AI智慧與大資料的本質區別是什麼？

人工智慧和大資料是人們熟悉的流行術語，但也可能存在一些混淆。人工智慧和大資料有什麼相似之處和區別？他們有什麼共同點？它們相似嗎？他們能停止有效的比較嗎？嵌入式定製

 

 

 

 

有些人認為把人工智慧和大資料分開是一個自然錯誤。當地的原因是它們在實踐中是不同的。但它們是完成相同任務的不同工具。但首先要做的是澄清二者的定義。很多人不知道。

 

 

 

 

 

人工智慧與大資料的主要區別之一是，大資料是資料有用時需要清除、構造和整合的原始輸入，而人工智慧是資料處理產生的智慧輸出。這使兩者有了實質性的區別。

 

 

 

 

 

人工智慧是一種計算方法，它允許機器執行認知功能，如作用於輸入或響應輸入，類似於人類的實踐。傳統的計算應用程式也響應資料，但是響應和響應都必須手動編碼。如果出現任何型別的錯誤，應用程式將無法響應，就像意外的結果一樣。人工智慧系統不時地改變他們的行為，以適應調查結果的變化並糾正他們的反應。

 

 

 

 

 

支援人工智慧的機器被設計用來分析和解釋資料，然後根據這些解釋處理問題。機器學習後，計算一次如何採取行動或對結果做出反應的機會，並在將來採取相同的行動。

 

 

 

 

 

大資料是一種傳統的計算。它不會對結果起作用，只會尋找結果。它定義了非常大的資料集，但也可以是非常多樣的。在大型資料集中，可以存在構造資料（如關聯式資料庫中的事務資料）和構造或非構造資料（如影像、電子郵件資料、感測器資料）。

 

 

 

 

 

 

儘管它們有很大的不同，人工智慧和大資料仍然可以很好地協同工作。這是因為人工智慧需要資料來構建智慧，特別是機器學習。例如，機器學習影像識別應用程式可以檢視數萬個飛機影像，瞭解飛機的組成，以便將來識別它們。 電話機器人好不好用？

 

 

 

 

 

人工智慧最大的飛躍是大規模並行處理器的出現，特別是具有數千個核心的 GPU ，而不是 CPU 中的數十個並行處理器。這大大加快了現有人工智慧演算法的速度，使它們成為可能。

 

 

 

 

 

 

人工智慧應用程式的資料越多，結果就越準確。過去，由於人工智慧的處理器速度慢，資料量小，它不能很好地工作。當時沒有先進的感測器，網際網路也沒有得到廣泛的應用，因此很難提供實時資料。人們擁有他們所需要的一切：快速處理器、輸入裝置、網路和大量資料集。毫無疑問，沒有大資料就沒有人工智慧。