大数据的人工智能区别

　　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。传统的计算应用程序也会对数据做出反应，但反应和响应都必须采用人工编码。如果出现任何类型的差错，就像意外的结果一样，应用程序无法做出反应。而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。

　　大数据（BigData），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。大数据是以数据为核心资源，将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示，最终实现数据的价值。

　　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，但也可以是极其多样的数据。在大数据集中，可以存在结构化数据，如关系数据库中的事务数据，以及结构化或非结构化数据，例如图像、电子邮件数据、传感器数据等。

　　它们在使用上也有差异。大数据主要是为了获得洞察力，例如Netflix网站可以根据人们观看的内容了解电影或电视节目，并向观众推荐哪些内容。因为它考虑了客户的习惯以及他们喜欢的内容，推断出客户可能会有同样的感觉。

　　大数据与人工智能一个比较明显的区别就在于大数据是需要变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则不同，它是要输出，也就是就是处理数据产生的智能，所以由此看出，他们两者就有着本质上的区别。

　　大数据是一种比较传统的运算，它只是去寻找结果，在大数据集中，可以存在结构化数据，就像关系数据库中的书屋数据以及结构化或者是非结构化数据，例如电子邮件数据、传感器数据等等。

　　人工智能则是一种计算形式，它支持机器执行认知功能，比如说对输入作出反应，和人类的做法有点相似，传统的计算应用程序同样会对数据起作用，但反应都一定采用人工编码，如果出现任何差错，就像意外的结果差不多，应用程序不能作出反应，然而人工智能系统一直在改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。

　　虽然大数据与人工智能有着较大区别，不过它们二者依旧可以很好的协同工作，这是因为人工智能需要数据来建立其智能，尤其是机器学习，就像机器学习图像识别应用程序可以查看数以万计的飞机图像，以了解飞机的构成，方便以后能够识别出它们。

　　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。

　　数据分析、大数据分析、人工智能三者关系非常紧密，数据作为人工智能三大基础之一（另外两个是算法和算力），人类对数据的认识与解读能力很大程度上推动了人工智能技术的发展。