人工智能与人类文明的关系-大数据和人工智能的关系和对比，你了解多少？

随着现代社会科技的逐渐发展，人们对于大数据和人工智能的发展更加关注，大数据和人工智能相辅相成共同促进社会发展，接下来看看大数据和人工智能的关系和对比吧。

大数据是什么？

人工智能（ai）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的理论、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。首先是计算智能，机器人开始像人类一样会计算，传递信息，例如神经网络、遗传算法等；其次是感知智能，感知就是包括视觉、语音、语言，机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些行动，例如可以听懂语音的音箱等；第三是认知智能，机器能够像人一样思考，主动采取行动，例如完全独立驾驶的无人驾驶汽车、自主行动的机器人。

人工智能是什么？

人工智能（ai）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的理论、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。首先是计算智能，机器人开始像人类一样会计算，传递信息，例如神经网络、遗传算法等；其次是感知智能，感知就是包括视觉、语音、语言，机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些行动，例如可以听懂语音的音箱等；第三是认知智能，机器能够像人一样思考，主动采取行动，例如完全独立驾驶的无人驾驶汽车、自主行动的机器人。

大数据与人工智能的关系

1、大数据的积累为人工智能发展提供燃料

idc、希捷科技曾发布了《数据时代2025》白皮书。报告显示，到2025年全球数据总量将达到163zb。这意味着，2025年数据总量将比2016全球产生的数据总量增长10倍多。其中属于数据分析的数据总量相比2016年将增加50倍，达到5.2zb（十万亿亿字节）；属于认知系统的数据总量将达到100倍之多。爆炸性增长的数据推动着新技术的萌发、壮大为深度学习的方法训练计算机视觉技术提供了丰厚的数据土壤。

大数据主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等，具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源。以人脸识别所用的训练图像数量为例，百度训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。

2、数据处理技术推进运算能力提升

人工智能领域富集了海量数据，传统的数据处理技术难以满足高强度、高频次的处理需求。ai芯片的出现，大大提升了的大规模处理大数据的效率。目前，出现了gpu、npu、fpga和各种各样的ai-pu专用芯片。传统的双核cpu即使在训练简单的神经网络培训中，需要花几天甚至几周时间而ai芯片能提约70倍的升运算速度。

3、算法让大量的数据有了价值

无论是特斯拉的无人驾驶，还是谷歌的机器翻译；不管是微软的“小冰”，还是英特尔的精准医疗，都可以见到“学习”大量的“非结构化数据”的“身影”。“深度学习”“增强学习”“机器学习”等技术的发展都推动着人工智能的进步。以计算视觉为例，作为一个数据复杂的领域传统的浅层算法识别准确率并不高。自深度学习出现以后，基于寻找合适特征来让机器识别物体几乎代表了计算机视觉的全部图像识别精准度从70%+提升到95%。由此可见，人工智能的快速演进，不仅需要理论研究，还需要大量的数据作为支撑。

4、人工智能推进大数据应用深化

在计算力指数级增长及高价值数据的驱动下，以人工智能为核心的智能化正不断延伸其技术应用广度、拓展技术突破深度，并不断增强技术落地（商业变现）的速度，例如，在新零售领域，大数据与人工智能技术的结合，可以提升人脸识别的准确率，商家可以更好地预测每月的销售情况；在交通领域，大数据和人工智能技术的结合，基于大量的交通数据开发的智能交通流量预测、智能交通疏导等人工智能应用可以实现对整体交通网络进行智能控制；在健康领域，大数据和人工智能技术的结合，能够提供医疗影像分析、辅助诊疗、医疗机器人等更便捷、更智能的医疗服务。同时在技术层面，大数据技术已经基本成熟，并且推动人工智能技术以惊人的速度进步；产业层面，智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。

随着人工智能的快速应用及普及，大数据不断累积，深度学习及强化学习等算法不断优化，大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，具备对数据的理解、分析、发现和决策能力，从而能从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘数据背后的价值，催生出新业态、新模式。

