人工智能与大数据论文2000字

所谓的大数据，是指非常多的数据的集合，机器从这些数据中提取普遍规律，进而形成一种流程或者模式化的处理应对机制，这就是所谓的人工智能。人工智能在处理或运作时，根据大数据进行分析，筛选出最合适的应对模式。

人工智能在21世纪确实给我们带来了很多便利，例如现在饭馆都不用用员工上餐了，可以改用机器人上餐，而且还可以监测到用餐的水平

了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。1、大数据大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。2、人工智能人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。3、大数据与人工智能大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。

人工智能和大数据是人们耳熟能详的流行术语，但也可能会有一些混淆。人工智能和大数据有什么相似之处和不同之处?它们有什么共同点吗?它们是否相似?能进行有效的比较吗有人认为将人工智能与大数据结合在一起是一个很自然的错误，其部分原因是两者实际上是一致的。但它们是完成相同任务的不同工具。但首先要做的事是先弄清二者的定义。很多人并不知道这些。人工智能与大数据一个主要的区别是大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。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。支持人工智能的机器旨在分析和解释数据，然后根据这些解释解决问题。通过机器学习，计算机会学习一次如何对某个结果采取行动或做出反应，并在未来知道采取相同的行动。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。人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本，人工智能都会在人类之前完成相同的任务，但速度更快，错误更少。虽然它们有很大的区别，但人工智能和大数据仍然能够很好地协同工作。这是因为人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习。例如，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，以便将来能够识别出它们。人工智能实现最大的飞跃是大规模并行处理器的出现，特别是GPU，它是具有数千个内核的大规模并行处理单元，而不是CPU中的几十个并行处理单元。这大大加快了现有的人工智能算法的速度，现在已经使它们可行。大数据可以采用这些处理器，机器学习算法可以学习如何重现某种行为，包括收集数据以加速机器。人工智能不会像人类那样推断出结论。它通过试验和错误学习，这需要大量的数据来教授和培训人工智能。人工智能应用的数据越多，其获得的结果就越准确。在过去，人工智能由于处理器速度慢、数据量小而不能很好地工作。也没有像当今先进的传感器，并且当时互联网还没有广泛使用，所以很难提供实时数据。人们拥有所需要的一切：快速的处理器、输入设备、网络和大量的数据集。毫无疑问，没有大数据就没有人工智能。

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。

大数据和人工智能的联系：人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作。数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，智能体需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。大数据和人工智能的区别：大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。达内教育开设大数据云计算课程体系，内容较全，技术深，深受广大学员好评，且就业前景非常好。更多关于大数据和人工智能的相关知识，推荐咨询达内教育。达内对标企业人才标准制定专业学习计划囊括主流热点技术，独创TTS0教学系统，实战讲师经验丰富，多种班型任你选择。目前已在北京、上海、广州等70个大中城市成立了342家学习中心。企业级项目,课程穿插大厂真实项目讲解，1v1督学,跟踪式学习,有疑问随时沟通。感兴趣的话点击此处，免费学习一下