什么叫人工智能是大数据吗、大数据？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-10-14 14:29 标签： 人工智能是大数据吗

大数据和人工智能两个词是我们现在频繁听到的两个词汇，那么这两者之间到底有什么联系

首先我们要了解到什么是大数据？什么是人工智能？大数据就是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。人工智能：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

就定义来看我们并没有发现两者之间实质性的联系，但仔细研究两者却又紧密的联系，一方面：人工智能需要大量的数据来作为他们创新和发现的基础；另一方面：大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作。比如：机器学习就是数据分析的常用方式，在大数据价值的两个主要体现当中，数据运用的的主要体现之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行效果就会越好，因为智能体需要大量的数据来进行验证和判断，从而保障运行的稳定性和可靠性。

其实，人工智能涉及的领域非常广泛，且深入人们的工作和生活各个方面。人工智能，特别是深度学习，需要大量数据的应用和积累。这就需要高容量存储设备来支持大量数据的留存。随着数据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。分析让大量的数据有了价值，嵌有人工智能的机器开始懂得用户想要什么，需要干什么，可以预测未来变化或趋势，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，比如语音助手、无人驾驶汽车。

综上，大数据和人工智能的联系就是：有足够的数据作为深度学习的输入，计算机就可以学会以往只有人类才能理解的念破知识，然后再将这些概念或知识应用到之前从来没有看见过的新数据上。

大数据和人工智能区别：大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。

人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。人工智能系统旨在分析和解释数据，然后根据这些解释来解决实际问题。人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。在某些方面人工智能会代替或部分代替人类来完成某些任务，但比人类速度更快，错误更少。

大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，可以存在结构化数据或非结构化数据。大数据主要是为了获得洞察力。

云计算技术、大数据和人工智能技术，这三个事情二者之间仿佛相互之间有关：一般谈云计算的情况下会提及大数据技术、谈人工智能技术的时候就会提大数据技术、谈人工智能技术的时候就会提云计算技术……感受三者中间紧密联系又不可缺少。那如果是是非非科技的工作人员，可能就较难了解这三者间的内在联系，因此必须解释一下。

01 云计算技术最初总体目标 首先我们而言云计算技术。云计算技术最开始的目的是对网络资源的监管，的管理通常是云计算服务器、互联网资源、服务器资源三个方面。

1. 管大数据中心如同配电脑

什么是测算、互联网、服务器资源？ 比如你要买部笔记本，是不是要关注这台电脑是怎么样的CPU？多大运行内存？这俩却被大家称之为 云计算服务器 。 这台电脑要网上，那就需要有一个能够插网线的网络接口，或者是有能够联接我家无线路由器无线接收器。您家也要到营运商例如中国联通、挪动或是电信开通一个互联网，例如100M的网络带宽。然后就会有老师傅弄一根网线到你家来，老师傅可能帮你们将你的路由器和她们企业的数据连接配备好。那样您家里的每一个计算机、手机上、平板电脑就都能通过你的路由器上网了。这便是 互联网资源 。 您可能也会问硬盘多大？从前的电脑硬盘都不大，尺寸如10G什么的；之后即便500G、1T、2T的固态硬盘也不鲜了。(1T是1000G)，这便是 服务器资源 。 针对一台电脑是这个样子，对于一个大数据中心也是这样的。想像你有一个非常很大的主机房，里边堆了不少的网络服务器，这种网络服务器是有CPU、运行内存、电脑硬盘的，都是通过类似无线路由器机器设备网上的。这时候的问题在于：经营大数据中心的人是怎么将这些机器设备统一的管理方法出来的呢？

2. 灵便就是想要啥时要都是有，要想是多少都可以

管理的目标就是为了做到两方面的协调能力。实际哪两个层面呢？ 举例说明去理解：比方说个人需要一台极小的计算机，只有一个CPU、1G内存条、10G的磁盘、一兆的网络带宽，你可以给他吗？像这样的那么小型号的计算机，如今随便一个笔记本都比这个配备强大了，家中随意拉一个宽带都需要100M。但是第一次去一个云计算软件上，他要想要这一网络资源时，只需一点就拥有。 这样的情况下它就可以达到两方面协调能力：

时长协调能力： 想什么时候要就什么时候要，需要时一点就出来了；

室内空间协调能力： 要想是多少就有多少。必须一个太极小的计算机，能够满足；需要一个比较大的室内空间比如网盘，网盘给每一个人分派空间无缘无故很大很大，随意提交随时随地有空间，始终花不完，是可以满足。

不知道从什么时候开始，程序员成为了高薪工作的代表，吸引着无数年轻人。但是每个行业都有“转折点”，对于3-5年的程序员，是什么样的呢？

在一项关于程序员的调查，小谷看到了大家不谋而合的感慨：

1、从事Java开发三年了，目前的职位是高级Java工程师，感觉技术和工资都到了瓶颈，对以后的发展方向有些迷茫。

2、加班时间长，年龄大了，精力严重不够，竞争力远不如年轻程序员了。

3、目前做技术管理，薪资25K，但25K基本是天花板了，不甘心。

所以， 进入职场几年的程序员该如何打破天花板？如何安全度过所谓的中年危机呢？

小谷针对上述典型反馈咨询了BAT相关专家，专家建议： 技术转型，云计算大数据最合适不过。

大数据，相信大家都不陌生了，在互联网已经驰骋一段时间了。一切有数据的地方就有大数据。那么大数据究竟是什么呢？

大数据，就是通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。

大数据通常都拥有 海量的数据存储 。仅根据2013年的统计，互联网搜索巨头百度已拥有数据量接近EB级别、阿里、腾讯声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。