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大数据和人工智能的对比

大数据和人工智能产业进行一些比对，把这两个事情放到一起比对是非常有意义的。第二点想讲的，到底我们是人工智能+行业，还是行业+人工智能，谈一下我的理解和认识，第三点我觉得我们需要突破人工智能现在非常强调3个要素，就是计算能力、数据和算法，我认为对于未来人工智能的研究和应用，仅有这三点是不够的，应该有其他重要的因素需要加进来。第四点我想探讨的是我们现在在人工智能的几个方向里面，哪一些还有大的机会，来让我们创新、创业、赚钱，最后讲一讲我们自己基于nlp平台的一些人工智能应用实践。

对比大数据和人工智能产业的发展是有启发的。因为人工智能的发展和数据密不可分，而且目前人工智能发展所取得的成就大部分和大数据密切相关，因此观察大数据产业的发展对人工智能产业发展很有意义，同时我们认为数据驱动的商业(data driven business)比智能驱动的商业更符合产业的本质，实际上大数据产业的落地能力是强于人工智能的，所以大数据产业发展中出现的问题对人工智能产业发展很有意义。

对比大数据和人工智能产业的发展是有启发的。因为人工智能的发展和数据密不可分，而且目前人工智能发展所取得的成就大部分和大数据密切相关，因此观察大数据产业的发展对人工智能产业发展很有意义，同时我们认为数据驱动的商业(data driven business)比智能驱动的商业更符合产业的本质，实际上大数据产业的落地能力是强于人工智能的，所以大数据产业发展中出现的问题对人工智能产业发展很有意义。

大数据的发展有几个方面对人工智能的发展有启发。包括数据的重要性，数据质量的重要性，应用场景的重要性，行业知识的重要性、政策法规的重要性，以及变现的模式的参考意义

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人工智能的重点机会和方向问题

人工智能的重点机会和方向问题。这就是以自然语言处理即nlp为代表的认知智能。目前ai硬件领域的投资很厉害，也是大公司的天下，比如gpu，fpga，asic芯片等，在视觉领域的投资，也很多，特别是图像识别啊、语音识别啊，诞生了不少独角兽公司，技术进步也很快，但是太多了。不是未来的投资方向。而以自然语言处理为核心的认知智能，目前在国内的投资及发展和美国有不少的差距。根据腾讯研究院的报告人工智能与人类文明的关系，美国在nlp领域的新创其实差不多是中国的3倍，根据乌镇智库的报告，2000-2016年，全球累计新增自然语言处理企业数据达到543家。2009年以来，美国每年新增的自然语言处理企业占当年全球新增企业总数的比例保持在40%左右，根据调研公司cb insights近日公布的“最值得关注的100家人工智能公司，约25%的项目与“自然语言处理”直接或间接相关，所以说nlp已经成为最值得关注的人工智能公司。根据福布斯精选top50 ai公司2016年融资34.15亿美元人工智能与人类文明的关系，其中约16.2%的资金投向“自然语言处理”直接或间接相关。

自然语言处理的投资远远落后于对视觉处理领域的投资，这是我们的一个机会。 但是自然语言的处理障碍壁垒更大，和行业结合得更加紧密，这是它的一个特点。

总结，认为我们分析比较大数据产业的发展对人工智能的产业发展非常有意义;第二我们认为行业+人工智能仍然是主流，行业里有更大的空间可以供大家去创新和创造;第三面对人工智能的落地和进一步发展需要，人工智能三要素还不够，还需要知识作为第四要素;第四是在自然语言处理领域的里的创新机会和拓尔思在这方面应用实践。希望与大家共同努力，推动我们国家人工智能产业特别是自然语言处理技术领域更快更好地发展。

