大資料如何幫助人工智慧？

現在的人工智慧雖然發展快速，但是並沒有進入黃金時期，只能說，現在的人工智慧還處於初級發展階段。人工智慧作為一門涉及廣泛且高深學問的科目，涉及到了很多的技術，比如說資料分析、大資料、深度學習、神經網路等。今天，小編來給大家講述一下，在人工智慧領域，大資料是如何幫助人工智慧的。事不宜遲，現在就跟隨小編的腳步往下看吧。

1.大資料如何幫助人工智慧呢？

可以說現階段的人工智慧大多數都是資料驅動的人工智慧，如果沒有資料，就沒有深度學習的成功。資料驅動的人工智慧離不開大資料，大資料與人工智慧是一種共生關係，一方面，人工智慧基礎理論技術的發展為大資料機器學習和資料探勘提供了更豐富的模型和演算法，如深度神經網路衍生出的一系列技術和方法，這些技術就是深度學習、強化學習、遷移學習、對抗學習等。在另一方面，大資料為人工智慧的發展提供了新的動力和燃料，資料規模大了之後，傳統機器學習演算法面臨挑戰，要做並行化、要加速要改進。當前的弱人工智慧應用都遵從這一技術路線，繞不開大資料。所以做好人工智慧是離不開大資料的。

2.如何做非資料驅動的人工智慧呢？

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傳統的規則式人工智慧可以說是非資料驅動的，更多靠人工內建的經驗和知識驅動，不過它最大的問題也是要人工介入，而且很難具有學習能力，靠的知識、記憶和經驗建立的規則體系。強人工智慧的目標是機器智慧化、擬人化，機器要完成和人一樣的工作，那就離不開知識、記憶和經驗，同時也離不開透過知識、經驗和記憶建立起來的認知體系。從這個角度講，強人工智慧要實現只靠深度學習還不夠，但也不能繞過深度學習，透過深度學習進行物理世界基礎知識的初步監督式或半監督學習，深度學習掌握的知識必須要能儲存記憶並形成經驗規則，只有這樣遇到新的問題之後，才能智慧響應。

在這篇文章中我們給大家解答了關於大資料在人工智慧領域發揮的作用，可見大資料在人工智慧發展中還是佔據非常重要的位置的。人工智慧涉及很多技術，大資料就是其中不可或缺的一種，學習人工智慧的朋友一定要打好大資料方面的知識根基，這樣對日後的人工智慧地學習是非常有幫助的。