人工智能和大數據區(qū)別：

大數據是需要在數據變得有用之前進行清理、結構化和集成的原始輸入，而人工智能則是輸出，即處理數據產生的智能。這使得兩者有著本質上的不同。

人工智能是一種計算形式，它允許機器執(zhí)行認知功能，例如對輸入起作用或作出反應，類似于人類的做法。人工智能系統不斷改變它們的行為，以適應調查結果的變化并修改它們的反應。人工智能系統旨在分析和解釋數據，然后根據這些解釋來解決實際問題。人工智能是關于決策和學習做出更好的決定。在某些方面人工智能會代替或部分代替人類來完成某些任務，但比人類速度更快，錯誤更少。

大數據是一種傳統計算。它不會根據結果采取行動，而只是尋找結果。它定義了非常大的數據集，可以存在結構化數據或非結構化數據（在使用上也有差異）。大數據主要是為了獲得洞察力。

人工智能和大數據協同：

雖然人工智能和大數據有很大的區(qū)別，但它們仍然能夠很好地協同工作。這是因為人工智能需要數據來建立其智能，特別是機器學習。

機器學習中，為了訓練模型，需要大量的數據，而且數據需要結構化和集成到足夠好的程度，以便機器能夠可靠地識別數據中的有用模式。大數據技術滿足這樣的要求。

人工智能是基于大數據的支持和采集，運用于人工設定的特定性能和運算方式來實現的，大數據是不斷采集、沉淀、分類等數據積累。

大數據提供了大量的數據，并且能從大量繁雜的數據中提取或分離出有用的數據，然后供人工智能來使用。即人工智能和機器學習中使用的數據已經被“清理”了，無關的、重復的和不必要的數據已經被清除。這些“清理”工作是由大數據技術來完成或保障的。

大數據可以提供訓練學習算法所需的數據。有兩種類型的數據學習：初期離線訓練數據學習和長期在線訓練數據學習。人工智能應用程序一旦完成最初離線培訓，并不會停止數據學習。隨著數據的變化，它們將繼續(xù)在線收集新數據，并調整它們的行動。因此，數據分為初期的和長期的（持續(xù)的）。機器學習從初期和長期收集到的數據中不斷學習和訓練。不斷學習和磨練其人工智能的模型和參數。

人工智能發(fā)展的最大飛躍是大規(guī)模并行處理器的出現，特別是GPU，它是具有數千個內核的大規(guī)模并行處理單元。這大大加快了人工智能算法的計算速度。人工智能需要通過試驗和錯誤學習，這需要大量的數據來教授和培訓人工智能。人工智能應用的數據越多，其獲得的結果就越準確。因此可以看出，人工智能是依托于大數據，或者說人工智能底層基于大數據。

此外，在大數據發(fā)揮作用的同時，人工智能研發(fā)者也一定不要忘了，大數據的應用必然會帶來個人隱私保護方面的挑戰(zhàn)。有效、合法、合理地收集、利用、保護大數據，是人工智能時代的基本要求。

最后還要澄清的一點是：大數據在人工智能中的作用是將人類或物體行為活動抽象為或轉變?yōu)楹Ａ繑祿�，對數據清洗、提質等預處理，供人工智能系統使用，而對數據進行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分，并非全部。

結語：

人工智能和大數據既有聯系又有區(qū)別，且可以協同工作。人工智能需要通過試驗和錯誤學習，需要大數據來教授和培訓人工智能。人工智能需要依托大數據來建立其智能。在大數據在人工智能中發(fā)揮作用的同時，人工智能研發(fā)者千萬不要忘了，合理地收集和利用大數據，注意個人隱私的保護。對數據進行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分，并非全部。