當大數據遇上人工智慧

① 人工智慧與大數據有什麼關系

人工智慧具有以下五個特點：一是從人工知識表達到大數據驅動的知識學習技術。二是從分類型處理的多媒體數據轉向跨媒體的認知、學習、推理，這里講的「媒體」不是新聞媒體，而是界面或者環境。三是從追求智能機器到高水平的人機、腦機相互協同和融合。四是從聚焦個體智能到基於互聯網和大數據的群體智能，它可以把很多人的智能集聚融合起來變成群體智能。五是從擬人化的機器人轉向更加廣闊的智能自主系統，比如智能工廠、智能無人機系統等。

據了解，國際普遍認為人工智慧有三類「弱人工智慧、強人工智慧還有超級人工智慧」。弱人工智慧就是利用現有智能化技術，來改善我們經濟社會發展所需要的一些技術條件和發展功能。強人工智慧階段非常接近於人的智能，這需要腦科學的突破，國際上普遍認為這個階段要到2050年前後才能實現。超級人工智慧是腦科學和類腦智能有極大發展後，人工智慧就成為一個超強的智能系統。從技術發展看，從腦科學突破角度發展人工智慧，現在還有局限性。《規劃》中的新一代人工智慧，是建立在大數據基礎上的，受腦科學啟發的類腦智能機理綜合起來的理論、技術、方法形成的智能系統。

跟以往相比，新一代人工智慧不但以更高水平接近人的智能形態存在，而且以提高人的智力能力為主要目標來融入人們的日常生活。比如跨媒體智能、大數據智能、自主智能系統等。在越來越多的一些專門領域，人工智慧的博弈、識別、控制、預測甚至超過人腦的能力，比如人臉識別技術。新一代人工智慧技術正在引發鏈式突破，推動經濟社會從數字化、網路化向智能化加速躍進。

② 大數據與人工智慧的發展前景

大數來據和人工智慧自，是兩個不同的研發方向，也是當前最熱門的領域。雖然是兩個不同的研究方向，但這兩個方向又結合的特別緊密。如果你想要做好人工智慧的話，就必須有大數據技術的支撐。大量的數據建模分析，再加上機器學習的東西，才能做好人工智慧。
從數據分析，大數據與人工智慧的前景是非常的好的，隨著社會的發展，人們逐漸對生活的質量的要求越來越高了，開始注重養生等方面的問題，這些都是通過大數據來統計的，還有人們對於穿著也不只是簡單的追求保暖，還要時尚，這也是大數據統計人們的喜好來的，對於人工智慧，很多大公司開始實行人臉識別等等，
大數據和人工智慧已經融入到了我們的生活，未來的發展前景也是一pain光明。

③ 大數據和人工智慧 真實世界裡的3個用例

作者 | Kevin Casey

來源 | D1Net

人工智慧和大數據之間的關系是雙向的。可以肯定的是：人工智慧的成功很大程度上取決於高質量的數據，同時，管理大數據並從中獲取價值越來越多地依靠(諸如機器學習或自然語言處理等)人工智慧技術來解決對人類而言難以負擔的問題。

正如Anexinet公司高級數字策略師Glenn Gruber所述，這是一個「良性循環」。大數據中的「大」曾經被視為一種挑戰而不是機遇，但隨著企業開始推廣機器學習和其他人工智慧學科的應用，這種情況正在發生變化。

Gruber解釋說，「如今，我們想要盡可能多的數據，這不僅是為了更好地洞察我們試圖解決的業務問題，而且因為我們通過機器學習模型輸入的數據越多，它們得到的結果就越好。」

當大數據遇到人工智慧：跨行業的用例

以下深入地了解這個更廣泛的循環中的一個部分：如何將人工智慧當作處理大數據的強大杠桿的示例，無論是用於分析、改進的客戶體驗、新的效率還是其他目的。人們需要考慮以下人工智慧和大數據應用的三個重要因素：

1.從非標准化來源收集結構化數據

大數據面臨很多的挑戰，例如以一種可用的、具有成本效益的方式存儲大數據。當涉及到非結構化數據時，其「可用」部分尤其棘手，根據研究機構的一些估計，非結構化數據占企業數據的大部分份額(70%或更多)。當人們談論大數據將不可避免地繼續增長時，非結構化數據是這種增長的主要驅動力。

將非結構化信息轉換為可用格式對人類來說是一項極其繁瑣的工作，特別是在重復(但完全必要)的後台操作中。

Exasol公司首席技術官Mathias Golombek指出，發票處理是一個特定的示例，它闡明了使用人工智慧從非結構化(或非標准)格式中自動提取結構化數據的廣泛可能性。