在传统的关系型数据库中，所存储的数据都是 结构化 的，例如：

但是在现实生活中，信息往往没有严格的结构限制。比如一个电商网站需要记录如下用户行为：

用户张三， 于某某时间在商品搜索栏搜索了“苹果手机”一词，然后进入 XXX 商铺进行浏览，经过与店家沟通，讨价还价，最终以6000元的价格购买了 iPhone 7 “钢琴黑”款式手机一部。

诸如此类的用户行为数据属于非结构化数据，很难用关系型数据库存储。因此诸多No-SQL数据库（例如 HBase）成为了存储大数据的更好选择。

? 说到这里，我们要回答一个很多人心里都存在的疑惑—— 大数据和云计算之间，到底有什么关系？

从技术上，大数据是依赖于云计算的。云计算里面的海量数据存储技术、海量数据管理技术、分布式计算模型等，都是大数据技术的基础。

云计算就像是挖掘机，大数据就是矿山。如果没有云计算，大数据的价值就发挥不出来。

以大数据作为机器学习的训练集，从而训练出拥有一定决策能力的人工智能。典型的代表案例就是谷歌的AlphaGo, 通过大量围棋棋局的学习，最终拥有了打败围棋世界冠军的能力。

从大量的用户行为数据中挖掘出有价值的商业信息。典型代表是著名社交公司LinkedIn，他们通过用户之间的关联关系，绘画出学校、公司、人才之间庞大而复杂的信息网络。

不仅如此，LinkedIn还通过大量求职者和招聘方的信息，分析出哪些公司正在迅速扩张，哪些公司正在流失人才，哪些公司之间正在展开人才市场的争夺。这些对于客户公司来说，都是无价之宝。

洛杉矶警察局曾经借助一套原本用于预测地震后余震的大数据模型，把过去80年内的130万个犯罪记录数据输入进去，结果发现其预测出的犯罪高发地点与现实惊人的吻合。后来该预测算法经过改进，已经成为了当地警局重要的参考依据，大大降低了当地的犯罪率。

大数据不仅适用于公司和政府，也适用于我们每个人，比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备中采集的数据，获取价值。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。

Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据，从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”，大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。

改善医疗保健和公共卫生

大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人!

大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。

其实人们日常生活接触到的，比如滴滴/Uber（路径规划）、网易云音乐（音乐推荐、垃圾内容过滤）、余额宝（风控）、网易邮箱（垃圾邮件过滤）、微信（朋友圈广告、语音转文字）、今日头条（内容推荐）、淘宝（根据喜好推荐商品）等，都离不开大数据技术。

1. 数据开发日新月异。分析我国大数据发展的成果和问题，推动国家大数据战略的实施改善数字基础设施，加快数字中国建设。

2. 数据产业链逐步形成。许多企业开始参与大数据产业链，形成了一定的产业规模。

3. 推动大数据企业创新发展，培育新技术、新业态、新模式、新产业。坚持以大数据为突破口，大力推进核心技术创新，坚持以应用为中心，推动大数据在各行业应用。

大数据领域的未来发展仍然很大，需要对大数据进行更深入的研究。

云计算与大数据成为了市场上最热门的求职领域。这一现象很可能将在可预见时期里长期延续。

在互联网领域的平均薪资排行中，云计算、大数据稳居前三。

在BAT等大厂里，大数据的薪资是最高的。

Data Platform，构建、维护稳定、安全的大数据平台，按需设计大数据架构，调研选型大数据技术产品、方案，实施部署上线。对于大数据领域涉及到的大多数技术都要有所了解，并精通某一部分，具备分布式系统的知识背景。

对应职位： 大数据架构师，数据平台工程师

对应职位： 爬虫工程师，数据采集工程师

Data Warehouse，有点类似于传统的数据仓库工作内容：设计数所仓库层级结构、ETL、进行数据建模，但基于的平台不一样，在大数据时代，数据仓库大多基于大数据技术实现，例如Hive就是基于Hadoop的数据仓库。

对应职位： ETL工程师，数据仓库工程师

Data Processing，完成某些特定需求中的处理或数据清洗，在小团队中是结合在数据仓库中一起做的，以前做ETL或许是利用工具直接配置处理一些过滤项，写代码部分会比较少，如今在大数据平台上做数据处理可以利用更多的代码方式做更多样化的处理，所需技术有Hive、Hadoop、Spark等。

对应职位： 数据分析师

Data Mining，是一个比较宽泛的概念，可以直接理解为从大量数据中发现有用的信息。大数据中的数据挖掘，主要是设计并在大数据平台上实现数据挖掘算法：分类算法、聚类算法、关联分析等。

对应职位： 数据挖掘工程师

Learning，与数据挖掘经常一起讨论，甚至被认为是同一事物。机器学习是一个计算机与统计学交叉的学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类或者回归的工作。之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如个性化推荐，是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。

对应职位： 算法工程师，研究员

Learning，是机器学习里面的一个topic（非常火的Topic），从深度学习的内容来看其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音、自然语言等分类和识别上取得了非常好的效果，大部分的工作是在调参。不知道大家有否发现现在的Google翻译比以前的要准确很多，因为Google在去年底将其Google翻译的核心从原来基于统计的方法换成了基于神经网络的方法；

对应职位： 算法工程师，研究员

Data Visualization，将分析、挖掘后的高价值数据用比较优美、灵活的方式展现在老板、客户、用户面前，更多的是一些前端的东西，也可能要求有一定的美学知识。结合使用者的喜好，以最恰当的方式呈现数据价值；

对应职位： 数据工程师，BI工程师

Data Application，从以上的每个部分可以衍生出的应用，例如广告精准投放、个性化推荐、用户画像等。

对应职位： 数据工程师

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