人工智能和大數(shù)據(jù)是人們熟悉的流行術語，但也可能存在一些混淆。人工智能和大數(shù)據(jù)有什么相似之處和區(qū)別？他們有什么共同點？它們相似嗎？他們能停止有效的比較嗎？嵌入式定制

人工智能處理器。JPG格式

有些人認為把人工智能和大數(shù)據(jù)分開是一個自然錯誤。當?shù)氐脑蚴撬鼈冊趯嵺`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。

人工智能與大數(shù)據(jù)的主要區(qū)別之一是，大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)有用時需要清除、構造和集成的原始輸入，而人工智能是數(shù)據(jù)處理產(chǎn)生的智能輸出。這使兩者有了實質性的區(qū)別。

人工智能是一種計算方法，它允許機器執(zhí)行認知功能，如作用于輸入或響應輸入，類似于人類的實踐。傳統(tǒng)的計算應用程序也響應數(shù)據(jù)，但是響應和響應都必須手動編碼。如果出現(xiàn)任何類型的錯誤，應用程序將無法響應，就像意外的結果一樣。人工智能系統(tǒng)不時地改變他們的行為，以適應調查結果的變化并糾正他們的反應。

支持人工智能的機器被設計用來分析和解釋數(shù)據(jù)，然后根據(jù)這些解釋處理問題。機器學習后，計算一次如何采取行動或對結果做出反應的機會，并在將來采取相同的行動。

大數(shù)據(jù)是一種傳統(tǒng)的計算。它不會對結果起作用，只會尋找結果。它定義了非常大的數(shù)據(jù)集，但也可以是非常多樣的。在大型數(shù)據(jù)集中，可以存在構造數(shù)據(jù)（如關系數(shù)據(jù)庫中的事務數(shù)據(jù)）和構造或非構造數(shù)據(jù)（如圖像、電子郵件數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)）。

盡管它們有很大的不同，人工智能和大數(shù)據(jù)仍然可以很好地協(xié)同工作。這是因為人工智能需要數(shù)據(jù)來構建智能，特別是機器學習。例如，機器學習圖像識別應用程序可以查看數(shù)萬個飛機圖像，了解飛機的組成，以便將來識別它們。電話機器人好不好用？

人工智能最大的飛躍是大規(guī)模并行處理器的出現(xiàn)，特別是具有數(shù)千個內(nèi)核的GPU，而不是CPU中的數(shù)十個并行處理器。這大大加快了現(xiàn)有人工智能算法的速度，使它們成為可能。

人工智能應用程序的數(shù)據(jù)越多，結果就越準確。過去，由于人工智能的處理器速度慢，數(shù)據(jù)量小，它不能很好地工作。當時沒有先進的傳感器，互聯(lián)網(wǎng)也沒有得到廣泛的應用，因此很難提供實時數(shù)據(jù)。人們擁有他們所需要的一切：快速處理器、輸入設備、網(wǎng)絡和大量數(shù)據(jù)集。毫無疑問，沒有大數(shù)據(jù)就沒有人工智能。