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人(rén)工智能與大(dà)數(shù)據的區(qū)别
        如今,人(rén)工智能和(hé)大(dà)數(shù)據都是人(rén)們耳熟能詳的流行(xíng)術(shù)語,但(dàn)有(yǒu)時(shí)也會(huì)被混淆。人(rén)工智能和(hé)大(dà)數(shù)據到底有(yǒu)什麽相似之處和(hé)不同之處?能進行(xíng)有(yǒu)效的比較嗎?
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有(yǒu)人(rén)認為(wèi)将人(rén)工智能與大(dà)數(shù)據結合在一起是一個(gè)很(hěn)自然的錯誤,部分原因是兩者實際上(shàng)是一緻的。但(dàn)它們是完成相同任務的不同工具。首先要做(zuò)的事是先弄清二者的定義。

人(rén)工智能與大(dà)數(shù)據一個(gè)主要的區(qū)别是大(dà)數(shù)據是需要在數(shù)據變得(de)有(yǒu)用之前進行(xíng)清理(lǐ)、結構化和(hé)集成的原始輸入,而人(rén)工智能則是輸出,即處理(lǐ)數(shù)據産生(shēng)的智能。這使得(de)兩者有(yǒu)着本質上(shàng)的不同。

人(rén)工智能是一種計(jì)算(suàn)形式,它允許機器(qì)執行(xíng)認知功能,例如對輸入起作(zuò)用或作(zuò)出反應,類似于人(rén)類的做(zuò)法。傳統的計(jì)算(suàn)應用程序也會(huì)對數(shù)據做(zuò)出反應,但(dàn)反應和(hé)響應都必須采用人(rén)工編碼。如果出現任何類型的差錯,就像意外的結果一樣,應用程序無法做(zuò)出反應。而人(rén)工智能系統不斷改變它們的行(xíng)為(wèi),以适應調查結果的變化并修改它們的反應。

支持人(rén)工智能的機器(qì)旨在分析和(hé)解釋數(shù)據,然後根據這些(xiē)解釋解決問題。通(tōng)過機器(qì)學習,計(jì)算(suàn)機會(huì)學習一次如何對某個(gè)結果采取行(xíng)動或做(zuò)出反應,并在未來(lái)知道(dào)采取相同的行(xíng)動。

大(dà)數(shù)據是一種傳統計(jì)算(suàn)。它不會(huì)根據結果采取行(xíng)動,而隻是尋找結果。它定義了非常大(dà)的數(shù)據集,但(dàn)也可(kě)以是極其多(duō)樣的數(shù)據。在大(dà)數(shù)據集中,可(kě)以存在結構化數(shù)據,如關系數(shù)據庫中的事務數(shù)據,以及結構化或非結構化數(shù)據,例如圖像、電(diàn)子郵件數(shù)據、傳感器(qì)數(shù)據等。

它們在使用上(shàng)也有(yǒu)差異。大(dà)數(shù)據主要是為(wèi)了獲得(de)洞察力,例如Netflix網站(zhàn)可(kě)以根據人(rén)們觀看的內(nèi)容了解電(diàn)影(yǐng)或電(diàn)視(shì)節目,并向觀衆推薦哪些(xiē)內(nèi)容。因為(wèi)它考慮了客戶的習慣以及他們喜歡的內(nèi)容,推斷出客戶可(kě)能會(huì)有(yǒu)同樣的感覺。

人(rén)工智能是關于決策和(hé)學習做(zuò)出更好的決定。無論是自我調整軟件、自動駕駛汽車(chē)還(hái)是檢查醫(yī)學樣本,人(rén)工智能都會(huì)在人(rén)類之前完成相同的任務,但(dàn)速度更快,錯誤更少(shǎo)。

雖然它們有(yǒu)很(hěn)大(dà)的區(qū)别,但(dàn)人(rén)工智能和(hé)大(dà)數(shù)據仍然能夠很(hěn)好地協同工作(zuò)。這是因為(wèi)人(rén)工智能需要數(shù)據來(lái)建立其智能,特别是機器(qì)學習。例如,機器(qì)學習圖像識别應用程序可(kě)以查看數(shù)以萬計(jì)的飛機圖像,以了解飛機的構成,以便将來(lái)能夠識别出它們。

人(rén)工智能實現最大(dà)的飛躍是大(dà)規模并行(xíng)處理(lǐ)器(qì)的出現,特别是GPU,它是具有(yǒu)數(shù)千個(gè)內(nèi)核的大(dà)規模并行(xíng)處理(lǐ)單元,而不是CPU中的幾十個(gè)并行(xíng)處理(lǐ)單元。這大(dà)大(dà)加快了現有(yǒu)的人(rén)工智能算(suàn)法的速度,現在已經使它們可(kě)行(xíng)。

大(dà)數(shù)據可(kě)以采用這些(xiē)處理(lǐ)器(qì),機器(qì)學習算(suàn)法可(kě)以學習如何重現某種行(xíng)為(wèi),包括收集數(shù)據以加速機器(qì)。人(rén)工智能不會(huì)像人(rén)類那(nà)樣推斷出結論。它通(tōng)過試驗和(hé)錯誤學習,這需要大(dà)量的數(shù)據來(lái)教授和(hé)培訓人(rén)工智能。

人(rén)工智能應用的數(shù)據越多(duō),其獲得(de)的結果就越準确。在過去,人(rén)工智能由于處理(lǐ)器(qì)速度慢、數(shù)據量小(xiǎo)而不能很(hěn)好地工作(zuò)。也沒有(yǒu)像當今先進的傳感器(qì),并且當時(shí)互聯網還(hái)沒有(yǒu)廣泛使用,所以很(hěn)難提供實時(shí)數(shù)據。人(rén)們擁有(yǒu)所需要的一切:快速的處理(lǐ)器(qì)、輸入設備、網絡和(hé)大(dà)量的數(shù)據集。毫無疑問,沒有(yǒu)大(dà)數(shù)據就沒有(yǒu)人(rén)工智能。

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