人工智能和大數(shù)據(jù)是人們熟悉的流行術(shù)語，但也可能存在一些混淆。人工智能和大數(shù)據(jù)有什么相似之處和區(qū)別？他們有什么共同點？它們相似嗎？他們能停止有效的比較嗎？嵌入式定制

人工智能處理器。JPG格式

有些人認(rèn)為把人工智能和大數(shù)據(jù)分開是一個自然錯誤。當(dāng)?shù)氐脑蚴撬鼈冊趯嵺`中是不同的。但它們是完成相同任務(wù)的不同工具。但首先要做的是澄清二者的定義。很多人不知道。

人工智能與大數(shù)據(jù)的主要區(qū)別之一是，大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)有用時需要清除、構(gòu)造和集成的原始輸入，而人工智能是數(shù)據(jù)處理產(chǎn)生的智能輸出。這使兩者有了實質(zhì)性的區(qū)別。

人工智能是一種計算方法，它允許機器執(zhí)行認(rèn)知功能，如作用于輸入或響應(yīng)輸入，類似于人類的實踐。傳統(tǒng)的計算應(yīng)用程序也響應(yīng)數(shù)據(jù)，但是響應(yīng)和響應(yīng)都必須手動編碼。如果出現(xiàn)任何類型的錯誤，應(yīng)用程序?qū)o法響應(yīng)，就像意外的結(jié)果一樣。人工智能系統(tǒng)不時地改變他們的行為，以適應(yīng)調(diào)查結(jié)果的變化并糾正他們的反應(yīng)。

支持人工智能的機器被設(shè)計用來分析和解釋數(shù)據(jù)，然后根據(jù)這些解釋處理問題。機器學(xué)習(xí)后，計算一次如何采取行動或?qū)Y(jié)果做出反應(yīng)的機會，并在將來采取相同的行動。

大數(shù)據(jù)是一種傳統(tǒng)的計算。它不會對結(jié)果起作用，只會尋找結(jié)果。它定義了非常大的數(shù)據(jù)集，但也可以是非常多樣的。在大型數(shù)據(jù)集中，可以存在構(gòu)造數(shù)據(jù)（如關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的事務(wù)數(shù)據(jù)）和構(gòu)造或非構(gòu)造數(shù)據(jù)（如圖像、電子郵件數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)）。

盡管它們有很大的不同，人工智能和大數(shù)據(jù)仍然可以很好地協(xié)同工作。這是因為人工智能需要數(shù)據(jù)來構(gòu)建智能，特別是機器學(xué)習(xí)。例如，機器學(xué)習(xí)圖像識別應(yīng)用程序可以查看數(shù)萬個飛機圖像，了解飛機的組成，以便將來識別它們。電話機器人好不好用？

人工智能最大的飛躍是大規(guī)模并行處理器的出現(xiàn)，特別是具有數(shù)千個內(nèi)核的GPU，而不是CPU中的數(shù)十個并行處理器。這大大加快了現(xiàn)有人工智能算法的速度，使它們成為可能。

人工智能應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)越多，結(jié)果就越準(zhǔn)確。過去，由于人工智能的處理器速度慢，數(shù)據(jù)量小，它不能很好地工作。當(dāng)時沒有先進(jìn)的傳感器，互聯(lián)網(wǎng)也沒有得到廣泛的應(yīng)用，因此很難提供實時數(shù)據(jù)。人們擁有他們所需要的一切：快速處理器、輸入設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和大量數(shù)據(jù)集。毫無疑問，沒有大數(shù)據(jù)就沒有人工智能。