Golombek說，「如何將人工智慧應用於大數據的一個例子是訓練一個模型，該模型從掃描的發票和提取的結構化數據的歷史數據中學習：發票ID、到期日、收件人等。這一信息通常必須由工作人員來解釋，因為每張發票看起來都有些不同，具有不同的名稱或語言。但是，如果企業使用數千張發票的歷史數據，則可以創建一個模型，通過掃描新發票即可自動為其提供結構化數據。」

使用人工智慧從非結構化數據源自動提取結構化數據的這一相同原則可以廣泛應用，不僅適用於財務或人力資源等運營領域，還適用於企業內容管理的廣泛(通常是無意義的)類別。這對數據分析、機器人過程自動化(RPA)和其他形式的自動化以及其他目的都是一個潛在的好處。

ABBYY公司首席創新官Anthony Macciola說，「組織正在使用人工智慧改變其最有價值的資產——內容。表示，高達90%的企業內容都是非結構化的數據，並且以每年高達65%的速度增長。大多數非結構化數據都無法分析，從而導致有價值的信息丟失和無法使用。藉助人工智慧，組織將非結構化數據轉換為可在智能自動化系統中使用的可行信息。這使業務領導者可以更快地做出更好的業務決策。」

2.簡化復雜的官僚程序

在採用大數據的場合，就會有復雜性和官僚主義。例如醫療、保險和金融服務等領域，因此，這些行業正在越來越多地嘗試採用潛在的方式來使用人工智慧技術來減少繁文縟節，並在圍繞法規遵從性和其他問題的復雜需求中改進流程和結果的潛在方法。

以下例舉金融領域的一個更深層次的例子：

Persistent Systems公司數據、分析和人工智慧/機器學習總經理Sameer Dixit說：「金融科技完美地說明了人工智慧/機器學習如何改變銀行機構向消費者提供金融服務的方式。銀行的後台操作涉及龐大而復雜的數據集，這些數據集需要大量人力。如果由機器人流程自動化(與人工智慧/機器學習結合使用)進行處理，則可以在執行了解客戶、驗證客戶身份和地址等任務時節省大量時間和成本。貸款本身也是勞動密集型的工作。藉助人工智慧/機器學習，降低成本，並以更具吸引力的利率向那些信用記錄有限的人提供貸款，正在擴大一個以前服務不足的市場。」

AI Foundry公司產品管理總監Arvind Jagannath指出，抵押貸款行業是目前正在嘗試人工智慧的金融行業的特定子集。

Jagannath說，「人工智慧正在以多種方式改善抵押貸款行業中的數據分析。」他列舉了三個方面的例子，說明了人工智慧可以在哪些方面為貸款人和客戶帶來好處：

?吞吐量：Jagannath說，「目前業內平均完成抵押貸款的時間約為3至4周。使用人工智慧來自動化『關鍵路徑流程』，只需幾天就可以完成抵押貸款的處理。這種吞吐量的增加使購房者的購房體驗更快、壓力更小，並幫助銀行和其他貸款人更快地處理更多貸款。」

?分析速度：從某種意義上說，貸款處理是信息處理的另一種表達方式。人工智慧可以加快速度，達到實時處理的程度。Jagannath說：「人工智慧越來越多地被用於銷售點，以提供更多的貸款人自助服務。」

?處理和結果的准確性：Jagannath說，「使用人工智慧和自動化，能夠以高准確率處理抵押貸款。人類會感到疲勞，這種疲勞會導致出現錯誤，而人工智慧技術可以全天候工作，而不會疲勞且精度很高。」

當然，金融、醫療和其他公司在削減繁文縟節的同時，將不得不與人工智慧偏見作斗爭。

3. 更好地利用視頻和語音資源

當想到在各種組織中可以產生固有的「大」數據的媒體格式時，通常會想到語音和視頻。兩者都提供了人工智慧如何應用於改善企業如何管理和從現有媒體資產中獲取價值的實例，或者如何改善未來使用這些格式和其他格式的示例。

Anexinet公司高級分析總監Brian Atkiss指出，像自然語言處理(NLP)這樣的人工智慧學科在企業如何使用他們的語音數據、從語音分析到語音到文本轉錄方面創造了相當多的新改進。

此外，人工智慧可以解決與基礎數據相關的挑戰。例如，可能為了質量保證和培訓而錄制視頻或音頻，實際上就是在使大數據變得更大。

Atkiss解釋說，「在以往，出於人工審查和合規的原因，企業會存儲通話記錄數據，有時會長達7年甚至更長時間。這些數據以單聲道格式記錄，並經過高度壓縮以減小文件規模和存儲成本。隨著語音到文本演算法的發展，這些通話記錄數據突然變成了有用數據的寶庫，企業可以利用這些有用數據來衡量客戶體驗並改善運營績效。」

