人工智能和大數(shù)據(jù)區(qū)別：

大數(shù)據(jù)是需要在數(shù)據(jù)變得有用之前進行清理、結(jié)構(gòu)化和集成的原始輸入，而人工智能則是輸出，即處理數(shù)據(jù)產(chǎn)生的智能。這使得兩者有著本質(zhì)上的不同。

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(yīng)，類似于人類的做法。人工智能系統(tǒng)不斷改變它們的行為，以適應(yīng)調(diào)查結(jié)果的變化并修改它們的反應(yīng)。人工智能系統(tǒng)旨在分析和解釋數(shù)據(jù)，然后根據(jù)這些解釋來解決實際問題。人工智能是關(guān)于決策和學習做出更好的決定。在某些方面人工智能會代替或部分代替人類來完成某些任務(wù)，但比人類速度更快，錯誤更少。

大數(shù)據(jù)是一種傳統(tǒng)計算。它不會根據(jù)結(jié)果采取行動，而只是尋找結(jié)果。它定義了非常大的數(shù)據(jù)集，可以存在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（在使用上也有差異）。大數(shù)據(jù)主要是為了獲得洞察力。

人工智能和大數(shù)據(jù)協(xié)同：

雖然人工智能和大數(shù)據(jù)有很大的區(qū)別，但它們?nèi)匀荒軌蚝芎玫貐f(xié)同工作。這是因為人工智能需要數(shù)據(jù)來建立其智能，特別是機器學習。

機器學習中，為了訓練模型，需要大量的數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)需要結(jié)構(gòu)化和集成到足夠好的程度，以便機器能夠可靠地識別數(shù)據(jù)中的有用模式。大數(shù)據(jù)技術(shù)滿足這樣的要求。

人工智能是基于大數(shù)據(jù)的支持和采集，運用于人工設(shè)定的特定性能和運算方式來實現(xiàn)的，大數(shù)據(jù)是不斷采集、沉淀、分類等數(shù)據(jù)積累。

大數(shù)據(jù)提供了大量的數(shù)據(jù)，并且能從大量繁雜的數(shù)據(jù)中提取或分離出有用的數(shù)據(jù)，然后供人工智能來使用。即人工智能和機器學習中使用的數(shù)據(jù)已經(jīng)被“清理”了，無關(guān)的、重復的和不必要的數(shù)據(jù)已經(jīng)被清除。這些“清理”工作是由大數(shù)據(jù)技術(shù)來完成或保障的。

大數(shù)據(jù)可以提供訓練學習算法所需的數(shù)據(jù)。有兩種類型的數(shù)據(jù)學習：初期離線訓練數(shù)據(jù)學習和長期在線訓練數(shù)據(jù)學習。人工智能應(yīng)用程序一旦完成最初離線培訓，并不會停止數(shù)據(jù)學習。隨著數(shù)據(jù)的變化，它們將繼續(xù)在線收集新數(shù)據(jù)，并調(diào)整它們的行動。因此，數(shù)據(jù)分為初期的和長期的（持續(xù)的）。機器學習從初期和長期收集到的數(shù)據(jù)中不斷學習和訓練。不斷學習和磨練其人工智能的模型和參數(shù)。

人工智能發(fā)展的最大飛躍是大規(guī)模并行處理器的出現(xiàn)，特別是GPU，它是具有數(shù)千個內(nèi)核的大規(guī)模并行處理單元。這大大加快了人工智能算法的計算速度。人工智能需要通過試驗和錯誤學習，這需要大量的數(shù)據(jù)來教授和培訓人工智能。人工智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)越多，其獲得的結(jié)果就越準確。因此可以看出，人工智能是依托于大數(shù)據(jù)，或者說人工智能底層基于大數(shù)據(jù)。

此外，在大數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的同時，人工智能研發(fā)者也一定不要忘了，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用必然會帶來個人隱私保護方面的挑戰(zhàn)。有效、合法、合理地收集、利用、保護大數(shù)據(jù)，是人工智能時代的基本要求。

最后還要澄清的一點是：大數(shù)據(jù)在人工智能中的作用是將人類或物體行為活動抽象為或轉(zhuǎn)變?yōu)楹Ａ繑?shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)清洗、提質(zhì)等預處理，供人工智能系統(tǒng)使用，而對數(shù)據(jù)進行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分，并非全部。

結(jié)語：

人工智能和大數(shù)據(jù)既有聯(lián)系又有區(qū)別，且可以協(xié)同工作。人工智能需要通過試驗和錯誤學習，需要大數(shù)據(jù)來教授和培訓人工智能。人工智能需要依托大數(shù)據(jù)來建立其智能。在大數(shù)據(jù)在人工智能中發(fā)揮作用的同時，人工智能研發(fā)者千萬不要忘了，合理地收集和利用大數(shù)據(jù)，注意個人隱私的保護。對數(shù)據(jù)進行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分，并非全部。