大數(shù)據(jù)的人工智能區(qū)別

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?！倍硪粋€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?！?/p>

人工智能是一種計算形式，它允許機器執(zhí)行認知功能，例如對輸入起作用或作出反應，類似于人類的做法。傳統(tǒng)的計算應用程序也會對數(shù)據(jù)做出反應，但反應和響應都必須采用人工編碼。如果出現(xiàn)任何類型的差錯，就像意外的結果一樣，應用程序無法做出反應。而人工智能系統(tǒng)不斷改變它們的行為，以適應調(diào)查結果的變化并修改它們的反應。

大數(shù)據(jù)（BigData），指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是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)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)是以數(shù)據(jù)為核心資源，將產(chǎn)生的數(shù)據(jù)通過采集、存儲、處理、分析并應用和展示，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。

大數(shù)據(jù)是一種傳統(tǒng)計算。它不會根據(jù)結果采取行動，而只是尋找結果。它定義了非常大的數(shù)據(jù)集，但也可以是極其多樣的數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)集中，可以存在結構化數(shù)據(jù)，如關系數(shù)據(jù)庫中的事務數(shù)據(jù)，以及結構化或非結構化數(shù)據(jù)，例如圖像、電子郵件數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等。

它們在使用上也有差異。大數(shù)據(jù)主要是為了獲得洞察力，例如Netflix網(wǎng)站可以根據(jù)人們觀看的內(nèi)容了解電影或電視節(jié)目，并向觀眾推薦哪些內(nèi)容。因為它考慮了客戶的習慣以及他們喜歡的內(nèi)容，推斷出客戶可能會有同樣的感覺。

大數(shù)據(jù)與人工智能一個比較明顯的區(qū)別就在于大數(shù)據(jù)是需要變得有用之前進行清理、結構化和集成的原始輸入，而人工智能則不同，它是要輸出，也就是就是處理數(shù)據(jù)產(chǎn)生的智能，所以由此看出，他們兩者就有著本質(zhì)上的區(qū)別。

大數(shù)據(jù)是一種比較傳統(tǒng)的運算，它只是去尋找結果，在大數(shù)據(jù)集中，可以存在結構化數(shù)據(jù)，就像關系數(shù)據(jù)庫中的書屋數(shù)據(jù)以及結構化或者是非結構化數(shù)據(jù)，例如電子郵件數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等等。

人工智能則是一種計算形式，它支持機器執(zhí)行認知功能，比如說對輸入作出反應，和人類的做法有點相似，傳統(tǒng)的計算應用程序同樣會對數(shù)據(jù)起作用，但反應都一定采用人工編碼，如果出現(xiàn)任何差錯，就像意外的結果差不多，應用程序不能作出反應，然而人工智能系統(tǒng)一直在改變它們的行為，以適應調(diào)查結果的變化并修改它們的反應。

雖然大數(shù)據(jù)與人工智能有著較大區(qū)別，不過它們二者依舊可以很好的協(xié)同工作，這是因為人工智能需要數(shù)據(jù)來建立其智能，尤其是機器學習，就像機器學習圖像識別應用程序可以查看數(shù)以萬計的飛機圖像，以了解飛機的構成，方便以后能夠識別出它們。

總而言之，大數(shù)據(jù)和人工智能是兩種獨立的技術，大數(shù)據(jù)主要是核心數(shù)據(jù)的挖掘，而人工智能主要是了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。

數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)分析、人工智能三者關系非常緊密，數(shù)據(jù)作為人工智能三大基礎之一（另外兩個是算法和算力），人類對數(shù)據(jù)的認識與解讀能力很大程度上推動了人工智能技術的發(fā)展。