大數(shù)據(jù)和人工智能都是近兩年火熱的話題，都說外行看熱鬧，內行看門道，很多人把大數(shù)據(jù)和人工智能混為一談，其實不然，大數(shù)據(jù)和人工智能之間存在著千差萬別 。 接下來我們就看看大數(shù)據(jù)和人工智能有哪些區(qū)別 。
大數(shù)據(jù)和人工智能定義上的區(qū)別大數(shù)據(jù)的定義
大數(shù)據(jù)研究機構 Gartner 把大數(shù)據(jù)定義為：需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn) 。
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大數(shù)據(jù)的意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對龐大的數(shù)據(jù)信息中的核心數(shù)據(jù)的提取
人工智能的定義
尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學 。 ”而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作 。 ”
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人工智能基本可分為“人工”和“智能”兩個部分，其中“人工”是指通過人類制造的工具，而“智能”解釋起來就比較復雜了，關于“智能”也存在著很多爭議，一部分人認為動物和人類都具備智能，但大部分人還是偏向只有人類才擁有智能這個觀點，所以人工智能也可以解釋為：人類創(chuàng)造一個跟人類一樣具備智能的機器 。
大數(shù)據(jù)和人工智能結構上的區(qū)別大數(shù)據(jù)分為三個層次
我們將大數(shù)據(jù)分為三個層次 。 一是容量很大的數(shù)據(jù)，比如兩個倉庫都堆滿了很多書，甲倉庫的書全是大學二年級數(shù)學教材，乙倉庫的為大學各類教材及其提升學生綜合能力的各類圖書，兩倉庫都滿足了“大”的要求；二是大容量且有用的數(shù)據(jù)，比如對大學教學來說，肯定上述甲倉庫的書幾乎沒用，而乙能滿足這一要求；三是從中挖掘核心數(shù)據(jù)的強大能力，這個很考水平 。
所以，大數(shù)據(jù)不能簡單地理解為數(shù)據(jù)多，其核心是數(shù)據(jù)挖掘 。 挖掘數(shù)據(jù)則要涉及到云計算 。 這種如云般運算的能力與強度，實際上就是考驗科技與研發(fā)人員的“認知”水準 。 ——摘自《新未來簡史》
第一層面是理論，從最基礎的層面上解釋大數(shù)據(jù)是什么；第二層是技術，通過技術對數(shù)據(jù)進行分析、整理、歸類等等，確定出哪些數(shù)據(jù)是有用的數(shù)據(jù)；第三層是實踐，大數(shù)據(jù)通過第二層的技術層已經(jīng)變成有用的數(shù)據(jù)了，第三層就需要把數(shù)據(jù)中的核心數(shù)據(jù)挖掘出來，這也是大數(shù)據(jù)價值的最終體現(xiàn) 。
人工智能分為兩個層次
對于人的思維模擬可以從兩條道路進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，制造出“類人腦”的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬 。
現(xiàn)代電子計算機的產(chǎn)生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬 。 ——摘自《百度百科-人工智能》
第一層結構模擬，通過模擬人類大腦的結構機制，制造出擁有智能的機器，這個方法延伸出了我們熟知的人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法；第二層功能模擬，不模仿人腦結構，直接模擬功能過程 。
大數(shù)據(jù)與人工智能的關系互助互利
大數(shù)據(jù)和人工智能協(xié)同合作，人工智能需要大數(shù)據(jù)提取的核心數(shù)據(jù)進行訓練，而訓練后的人工智能也可以幫大數(shù)據(jù)更快速的挖掘出核心數(shù)據(jù)，兩者之間互助互利 。
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智能音響就是一個很好的例子，通過人工智能技術，音響可以識別你的語音，理解你所表達的意思，通過大數(shù)據(jù)音響可以知道你什么時間段喜歡聽什么樣的歌曲，大數(shù)據(jù)加人工智能可以為人們提供更好的服務 。
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