“人工智能（AI）”和”大數(shù)據(jù) （Big Data）”兩個(gè)詞以迅雷不及掩耳之勢(shì)流行開來，那么這兩者之間有什么關(guān)系嗎？常常有人把兩者混肴在一起。有必要厘清一下它們之間的聯(lián)系和區(qū)別。

一個(gè)共同點(diǎn)就是這兩項(xiàng)技術(shù)都被炒得非常火熱。根據(jù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，超過97％的企業(yè)高管表示他們的公司正在投資、構(gòu)建或啟動(dòng)大數(shù)據(jù)和人工智能計(jì)劃。更重要的是，近80％的企業(yè)高管認(rèn)為人工智能和大數(shù)據(jù)密切相關(guān)�？梢钥隙ǖ氖撬鼈兪峭瓿扇蝿�(wù)的不同工具。

首先從定義出發(fā)：

人工智能（AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。它是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具備的能力，該能力可以履行原本只有依靠人類智慧才能完成的復(fù)雜任務(wù)。人工智能在上世紀(jì)80—90年代曾經(jīng)一度低迷。近年來，由于成本低廉的大規(guī)模并行計(jì)算、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、人腦芯片4大催化劑的齊備，導(dǎo)致人工智能的發(fā)展出現(xiàn)了井噴趨勢(shì)。

大數(shù)據(jù)（BigData）是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

人工智能和大數(shù)據(jù)聯(lián)系：

人工智能打個(gè)比方，像張無忌吸收好多武林前輩的武功秘籍，不斷的深度學(xué)習(xí)和廣泛訓(xùn)練，逐漸進(jìn)化升級(jí)為一個(gè)武林高手。

大數(shù)據(jù)相當(dāng)于張無忌從小到大學(xué)習(xí)、記憶和存儲(chǔ)的海量武功秘籍（武學(xué)知識(shí)），這些武學(xué)知識(shí)只有通過他消化、吸收、再造才能創(chuàng)造出更大的價(jià)值或本領(lǐng)。

可以看出，大數(shù)據(jù)是不斷采集、沉淀、分類等數(shù)據(jù)積累，人工智能是基于大數(shù)據(jù)的支持和采集，運(yùn)用于人工設(shè)定的特定性能和運(yùn)算方式來實(shí)現(xiàn)。因此，人工智能離不開大數(shù)據(jù)，人工智能需要依賴大數(shù)據(jù)平臺(tái)和技術(shù)來幫助完成深度學(xué)習(xí)進(jìn)化。

當(dāng)今人工智能立足于深度（多層）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行深度機(jī)器學(xué)習(xí)，可以根據(jù)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來提高模型優(yōu)化能力。但這一顯著優(yōu)點(diǎn)需要增加海量的運(yùn)算。隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力提升，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮了杰出的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。高速并行運(yùn)算、海量數(shù)據(jù)、更優(yōu)化的算法共同促成了人工智能發(fā)展的突破－所釋放出來的力量將徹底改變和優(yōu)化人們的工作和生活（科技優(yōu)化生活＾＿＾）！這對(duì)人類的發(fā)展產(chǎn)生意義重大且深遠(yuǎn)的影響。

人工智能涉及的領(lǐng)域非常廣泛，且深入人們的工作和生活各個(gè)方面。人工智能，特別是深度學(xué)習(xí)，需要大量數(shù)據(jù)的應(yīng)用和積累。這就需要高容量存儲(chǔ)設(shè)備來支持大量數(shù)據(jù)的留存。隨著數(shù)據(jù)的不斷增加，人們開始在其中發(fā)現(xiàn)某種規(guī)律，引發(fā)了分析的需求。分析讓大量的數(shù)據(jù)有了價(jià)值，嵌有人工智能的機(jī)器開始懂得用戶想要什么，需要干什么，可以預(yù)測(cè)未來變化或趨勢(shì)，這種人工智能與場(chǎng)景的結(jié)合，要實(shí)現(xiàn)的就是改變生活方式和解放生產(chǎn)力。很多過去只有人能做的事情，現(xiàn)在更多的情況下能夠通過機(jī)器實(shí)現(xiàn)，比如語(yǔ)音助手、無人駕駛汽車。更重要的是，當(dāng)硬件性能逐漸提升、計(jì)算資源越來越強(qiáng)大時(shí)，成本卻越來越低廉。