無論人們在交通、跑步、看電視還是開車時使用手機(jī)，幾乎所有活動都會留下數(shù)字足跡，海量數(shù)據(jù)已融入數(shù)據(jù)洪流。再加上算法的突破和算力的支撐，人工智能已經(jīng)取得了突破和應(yīng)用，所以沒有人工智能就沒有數(shù)據(jù)的發(fā)展。另一方面，人工智能讓大數(shù)據(jù)的價值得到充分發(fā)揮，但如果沒有人工智能，大數(shù)據(jù)的價值就會大大降低。大數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的重要支撐力量，為人工智能提供“營養(yǎng)”。

1.如何將人工智能與大數(shù)據(jù)結(jié)合起來你好，數(shù)據(jù)分析是認(rèn)知計算的一個維度。與大數(shù)據(jù)相比，認(rèn)知計算范圍更廣，技術(shù)更先進(jìn)。認(rèn)知計算和大數(shù)據(jù)分析有相似的技術(shù)，比如大量數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、行業(yè)模型等。大數(shù)據(jù)分析強(qiáng)調(diào)獲得洞察并根據(jù)這些洞察做出預(yù)測。此外，傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析會使用模型或機(jī)器學(xué)習(xí)方法，但它們是由專家提供的。對于認(rèn)知計算來說，見解和預(yù)測只是方程式的一部分。然而，認(rèn)知計算強(qiáng)調(diào)人與機(jī)器之間的自然交互，而這些維度是傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析所不強(qiáng)調(diào)的。此外，認(rèn)知計算的一個快速發(fā)展的領(lǐng)域是深度學(xué)習(xí)。其學(xué)習(xí)方法與傳統(tǒng)方法不同。它是基于大量的數(shù)據(jù)，通過自學(xué)得到這樣一個模型，不需要太多的人為干預(yù)。這種學(xué)習(xí)方法和數(shù)據(jù)分析之間存在許多差異。

2.大數(shù)據(jù)的哪些方面與人工智能相關(guān)？大數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的重要支撐力量，為人工智能提供“營養(yǎng)”。例如，AlphaGo的學(xué)習(xí)過程中，核心數(shù)據(jù)是來自互聯(lián)網(wǎng)的3000萬個棋例?；ヂ?lián)網(wǎng)和智能手機(jī)的迅速普及產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。無論人們在交通、跑步、看電視還是開車時使用手機(jī)，幾乎所有活動都會留下數(shù)字足跡，海量數(shù)據(jù)已融入數(shù)據(jù)洪流。再加上算法的突破和算力的支撐，人工智能已經(jīng)取得了突破和應(yīng)用，所以沒有人工智能就沒有數(shù)據(jù)的發(fā)展。另一方面，人工智能讓大數(shù)據(jù)的價值得到充分發(fā)揮，但如果沒有人工智能，大數(shù)據(jù)的價值就會大大降低。