周红利

摘要：传统的人工智能受限的计算机以及大数据的能力，还是不能完全的大规模的对大数据以及人工智能进行处理的，人工智能系统能力比较弱，在2006年Hinton教授提出了“深度学习”精神网络让人工智能弱的突破的进展，从而进一步的对大数据以及人工智能有了进一步的了解，进而让人工智能产业有一次进入了快速发展的阶段，“深度学习”神经网络主要的计算机理论是通过深层精神网络算法来模拟人类大脑学习的每一个过程，通过输入和输入非线性的个个关系将底层特征组合成更高层的抽象表示最终达到掌握运用的水平。数据量不一样的丰富可以决定很多关于数据的东西，从而对神经系统网络进行训练，进而使更好的人工智能系统经过深度学习训练后达到的很大的强人工智能水平。因此，可以足够的对人工精神网络进行进一步的深度训练，提升算法有效性是人工智能能否达到或类人或超人水平的决定因素之一。

关键词：大数据 人工智能 深度学习

一、大数据与人工智能关系的介绍

1.人工智能主要的三个归纳

（1）关键与有规则的人工智能;

（2）无规则，计算机读取很多数据，根据数据的统计、概率分析等方法，进行很多的智能处理的人工智能跟大数据;

（3）源于神经元网络的一种深度学习。

二、关系

1.目前，还没有什么词语比大数据人工智能更常见了，有无数的分析家对我们说，并且在根本上重塑我们的生活中的点点滴滴，实际上，对于人工智能大数据的讨论，是很少有人提到这两种发展前景比较高远技术的融合，尤其在解释人工智能大数据为什么可以取得成功的时候，这就是人工智能和大数据用来之间的很多大秘密的联系，这两种东西如何来统领全世界。

2.没有大数据就无人工智能

目前，数据在工作的时候，包括如何在一起工作，大致的介绍了一下基础的知识，并且介绍每个人的专业术语的不同的时候，在如今的社会中，人工智能学习跟之前的应该差不多相同，他这个专业数据实际上都是人工智能机器人随着时间的变化而變化的学习，只要能够访问足够大的数据，跟足做充分的数据就做够了，大数据的方式有很多在学习中我们也会碰到很多不一样的东西的，收集差不多有用的知识，大数据对于工作，学习都很有极大的帮助，在工作中以及学习中用语言提供相关解决方案，就像以东西为向导的产品一样，人工智能的领域是非常广泛的，广泛到不可想象，且深入的进入了我们的生活以及工作，学习的各个方面。人工智能，特别是可以深度的还原学习，需要大量的数据来用以广泛的学习，需要积累与沉淀，大数据和人工智能是当今社会最流行和最有一些技术含量的东西，人工智能大约诞生于十多年前，现如今有这两项技术，可以很快的提高人们的生活质量，计算机还可以用来收集很多不一样的东西，需要更多的更广泛的了解，十多年前慢慢的发展了人工智能，这是为了更好的今天以及美好的明天，要把它运用到学习和生活之中，虽然如今的领先有很多技术，无论是科学还是传统的技术，大多数都会认为人工智能和大数据有关，我觉得大数据之所以跟人工智能有很大差距的地方以及很大不一样的地方就在于行业产生严重的后果，比如全球，全国各地和世界各地的商业领袖都开始关注机器人这就是一个很明显的开端以及开始应该要得到他们的关注才可以。然而在大数据到来的时候我们会有很多的不足需要更改以及改进，人工智能和大数据本来就是两个说是相关但是也不完全相关的两个东西，我们要在学习中进步在成功中以及成长中学到更多的知识，我对人工智能的理解就是人工造出来的智能机器人，大数据普及以及普遍各个地方或者普及全国，在大数据运行的过程中，会发生很多的东西，以及很多的事情我们必须在这些过程之中成长就比如人工智能就是我们逐渐以及慢慢发现这十几年以来我们的科学家每天夜以继日的工作，学习奋发拼搏，我们才会有这一天的到来我也很 相信以后会变得更好以及更棒，就是人工智能和大数据就是相互之前存在的，我们的未来可以依靠大数据以及人工智能来边的更加繁荣昌盛，生活中也能看的出来，大数据跟人工智能就是相互的，先有了大数据然后在有了人工智能。