人工智慧驅動的新分析機會也徹底改變了與通話記錄和其他語音數據相關的存儲挑戰。

Atkiss表示，「更高質量的音頻文件從語音到文本的演算法產生了更好的准確性，因此企業需要使用未壓縮的音頻，這可能會使存儲成本更高。在此可以採用人工智慧，這是因為它具有自動轉錄語音記錄的功能。」

Atkiss說，「這些錄音文件現在可以實時或接近實時地轉錄，生成的錄音提供通話記錄，可以用於高級分析。這些文本記錄可以存儲，而高質量的未壓縮音頻文件現在可以刪除，不需要存儲。企業提供實時訪問這些數據的能力也要求在數據存儲和處理方面取得進展。」

視頻文件的處理可以帶來類似的機遇和挑戰。人工智慧現在使企業能夠更好地管理和發現企業視頻資產的價值。

IBM Watson企業視頻產品高級總監Chris Zaloumis說：「人工智慧技術使企業能夠通過高級元數據豐富功能和以前未開發的見解來理解和優化視頻內容庫。從提高參與度和增加可發現性到自動化隱藏式字幕和進一步提高包容性，人工智慧為企業提供了必要的工具，使其能夠在真正的全球、始終在線的環境中運營。」

語音對文本技術在提高視頻應用程序的可訪問性和包容性方面，包括在實時訂閱源中，可以起到巨大的作用。Zaloumis說，「像人工智慧驅動的實時和按需自動字幕顯示，這樣的實用應用程序為聽力障礙員工和聾啞人彌合通信的鴻溝提供幫助。」

④ 人工智慧與大數據怎樣結合

了解大數據與人工智慧的區別與聯系，首先我們從認知和理解大數據和人工智慧的概念開始。
1、大數據
大數據是物聯網、Web系統和信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關的技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析等。
2、人工智慧
人工智慧是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智慧的核心在於「思考」和「決策」，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智慧研究的主流方向。
3、大數據與人工智慧
大數據和人工智慧雖然關注點並不相同，但是卻有密切的聯系，一方面人工智慧需要大量的數據作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大數據也需要人工智慧技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智慧產品），為智能體提供的數據量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數據進行「訓練」和「驗證」，從而保障運行的可靠性和穩定性。
目前大數據相關技術已經趨於成熟，相關的理論體系已經逐步完善，而人工智慧尚處在行業發展的初期，理論體系依然有巨大的發展空間。從學習的角度來說，如果從大數據開始學習是個不錯的選擇，從大數據過渡到人工智慧也會相對比較容易。總的來說，兩個技術之間並不存在孰優孰劣的問題，發展空間都非常大。

⑤ 大數據與人工智慧的關系是怎麼樣的

大數據與人工智慧相輔相成，一方面大數據的積累為人工智慧發展提供燃料，大數據具備數據規模不斷擴大、種類繁多、產生速度快、處理能力要求高、時效性強、可靠性要求嚴格、價值大但密度較低等特點，為人工智慧提供豐富的數據積累和訓練資源。

以人臉識別所用的訓練圖像數量為例，網路訓練人臉識別系統需要2億幅人臉畫像。

另一方面人工智慧推進大數據應用深化，在計算力指數級增長及高價值數據的驅動下，以人工智慧為核心的智能化正不斷延伸其技術應用廣度、拓展技術突破深度，並不斷增強技術落地（商業變現）的速度。

例如，在新零售領域，大數據與人工智慧技術的結合，可以提升人臉識別的准確率，商家可以更好地預測每月的銷售情況；在交通領域，大數據和人工智慧技術的結合，基於大量的交通數據開發的智能交通流量預測、智能交通疏導等人工智慧應用可以實現對整體交通網路進行智能控制。

在健康領域，大數據和人工智慧技術的結合，能夠提供醫療影像分析、輔助診療、醫療機器人等更便捷、更智能的醫療服務。同時在技術層面，大數據技術已經基本成熟，並且推動人工智慧技術以驚人的速度進步；產業層面，智能安防、自動駕駛、醫療影像等都在加速落地。

⑥ 大數據技術與人工智慧的關系

結合了學習的知識和網上的相關資料，我個人覺得大數據與人工智慧的關系如下：

人工智慧需要數據來建立其智能，特別是機器學習，大數據技術為人工智慧提供了強大的存儲能力和計算能力。

如果說大數據相當於人的大腦存儲了海量知識，而人工智慧則是吸收了大量的數據，並不斷的深度分析創造出更大的價值。

人工智慧離不開大數據橘慧，大數據依託著飢伍耐人工爛春智能。

以上是我個人對於學習的知識和網上的相關資料做的一個總結