大数据和人工智能之间的主要区别是什么？

人工智能和大数据是人们熟悉且广泛使用的术语，但可能会有一些混淆。人工智能与大数据之间的异同是什么？他们有什么共同点？它们相似吗？您可以有效比较吗？

这两种技术的共同点之一就是兴趣。有人认为将人工智能和大数据结合是自然的错误。部分是因为两者实际上是相同的。但是，它们是执行相同操作的不同工具。但是首先要做的是弄清两者的定义。许多人不知道这一点。

一名相关参与人工智能工作人员表示：“我发现许多人不熟悉真正的大数据或大数据分析，不妨使用一些关键示例来了解人工智能。”

1.人工智能与大数据之间的区别

人工智能与大数据之间的主要区别之一是大数据是原始输入，需要在数据变得有用之前对其进行清理，结构化和集成，而人工智能是输出，即通过处理数据创建的智能。两者之间根本不同。

人工智能是一种计算形式，可以使机器执行认知功能，例如对类似于人类行为的输入做出反应或做出响应。传统的计算应用程序也响应数据，但是响应和响应都必须手动编码。如果收到类似意外结果的错误，则您的应用程序将无法响应。人工智能系统会不断改变其行为，以适应调查结果的变化并纠正响应。

由人工智能驱动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，计算机将学习如何对特定结果采取行动或做出反应，并知道将来会采取相同的行动。

大数据是传统计算。它不能根据结果来工作，只能找到结果。它定义了非常大的数据集，但也可能是非常多样化的数据。大数据集可以具有结构化数据和结构化或非结构化数据。

人工智能就是制定决策并学会做出更好的决策。不论是自动调节软件，自动驾驶汽车还是检查医疗样品，人工智能在人类面前都可以做同样的事情，但速度更快且错误更少。

2.人工智能和大数据协同工作。

它们是完全不同的，但是人工智能和大数据仍然可以很好地工作。这是因为人工智能需要数据来构建智能，尤其是机器学习。

大数据提供了大量数据，有用的数据首先与许多复杂的数据中心分离，然后您必须做任何事情。用于“人工智能”和“机器学习”的数据已“清理”，并删除了无关，冗余和不必要的数据。所以这是第一步。

之后，人工智能可以蓬勃发展。大数据可以为培训学习算法提供必要的数据。数据训练有两种类型。初步培训可以定期收集数据。人工智能应用程序完成初始培训后，学习不会停止。

两种计算方法都使用模式识别，但是方法不同。大数据分析使用顺序分析来发现模式，有时是冷数据或未收集的数据。 Hadoop是大数据分析的基本框架，最初是批处理过程，旨在在服务器利用率较低的夜晚运行。

3.大数据在人工智能中的作用

人工智能实现的最大飞跃是大规模并行处理器（特别是GPU）的问世，GPU是具有数千个内核的大规模并行处理单元，而不是CPU中的数十个并行处理单元。这极大地加快了现有人工智能算法的速度，现在有可能实现它们。

大数据可以使用这些处理器，机器学习算法可以学习如何重现某些行为，包括收集数据以加速机器。人工智能无法像人类一样推断出结论。它通过反复试验来学习，因此教授和培训人工智能需要大量数据。

人工智能使用的数据越多，结果将越准确。过去，由于处理器速度慢和数据量少，人工智能无法正常工作。提供实时数据非常困难，因为没有像今天这样的先进传感器，并且当时互联网还没有广泛使用。如今，人们拥有了所需的一切：快速处理器，输入设备，网络和海量数据集。毫无疑问，没有大数据就不会有人工智能。