1.4.4 大數(shù)據(jù)與人工智能

大數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)、Web和信息系統(tǒng)發(fā)展的綜合結(jié)果。大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)緊緊圍繞數(shù)據(jù)展開，包括數(shù)據(jù)的采集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現(xiàn)和應(yīng)用等。大數(shù)據(jù)的價值主要體現(xiàn)在分析和應(yīng)用上，例如大數(shù)據(jù)場景分析等。

人工智能是典型的交叉學(xué)科，研究的內(nèi)容集中在機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機(jī)視覺、機(jī)器人學(xué)、自動推理和知識表示六大方向。機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍比較廣泛，例如自動駕駛、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。人工智能的核心在于“思考”和“決策”，如何進(jìn)行合理的思考和合理的行動是人工智能研究的主流方向之一。

大數(shù)據(jù)和人工智能雖然關(guān)注點(diǎn)不同，但是卻有密切的聯(lián)系，一方面人工智能需要大量的數(shù)據(jù)作為“思考”和“決策”的基礎(chǔ)，另一方面大數(shù)據(jù)也需要人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)價值化操作，例如機(jī)器學(xué)習(xí)就是數(shù)據(jù)分析的常用方式。在大數(shù)據(jù)價值的兩個主要體現(xiàn)當(dāng)中，數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要渠道之一就是智能體（人工智能產(chǎn)品），為智能體提供的數(shù)據(jù)量越大，智能體運(yùn)行的效果就會越好，因?yàn)橹悄荏w通常需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行“訓(xùn)練”和“驗(yàn)證”，從而保障運(yùn)行的可靠性和穩(wěn)定性。

大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)已經(jīng)趨于成熟，相關(guān)的理論體系逐步完善，而人工智能尚處在行業(yè)發(fā)展的初期，理論體系依然有巨大的發(fā)展空間。從學(xué)習(xí)的角度來說，從大數(shù)據(jù)開始是個不錯的選擇，從大數(shù)據(jù)過渡到人工智能也會相對比較容易。總的來說，兩個技術(shù)之間并不存在孰優(yōu)孰劣的問題，發(fā)展空間都非常大。