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大数据和人工智能有什么关联？

大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么，到底什么是大数据呢？

人们经常笼统地说，大数据就是大规模的数据。

这个说法并不准确。“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如，地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值，因为地球围绕太阳运转的物理规律，人们已经研究得比较清楚了。

那么，大数据到底是什么？大数据是如何产生的？什么样的数据才最有价值，最适合作为计算机的学习对象呢？

根据马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：

信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。

信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。

信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。

从应用角度来说，今天的大数据越来越多地呈现出以下一种或几种特性：

大数据越来越多地来源于生产或服务过程的副产品，但在价值上却往往超过了为了特定目的专门采集的数据。例如，谷歌曾利用全球用户查询中，涉及流行性感冒的关键词的出现频率变化情况，对2003年到2008年全球季节性流感的分布和传播进行跟踪与预测。这一预测的覆盖规模和价值甚至超出了各国卫生部门专门收集相关数据所做的预测。

大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查。例如，按照传统方式，电视台某个节目的收视率往往要由专业调查公司通过抽样调查的方式获得数据后估算出来。现在，有了微博或类似的社交网络，我们可以直接利用微博上每时每刻产生的大数据对节目热度进行分析，其准确性往往超过传统的抽样调查方式。

许多大数据都可以实时获取。例如，每年双十一，在各类电子商务平台上，每时每刻都有成千上万笔交易正在进行，所有这些交易数据在阿里交易平台的内部，都可以实时汇总，供人们对双十一当天的交易情况进行监控、管理或分析、汇总。大数据的实时性为大数据的应用提供了更多的选择，为大数据更快产生应用价值提供了基础。

大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息。假如能利用用户ID，将用户在微博上的社交行为，和用户在电子商务平台的购买行为关联起来，就可以向微博用户更准确地推荐他最喜欢的商品。聚合更多数据源，增加数据维度，这是提高大数据价值的好办法。

大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。大数据的拥有者只有基于大数据建立有效的模型和工具，才能充分发挥大数据的价值。例如利用谷歌趋势对过去5年全球地震分布进行分析汇总。根据用户查询地震相关关键词的频率，看出过去5年内主要地震的发生时间和地点。在这里，谷歌趋势就是一个利用已有大数据建模、分析、汇总的有效工具。

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大数据，百度百科上是这么定义的，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

简单说，就是不是简单的将你的性别、淘宝记录啥的数据收集起来，通常做大数据的公司还会基于这些数据进行分门别类的整理，并且对整理后的数据进行分析，比如分析出你喜欢什么样的风格的衣服，你的喜好等信息。

关于大数据，IBM概括出大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

那怎么实现上述的五大特点呢？

我们都知道，所谓大数据，就是大量的信息，利用普通的加减乘除啥的肯定会把电脑给跑废掉，不过这里的电脑不是我们用的普通的电脑，他们通常都有数据处理中心，就是高配的商业服务器。但即便高配，如果只是用简单的算法来处理，也很浪费时间。

所以这里就需要神经网络算法、机器学习等技术处理手段，软件和硬件结合起来对数据库中的数据进行处理，而使用的这些算法、机器学习等分析技术就属于人工智能。

其实人工智能是很多技术的总称，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，因为人工智能尚在发展阶段，所以也没有非常精准的定义，在行业内，人工智能与大数据密不可分，可以将很多大数据的应用（云计算平台等）归结为人工智能。

专门写过一篇关于大数据和人工智能关系的文章。仅供参考！

网上曾经有一篇“著名”的文章，叫做《懒才是第一生产力》。文章里说：懒”这个属性一直在推动着人类进步的进程，因为想“偷懒”，所以人类就日日夜夜在那里捣腾，以达到自己想偷懒的目标。正是因为懒得不想做一系列事情，所以人类发明了洗衣机、电话、汽车……

这当然是片面的。我们都知道，科技才是真正的第一生产力。18世纪中叶，因为改良了蒸汽机，引起了第一次工业革命，使得人类从手工劳动转向动力生产，由此进入了“机器时代”。到了电气化时代，电气的发明使得人类可以使用更高效的新能源，促使生产力迅速发展。而20多年前开始进入信息化时代后，互联网的发明和使用将全世界的人类和信息连接在了一起，极大地提高了全社会的分工协作效率。

可以这么说：追求效率是社会发展的核心驱动力。正是因为这个驱动力，企业才创新出一个个全新的商业模式：O2O，互联网减法，共享经济……

然而，随着互联网普及成为一种基础设施，万物互联已经成为可能。这意味着互联网红利也已经接近尾声，互联网时代已然步入了下半场。

当前我们再一次站在了十字路口：当互联网的红利消退的时候，如何才能保持这种生产效率的稳定增长来满足人类不断增长的物质精神需求？

国家也在行动，近年来我国出台了一系列相关的政策和纲要：“互联网+”行动计划，促进大数据发展行动纲要，供给侧改革，以及《中国制造2025》。国家的目的是保持经济的可持续增长。

但是我国即将步入老龄化时代，人口红利马上将要结束，要想实现经济的增长，势必只有一条路可以走——尽可能地想办法提高劳动生产率。

一切又回到了科技上面。当今时代最核心热门的技术，一定是“大数据”和“人工智能”，他们都是提高效率推动社会进一步发展的关键技术。可以这么说：大数据+人工智能，两者的深度结合，必将会推动人类效率的再一次变革。

大数据的本质是：海量的多维度多形式的数据。它包含了每个时间空间节点的信息。如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺的婴儿，那么每一个领域专业的大数据就是喂养这个婴儿的奶粉——“奶粉”的数量决定了婴儿能长多大，而“奶粉”的质量则决定了婴儿智力发育水平的高低。

人类的大脑本质就是一台模式分类器：接收各种传感器（五官和身体）输入的信息，通过融合处理和正负反馈，在信息处理的过程中塑造了神经元，最终神经元的迭代诞生了人类的智能。青蛙的视觉系统只能看到运动的物体，狗看不到颜色，而人类的视觉系统可以识别高达几万种颜色，人类的大脑接收和处理的数据远多于其它生物，所以人远远比其它生命聪明。数据越多，其塑造培养出的信息处理系统就越聪明，这就是大数据之于人工智能的意义。

人工智能的进展在很大意义上是从原来的传统建模、制定规则到现今依赖于数据机器学习的根本转变。这种转变恰恰是因为我们今天有了数据，覆盖度越来越好，精度越来越高，从而我们对模型的依赖比较低了，或者是说再复杂的模型都有足够数据训练。我们数据如此之大，从而使得我们原来非常困难的问题，今天解决的非常好。所以说大数据实际上是人工智能深度学习驱动力。

前一段时间AlphaGo在围棋网络对战平台上匿名和人类下棋，最终战绩达到了惊人的60连胜。世界排名第一名的柯洁下输了后感慨地说：“人类三千年的围棋文化只是接触了围棋的皮毛。我们以前下围棋，人类的思考实际上只是看到一个本地的最优解，不可能翻山越岭去看，但是AlphaGo可以看到山外还有山。是因为它的数据处理能力比我们强，所以它学到了这一点。人类以后再也不可能赢AlphaGo了。”——这就是残酷的现实。

也许几十年过后，当“大数据+人工智能”已经渗透到人类社会的每个领域，当我们自然而然地把它当成是生活无法割裂的一部分时，每个人才会体会到它的真正意义吧。

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