大資料是什麼？

先來看看大資料。近年來，大資料不斷的被神化和妖魔化，現如今要我們具體的給當下的大資料下個定義，相信大家都沒有這麼大的信心能夠做到吧。但為了說清楚大資料和人工智慧的差異，我們還是迴歸大資料的本質：海量的、多維度、多形式的資料。

AI（人工智慧）是什麼？

那麼人工智慧（AI）呢？人工智慧（AI）是透過研究、開發，來找到用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的綜合性的科學技術。其表現為，讓計算機系統透過機器學習等方式，來獲得可以履行原本只有依靠我們人類的智慧才能勝任的複雜指令任務的才能。

大資料和人工智慧有何區別

兩這之間的主要區別，還是在於其要達成的目標和實現目標的手段不同。

大資料主要目的是為了透過對於資料的對比分析，來掌握和推演出更優的方案。就拿影片推送為例。我們之所以會接收到不同的推送內容，便是因為大資料根據我們日常觀看的內容，綜合考慮了我們的觀看習慣和日常的觀看內容；推斷出哪些內容更可能讓我們會有同樣的感覺，並向將其推送給我們。

而人工智慧的開發，則是為了輔助和代替我們更快、更好的完成某些任務或進行某些決定。其實，不管是汽車自動駕駛、自我軟體調整亦或者是醫學樣本檢查工作，人工智慧都是在人類之前完成相同的任務，但區別就在於其速度更快、錯誤更少。其能透過機器學習的方法，掌握我們日常進行的重複性的事項，並以其計算機的處理優勢來高效的達成目標。

大資料和人工智慧有何聯絡？

大資料是AI發展的基礎和催化劑，而AI是大資料的一種終極表現形式。兩者都體現了對於我們網際網路的海量資訊資料的處理和利用。

提示：本文是網路複製過來的

大資料和機器學習是我的主要研究方向，同時也在帶相關方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

要想搞清楚大資料與AI之間的關係，首先要了解大資料和AI的概念。大資料是網際網路和物聯網發展的必然結果，大資料技術的重點在於實現資料價值化，整個大資料產業鏈也緊緊圍繞資料進行展開，包括資料的採集、儲存、安全、分析、呈現和應用。另外，雲計算技術與大資料技術也有密切的聯絡，雲計算為大資料提供了服務支撐。

人工智慧目前已經經過了60多年的發展，主要的研究領域集中在機器學習、自然語言處理、自動推理、知識表示、計算機視覺和機器人學等六大方面，重點的問題在於“合理的思考”和“合理的行動”。人工智慧由於是典型的交叉學科，所以目前依然處在行業發展的初期，人工智慧領域依然有大量的課題需要攻克，也需要解決落地應用問題。

大資料與人工智慧的關係可以透過三個角度來描述，其一是大資料是人工智慧的基礎，大資料帶來大智慧；其二是人工智慧促進大資料的發展；其三是大資料和人工智慧共同組建了一個新的技術生態。

大資料的發展在很大程度上推動了人工智慧的發展，比如機器學習需要大量的訓練資料，資料量越大則訓練的效果就會越好，所以在大資料時代，機器學習包括深度學習受到了廣泛的關注，一系列基於機器學習的產品在陸續開始落地應用，比如自動駕駛、智慧診療等。

人工智慧的發展反過來也極大的促進了大資料的發展，比如人工智慧領域需要採集更多的資料，而且要對這些資料進行清洗、歸併、分析等處理過程，這個過程也在促進大資料技術的發展。另外，大資料和人工智慧之間還存在兩個重要的技術板塊，其一是雲計算（提供計算資源服務），其二是物聯網（提供人工智慧產品的落地應用場景），所以大資料和人工智慧的發展將帶動一個新的技術生態。