談及當(dāng)前最流行也最為被看重的兩項(xiàng)技術(shù)，就不得不提及大數(shù)據(jù)和人工智能。隨著人們?nèi)粘?duì)信息量的需求、計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)的普及，但由于大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理對(duì)于個(gè)人用戶(hù)級(jí)電腦還是有一定的負(fù)擔(dān)和難度的屎篱。也因此，大數(shù)據(jù)與人工智能應(yīng)運(yùn)而生葵蒂，人工智能人工智能誕生于十多年前交播，大數(shù)據(jù)誕生于幾年前。計(jì)算機(jī)可以用來(lái)存儲(chǔ)數(shù)百萬(wàn)條記錄和數(shù)據(jù)践付，但分析這些數(shù)據(jù)的能力是由大數(shù)據(jù)提供的秦士。

數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)和社會(huì)化趨勢(shì)是大數(shù)據(jù)應(yīng)運(yùn)而生的本質(zhì)原因，如何利用人工智能技術(shù)預(yù)防網(wǎng)絡(luò)安全事故永高，在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時(shí)迅速采取有效措施隧土，保障網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)高效運(yùn)行提针，變得尤為重要。因此曹傀，適時(shí)進(jìn)行大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理中的應(yīng)用研究具有一定的現(xiàn)實(shí)意義辐脖。

可以說(shuō)，大數(shù)據(jù)和人工智能是兩大令人驚嘆的現(xiàn)代技術(shù)集合皆愉，為機(jī)器學(xué)習(xí)注入動(dòng)能嗜价，不斷重復(fù)和更新數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)借助人類(lèi)的干預(yù)和遞歸實(shí)驗(yàn)進(jìn)行優(yōu)化幕庐。本文將講解如何通過(guò)人工智能和大數(shù)據(jù)解決與數(shù)據(jù)相關(guān)的所有可能問(wèn)題久锥。

大數(shù)據(jù)和人工智能被數(shù)據(jù)科學(xué)家或其他大公司視為兩個(gè)機(jī)械巨人。許多公司認(rèn)為人工智能將給他們的公司數(shù)據(jù)帶來(lái)革命异剥。機(jī)器學(xué)習(xí)被認(rèn)為是人工智能的高級(jí)版本瑟由，通過(guò)它，各種機(jī)器可以發(fā)送或接收數(shù)據(jù)冤寿，并通過(guò)分析數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)新的概念歹苦。大數(shù)據(jù)幫助組織分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并從中得出有意義的見(jiàn)解疚沐。

例如暂氯，我們考慮這樣的情景：一個(gè)皮革服裝制造商將其服裝出口到歐洲，通過(guò)從市場(chǎng)上收集數(shù)據(jù)并通過(guò)各種算法進(jìn)行分析亮蛔，商家可以識(shí)別客戶(hù)的行為和興趣，再根據(jù)客戶(hù)的興趣提供服裝擎厢。在這里究流，算法可以幫助我們洞察市場(chǎng)并找到準(zhǔn)確信息。

在我看來(lái)动遭，研究大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系之前芬探，我們更應(yīng)該清楚的是大數(shù)據(jù)和人工智能的概念。

所謂大數(shù)據(jù)可以簡(jiǎn)單的理解為巨量數(shù)據(jù)的集合厘惦，一般表示通常無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)用普通工具進(jìn)行有效地采集偷仿、存儲(chǔ)和分析的數(shù)據(jù)集合，往往需要特殊的軟件及處理模式才能進(jìn)行有效的分析宵蕉。海量數(shù)據(jù)上傳到云計(jì)算平臺(tái)后酝静，自然而然的就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和挖掘了，這就是大數(shù)據(jù)的目的羡玛。將幾千輛車(chē)的位置信息綜合起來(lái)分析出某條路的擁堵?tīng)顩r别智；將某個(gè)城市幾百萬(wàn)人的健康狀況綜合分析，也許就可以得出某個(gè)工廠周?chē)撤N疾病的發(fā)病率比較高的結(jié)論稼稿，這些都是大數(shù)據(jù)做的事情薄榛。