大数据与人工智能路径分析

一、大数据与人工智能的背景

随着互联网技术的迅猛发展，人们的生产生活方式、交流方式、信息获取方式等都发生了巨大变化，大量数据的产生和积累也在不断增加，如何利用这些数据成为人们关注的焦点。大数据的出现不仅对传统的数据处理和管理方式提出了挑战，而且对人工智能技术的发展也提出了更高的要求。大数据的应用需要人工智能技术的支持，人工智能技术的发展也需要大数据的支持，二者相互促进，相辅相成。

二、大数据与人工智能的关系

1. 数据为人工智能提供了充足的训练资源

人工智能的核心是机器学习和深度学习。而机器学习和深度学习需要大量的数据集作为训练样本，才能提高模型的精度和准确性。大数据的出现为人工智能提供了充足的训练资源，让人工智能能够更好地模拟和学习人类的智能行为，从而提高人工智能的效果和效率。

2. 人工智能技术提高了大数据处理的效率

大数据的处理需要大量的计算资源和算法支持。人工智能技术的发展推动了芯片技术的进步，如gpu、tpu等智能芯片的出现极大地提高了大规模处理大数据的效率，同时，人工智能技术也为大数据处理提供了更多的算法支持，如深度学习、机器学习等算法的应用，能够更好地从海量数据中提取有价值的信息。

3. 人工智能技术提高了大数据的价值

大数据的出现带来了海量的数据信息，但如何从这些数据中提取有价值的信息成为了一个难题。人工智能技术的发展使得大数据的处理和分析更具有针对性和精准度，能够更好地挖掘数据背后的规律和趋势，为企业的决策提供支持，也为社会的发展提供了更多的参考和借鉴。

三、大数据与人工智能的应用

1. 金融领域

金融领域的数据量非常庞大，包括了大量的交易数据、客户信息和市场数据等。人工智能技术的应用可以帮助银行和保险公司更好地识别风险、预测市场走势和优化投资组合，同时也可以通过智能客服等方式提高客户服务的质量。

2. 医疗领域

医疗领域的数据也非常丰富，包括了病历、化验单、影像等数据。人工智能技术的应用可以帮助医生更好地诊断疾病、制定治疗方案和预测疾病的发展趋势，同时也可以通过智能健康管理等方式提高患者的健康水平。

3. 交通领域

交通领域的数据包括了道路、车辆和乘客等信息。人工智能技术的应用可以帮助交通管理部门更好地监控交通状况、优化交通路线和预测交通拥堵情况，同时也可以通过智能出行等方式提高乘客的出行体验。

4. 零售领域

零售领域的数据包括了销售数据、顾客数据和库存数据等。人工智能技术的应用可以帮助零售商更好地了解顾客需求、优化商品搭配和预测销售趋势，同时也可以通过智能化营销等方式提高顾客满意度和忠诚度。

四、大数据与人工智能的发展趋势

1. 数据安全和隐私保护

随着大数据和人工智能的应用范围不断扩大，数据安全和隐私保护越来越受到关注。未来的发展趋势是建立更加完善的数据安全和隐私保护机制，保护个人和企业的信息安全。

2. 数据标准化和共享

数据标准化和共享是大数据和人工智能应用的基础，未来的发展趋势是建立更加完善的数据标准化和共享机制，让更多的数据能够被共享和利用。

3. 智能化技术的深入应用

未来的发展趋势是智能化技术的深入应用，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术的不断优化和完善，同时也会涌现出更多的新技术和新应用。

4. 多领域跨界应用

未来的发展趋势是多领域跨界应用，大数据和人工智能将被广泛应用于各个领域，如工业、能源、农业等，为社会的发展和人类的生活带来更多的便利和效益。

五、结论

大数据和人工智能是当今科技领域的热门话题，二者相辅相成，相互促进，不断推动着科技的进步和社会的发展。大数据为人工智能提供了丰富的训练资源，人工智能技术提高了大数据处理的效率和价值，二者的应用也涉及到多个领域。未来的发展趋势是建立更加完善的数据安全和隐私保护机制，建立更加完善的数据标准化和共享机制，同时也会涌现出更多的新技术和新应用，为社会的发展和人类的生活带来更多的便利和效益。

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