，在 AlphaGo 的学习过程中，核心数据是来自互联网的 3000 万例棋谱。

互联网和智能手机的快速普及催生了海量数据。无论是人们无论是用手机、跑步、看电视还是行驶在车流中，几乎所有的活动都会留下数字足迹，海量数据已汇成数据洪流，加上算法的突破和计算力的支撑成就了人工智能获得突破、走向应用。

所以说，没有大数据就没有人工智能的发展。反过来看，人工智能让大数据的价值得以最大程度的挖掘运用，而如果没有人工智能，大数据的价值会大打折扣。

大数据，百度百科上是这么定义的，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。

简单说，就是不是简单的将你的性别、淘宝记录啥的数据收集起来，通常做大数据的公司还会基于这些数据进行分门别类的整理，并且对整理后的数据进行分析，比如分析出你喜欢什么样的风格的衣服，你的喜好等信息。

关于大数据，IBM概括出大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

那怎么实现上述的五大特点呢？

我们都知道，所谓大数据，就是大量的信息，利用普通的加减乘除啥的肯定会把电脑给跑废掉，不过这里的电脑不是我们用的普通的电脑，他们通常都有数据处理中心，就是高配的商业服务器。但即便高配，如果只是用简单的算法来处理，也很浪费时间。

所以这里就需要神经网络算法、机器学习等技术处理手段，软件和硬件结合起来对数据库中的数据进行处理，而使用的这些算法、机器学习等分析技术就属于人工智能。

其实人工智能是很多技术的总称，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，因为人工智能尚在发展阶段，所以也没有非常精准的定义，在行业内，人工智能与大数据密不可分，可以将很多大数据的应用（云计算平台等）归结为人工智能。

大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么，到底什么是大数据呢？

人们经常笼统地说，大数据就是大规模的数据。

这个说法并不准确。“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如，地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值，因为地球围绕太阳运转的物理规律，人们已经研究得比较清楚了。

那么，大数据到底是什么？大数据是如何产生的？什么样的数据才最有价值，最适合作为计算机的学习对象呢？

根据马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：

信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。

信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。

信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。

从应用角度来说，今天的大数据越来越多地呈现出以下一种或几种特性：

大数据越来越多地来源于生产或服务过程的副产品，但在价值上却往往超过了为了特定目的专门采集的数据。例如，谷歌曾利用全球用户查询中，涉及流行性感冒的关键词的出现频率变化情况，对2003年到2008年全球季节性流感的分布和传播进行跟踪与预测。这一预测的覆盖规模和价值甚至超出了各国卫生部门专门收集相关数据所做的预测。

大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查。例如，按照传统方式，电视台某个节目的收视率往往要由专业调查公司通过抽样调查的方式获得数据后估算出来。现在，有了微博或类似的社交网络，我们可以直接利用微博上每时每刻产生的大数据对节目热度进行分析，其准确性往往超过传统的抽样调查方式。

许多大数据都可以实时获取。例如，每年双十一，在各类电子商务平台上，每时每刻都有成千上万笔交易正在进行，所有这些交易数据在阿里交易平台的内部，都可以实时汇总，供人们对双十一当天的交易情况进行监控、管理或分析、汇总。大数据的实时性为大数据的应用提供了更多的选择，为大数据更快产生应用价值提供了基础。

大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息。假如能利用用户ID，将用户在微博上的社交行为，和用户在电子商务平台的购买行为关联起来，就可以向微博用户更准确地推荐他最喜欢的商品。聚合更多数据源，增加数据维度，这是提高大数据价值的好办法。

大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。大数据的拥有者只有基于大数据建立有效的模型和工具，才能充分发挥大数据的价值。例如利用谷歌趋势对过去5年全球地震分布进行分析汇总。根据用户查询地震相关关键词的频率，看出过去5年内主要地震的发生时间和地点。在这里，谷歌趋势就是一个利用已有大数据建模、分析、汇总的有效工具。

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人工智能的概念早在1956年就已经被提出，而目前距离大数据概念的提出不过十年左右，人工智能的诞生要远早于大数据，所以，大数据和人工智能并不存在直接的因果关系。

但是这并不代表人工智能和大数据没有关系，大数据和人工智能最为当下流行的两项重要技术，二者是互相促进的关系，而且更多的是大数据对人工智能的推动，要弄明白二者是如何相互影响的，我们需要先要大致理解大数据和人工智能的工作原理。

关于大数据

大数据这个概念其实有三层含义：第一层是指数据容量庞大，覆盖范围广泛的数据；第二层是指在这些容量巨大的数据中提取出来的可以满足我们的使用需求的有用数据；第三层是指从所获得的数据中挖掘出数据的潜能，真正应用到实际中。

所以我们看到大数据技术的核心其实是数据挖掘，而数据挖掘程度与我们的计算处理能力紧密相关。

关于人工智能

人工智能顾名思义就是一门关于扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统等的科学，机器学习是人工智能的重要内容，在机器学习中我们需要足够多的样本，样本越多机器学习就越具深度，越具可能性。

大数据和人工智能的>接洽/strong>

大数据的出现，可以为机器学习提供更多的样本，为机器学习注入动能。我们知道，人工智能旨在减少人类的整体干预，提高工作效率，而大数据的介入可以有效代替人工的作用，且不附带主观感情，以更正确的方式实现智能化。

人工智能和大数据在实际工作中主要是通过以下几种方式进行配合：

1. 异常检测，利用大数据检测分析系统异常，让机器做出反应；