所謂人工智能讳窟，顧名思義是指人工造就的智能，簡(jiǎn)稱(chēng)AI敞恋，一般指人們?yōu)榱四M人類(lèi)智能而編制的計(jì)算機(jī)程序丽啡，如視覺(jué)模擬、語(yǔ)音識(shí)別硬猫、自然語(yǔ)言處理和人類(lèi)思維模擬等碌上。大數(shù)據(jù)是基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析從而發(fā)現(xiàn)一些隱藏的規(guī)律、現(xiàn)象浦徊、原理等馏予，而人工智能在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步，人工智能會(huì)分析數(shù)據(jù)盔性，然后根據(jù)分析結(jié)果做出行動(dòng)霞丧，例如無(wú)人駕駛，自動(dòng)醫(yī)學(xué)診斷冕香。

大數(shù)據(jù)與人工智能最大的不同在于它們的關(guān)注點(diǎn)不同蛹尝，首先是大數(shù)據(jù)，我認(rèn)為近期重要的方向還是連接和知識(shí)圖譜的應(yīng)用悉尾。目前數(shù)據(jù)還是存在嚴(yán)重的割裂和孤島突那，如何促進(jìn)不同領(lǐng)域之間的數(shù)據(jù)共享流通是個(gè)大方向；另外知識(shí)圖譜也是大數(shù)據(jù)的一個(gè)重要方向构眯，如何將人類(lèi)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能讀懂的數(shù)據(jù)（圖譜）愕难，這樣才能催生更多人工智能應(yīng)用；人工智能方面惫霸，未來(lái)發(fā)展方向無(wú)疑是通用智能猫缭，這也是谷歌deepmind和馬斯克的openAI竭力追求的目標(biāo)。當(dāng)然通用智能離不開(kāi)大數(shù)據(jù)壹店，如何將人類(lèi)的整體知識(shí)讓渡給機(jī)器猜丹，這是知識(shí)圖譜要解決的問(wèn)題，另外就是新算法的發(fā)明硅卢，如各類(lèi)遷移學(xué)習(xí)等射窒，當(dāng)然目前這方面還是起步階段。

在我認(rèn)為将塑，大數(shù)據(jù)的概念更多的是圍繞數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)的脉顿，是一整個(gè)數(shù)據(jù)處理的解決方案，偏重于數(shù)據(jù)體現(xiàn)的價(jià)值抬旺。而人工智能顯然是一個(gè)更偏應(yīng)用層級(jí)的定義弊予，不可否認(rèn)的是，其底層的智能?chē)?yán)重依賴(lài)于數(shù)據(jù)的輸入計(jì)算开财，從而得出決策汉柒∥笸剩可以說(shuō)，大數(shù)據(jù)是人工智能的基石碾褂，并且從稍微長(zhǎng)遠(yuǎn)-點(diǎn)來(lái)看兽间，未來(lái)-定是先有數(shù)據(jù)化才有智能化。如果數(shù)據(jù)的收集(衍生到線下)正塌、量化問(wèn)題沒(méi)有解決嘀略，這里是線下的數(shù)據(jù)線上化、可計(jì)算化乓诽，那么人工智能這東西就無(wú)從談起帜羊，要么也只是小范圍的應(yīng)用而已怕轿，遠(yuǎn)不能夠達(dá)到普及的水平谬擦。

人工智能不是無(wú)源之水，也是需要整個(gè)生態(tài)配合的啥供，做不了人工智能稠集，可以做大數(shù)據(jù)奶段；做不了大數(shù)據(jù)，可以做云計(jì)算剥纷；做不了云計(jì)算痹籍，還可以做物聯(lián)網(wǎng)，就算是人工智能晦鞋，也不可能立馬就取代人類(lèi)蹲缠，人工智能應(yīng)用到具體行業(yè)和領(lǐng)域時(shí)，必須要有之前具備豐富行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的人參與和改造才能落地鳖宾！