人工智慧和大資料是人們耳熟能詳的流行術語，但也可能會有一些混淆。人工智慧和大資料有什麼相似之處和不同之處?它們有什麼共同點嗎?它們是否相似?能進行有效的比較嗎有人認為將人工智慧與大資料結合在一起是一個很自然的錯誤，其部分原因是兩者實際上是一致的。但它們是完成相同任務的不同工具。但首先要做的事是先弄清二者的定義。很多人並不知道這些。人工智慧與大資料一個主要的區別是大資料是需要在資料變得有用之前進行清理、結構化和整合的原始輸入，而人工智慧則是輸出，即處理資料產生的智慧。這使得兩者有著本質上的不同。人工智慧是一種計算形式，它允許機器執行認知功能，例如對輸入起作用或作出反應，類似於人類的做法。傳統的計算應用程式也會對資料做出反應，但反應和響應都必須採用人工編碼。如果出現任何型別的差錯，就像意外的結果一樣，應用程式無法做出反應。而人工智慧系統不斷改變它們的行為，以適應調查結果的變化並修改它們的反應。支援人工智慧的機器旨在分析和解釋資料，然後根據這些解釋解決問題。透過機器學習，計算機會學習一次如何對某個結果採取行動或做出反應，並在未來知道採取相同的行動。大資料是一種傳統計算。它不會根據結果採取行動，而只是尋找結果。它定義了非常大的資料集，但也可以是極其多樣的資料。在大資料集中，可以存在結構化資料，如關係資料庫中的事務資料，以及結構化或非結構化資料，例如影象、電子郵件資料、感測器資料等。它們在使用上也有差異。大資料主要是為了獲得洞察力，例如Netflix網站可以根據人們觀看的內容瞭解電影或電視節目，並向觀眾推薦哪些內容。因為它考慮了客戶的習慣以及他們喜歡的內容，推斷出客戶可能會有同樣的感覺。人工智慧是關於決策和學習做出更好的決定。無論是自我調整軟體、自動駕駛汽車還是檢查醫學樣本，人工智慧都會在人類之前完成相同的任務，但速度更快，錯誤更少。雖然它們有很大的區別，但人工智慧和大資料仍然能夠很好地協同工作。這是因為人工智慧需要資料來建立其智慧，特別是機器學習。例如，機器學習影象識別應用程式可以檢視數以萬計的飛機影象，以瞭解飛機的構成，以便將來能夠識別出它們。人工智慧實現最大的飛躍是大規模並行處理器的出現，特別是GPU，它是具有數千個核心的大規模並行處理單元，而不是CPU中的幾十個並行處理單元。這大大加快了現有的人工智慧演算法的速度，現在已經使它們可行。大資料可以採用這些處理器，機器學習演算法可以學習如何重現某種行為，包括收集資料以加速機器。人工智慧不會像人類那樣推斷出結論。它透過試驗和錯誤學習，這需要大量的資料來教授和培訓人工智慧。人工智慧應用的資料越多，其獲得的結果就越準確。在過去，人工智慧由於處理器速度慢、資料量小而不能很好地工作。也沒有像當今先進的感測器，並且當時網際網路還沒有廣泛使用，所以很難提供實時資料。人們擁有所需要的一切：快速的處理器、輸入裝置、網路和大量的資料集。毫無疑問，沒有大資料就沒有人工智慧。
人工智慧和大資料是人們耳熟能詳的流行術語，但也可能會有一些混淆。人工智慧和大資料有什麼相似之處和不同之處?它們有什麼共同點嗎?它們是否相似?能進行有效的比較嗎有人認為將人工智慧與大資料結合在一起是一個很自然的錯誤，其部分原因是兩者實際上是一致的。但它們是完成相同任務的不同工具。但首先要做的事是先弄清二者的定義。很多人並不知道這些。人工智慧與大資料一個主要的區別是大資料是需要在資料變得有用之前進行清理、結構化和整合的原始輸入，而人工智慧則是輸出，即處理資料產生的智慧。這使得兩者有著本質上的不同。人工智慧是一種計算形式，它允許機器執行認知功能，例如對輸入起作用或作出反應，類似於人類的做法。傳統的計算應用程式也會對資料做出反應，但反應和響應都必須採用人工編碼。如果出現任何型別的差錯，就像意外的結果一樣，應用程式無法做出反應。而人工智慧系統不斷改變它們的行為，以適應調查結果的變化並修改它們的反應。支援人工智慧的機器旨在分析和解釋資料，然後根據這些解釋解決問題。透過機器學習，計算機會學習一次如何對某個結果採取行動或做出反應，並在未來知道採取相同的行動。大資料是一種傳統計算。它不會根據結果採取行動，而只是尋找結果。它定義了非常大的資料集，但也可以是極其多樣的資料。在大資料集中，可以存在結構化資料，如關係資料庫中的事務資料，以及結構化或非結構化資料，例如影象、電子郵件資料、感測器資料等。它們在使用上也有差異。大資料主要是為了獲得洞察力，例如Netflix網站可以根據人們觀看的內容瞭解電影或電視節目，並向觀眾推薦哪些內容。因為它考慮了客戶的習慣以及他們喜歡的內容，推斷出客戶可能會有同樣的感覺。人工智慧是關於決策和學習做出更好的決定。無論是自我調整軟體、自動駕駛汽車還是檢查醫學樣本，人工智慧都會在人類之前完成相同的任務，但速度更快，錯誤更少。雖然它們有很大的區別，但人工智慧和大資料仍然能夠很好地協同工作。這是因為人工智慧需要資料來建立其智慧，特別是機器學習。例如，機器學習影象識別應用程式可以檢視數以萬計的飛機影象，以瞭解飛機的構成，以便將來能夠識別出它們。人工智慧實現最大的飛躍是大規模並行處理器的出現，特別是GPU，它是具有數千個核心的大規模並行處理單元，而不是CPU中的幾十個並行處理單元。這大大加快了現有的人工智慧演算法的速度，現在已經使它們可行。大資料可以採用這些處理器，機器學習演算法可以學習如何重現某種行為，包括收集資料以加速機器。人工智慧不會像人類那樣推斷出結論。它透過試驗和錯誤學習，這需要大量的資料來教授和培訓人工智慧。人工智慧應用的資料越多，其獲得的結果就越準確。在過去，人工智慧由於處理器速度慢、資料量小而不能很好地工作。也沒有像當今先進的感測器，並且當時網際網路還沒有廣泛使用，所以很難提供實時資料。人們擁有所需要的一切：快速的處理器、輸入裝置、網路和大量的資料集。毫無疑問，沒有大資料就沒有人工智慧。