人工智能与大数据

志刚

随着大数据产业的不断发展，依托算法的不断增强，人工智能应用已在很多领域萌芽、成熟。那么大數据与人工智能之间到底有什么区别？又有什么相似之处？

奶粉与婴儿

如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿，某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。

其实，早在1956年斯坦福大学计算机科学家约翰·麦卡锡就在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”概念，这60余年中，麻省理工学院人工智能实验室、斯坦福人工智能实验室等科研机构也也一直致力于人工智能的研究与开发，但是直到近10年，随着大数据的快速发展，人工智能才有了跳跃式的更新换代而受到社会的广泛关注。

当然，并不是只要吃奶粉孩子就能健康的成长，还需要按时按需的补充，同时，孩子自身要具有良好的消化系统，所以大数据需要加上很好的算法和计算力，才能产生智能。同样，早在20年前IBM公司就提出了智慧地球的理念，然而在过去的很多年内，只是实现了数字化，迟迟未能实现智慧化。如今，人工智能可以落地，是随着智能手机的出现，让数据量每年以翻番的速度增长，为推动算法的精进和人工智能的研究提供了源泉。

在人工智能的发展中，高质量的数据越多，算法越精炼，才能令三者的发展形成相互推动的良性循环。

数据是基础，人工智能是实践

现在，我们又返回来看看大数据的定义，“大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”也就是说，大数据指的是大量数据采集—处理—存储的过程。那么，这种行为有什么意义呢？因此，我们要将这些海量的数据加以利用，才能使其产生作用，这就是数据的“实践”，实践才是大数据终极价值的体现！

而我们所说的人工智能就是数据“实践”的一种体现。目前我们所说的人工智能多指让计算机能够像人一样智慧地分析问题并解决问题。从根本意义上来讲，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。当然，这还必须依托飞速发展的计算机硬件，所以，人工智能实现较大的飞跃是大规模并行处理器的出现之后。

真正尖端的人工智能都是依托于大数据为前提，通过对大数据进行大量运算，使计算机运算结果更符合人的习惯。而人工智能的高速发展，又加大了算法的精进，更加提升了大数据的发展速度。所以人工智能是以技术为壁垒，以数据为依托，两者相辅相成。（编辑/高纬时）