2.全球以及每年的两倍，之前，美国的学者来说到，人类在2016年最多的新数据，随着这一个令人叹为观止的新多出来的数据，很容易的可以看到人工智能的发展道路，再大步向前走这就是中国人民的崛起之路，以及缓慢而又稳健的进入到当今的社会以及市场当中智能对他们的影响很大也很多，我也相信在不久的未来我们国家的大数据技术跟人工智能技术会走向巅峰的时候

三、区别

1.有的人会把人工智能跟大数据一起混淆，我觉得吧大数据跟人工智能完全是两个东西因为本来就是先有的大数据后来才有的人工智能，说他们完全不相关，那也完全不可能是两个东西，他们两的关系就像是兮兮相惜一样，人工智能肯定是离不开大数据的，会有人认为人工智能跟大数据不是很好的结合，他们认为两者的本质差异不大，但其实他们有各自的特点，每个都不一样，各自有各自的特点，在解决问题的时候，有各自的不同的优势，在解决相同的问题时，会有各自特别的方法来解决，但如果前提就是需要他们的本质，许多人并不了解他们人工智能与大数据最大的特点，当数据在数据变得有用之前，需要清理以及格式化在不同的原始输入中，而人工智能则是选择输出，处理数据的一些智能问题。这使得两者有着本质上的差距，需要解决一些不一样的问题，不一样的方向也是不同的，人工智能属于是一种算式计算形式，它可以让机器执行各种功能，就像是发挥它最大的作用一样，传统的计算机应用程序会对这些数据做出一些反应，不过响应和反应部队采取人工的编码，如果出现一点的差错就会在暂停他暂停的运作，会有很大的差距维护人工智能的机器宗旨分别在于他们的解释跟数据不同。依靠这些差不多的信息来解决一些问题，通过机器计算机学会一些条件对以下采取或者某种行动做出反应，并在下一次遇到相同或者相似的问题中可以做出相应的解决办法，大数据属于一种比较传统的计算方式，他并不是为了解决问题而存在的，而是为了更多的或者更适合，更完善的一些结果，他有着庞大的数据，并且完善多样化的丰富数据集，在大数据中存在着结构化数据，他们有着自己的体系。结构，以及结构化或者非结构化数据，他们在使用相对较大径庭的大数据洞察力获得可以人们喜爱的方式，想要拥有的生活方式，例如现在的一些app，可以根据人们的搜索出来，平时观看了一些视频，他们想要了解的东西，他会考虑到客户的要求，需求，客户的习惯以及他们的喜欢的内容，人工智能是为了更好的生活，更好的决策，让学习变得更有效率，无论是自动驾驶汽车，还是检验医学院本，人工智能都会在人类历史上完成进一步的扩张，人工智能在完成任务时，也许会有偏差，但速度更快，错误少，但他可能有着很大的不同之处，但人工智能和大数据仍然能够完美的相结合，以及去共同的面对问题，人工智能的形成需要数据的加持，比如需要电脑数据，代码等。以及现在家用的一些电器都带有智能的字眼，机器图像识别应用程序可以查看很多很多的图像，为了了解他们的构成以及方式，以便将来能够识别出相似的，他们大数据可以负在这些任何的电器上，负在他们的处理器上，与他们共同进退，机器人可以学习某种行为，动作，举止，搜集数据并更新数据，人工的智能不会像人类的那些感悟推理推论一样，这就需要大量的灌输一些数据以及人工进口的能力，灌输更多的人工智能化，人工智能的数据越多，它所获得的数据就会越来越惊悚，结果就会越来越完善完话，在以前，人工智能处于解决问题速度慢，数据小，而且不是很好处理，更没有像当今现在社会的传感器，而且当时互联网在以前没有发展到现在这样的地步的时候，实数数据很难被收集到，人们可以获得，需要更大的，更快的处理器输入设备，网络和更大的数据集，因此可以得出，没有大数据，就没有人工智能。

四、总结

现在的社会离不开IA技术，出门的交通、吃饭、住宿等都需要很多的地方需要人工智能或者大数据，就连出门接待客人现在大城市都已经换成机器人，由此可见我们的社会已经离不开大数据和人工智能了，我想在有限的时间里去做无限的事情，大数据和人工智能的而门槛越来越高，我们需要更加的去努力去学习我们可以学到的知识，才能为以后的祖国报效国家人人有责，现在我们紧要的 任务就是学习，只有学到知识我们才能在社会中立足才能有更好的明天下面张图可以概括现在的生活。