如今人工智能與大數(shù)據(jù)是當(dāng)下比較流行的詞，因此越來越多的人不斷的關(guān)注人工智能與大數(shù)據(jù)的發(fā)展情況。更好的了解人工智能與大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向，以便在發(fā)展中謀求更多的利益。因此人工智能與大數(shù)據(jù)結(jié)合發(fā)展方向就成了這些人首要關(guān)注的。不過想要知道和更好的理解這個問題，首先讓我們了解一下人工智能和大數(shù)據(jù)。

　　人工智能

1956年人工智能在達特茅斯正式被提出，它研究的事如何制造智能機器或模擬人類智能行為。

　　AI主要領(lǐng)域

· 模式識別，通過計算機對數(shù)據(jù)樣本進行特征提取從而學(xué)習(xí)到模型，然后根據(jù)模型進行判別。

· 機器學(xué)習(xí)，讓機器具有學(xué)習(xí)的能力，使機器具有智能，涉及認知科學(xué)、神經(jīng)心理學(xué)、邏輯學(xué)等。

· 機器翻譯，通過計算機將某種自然語言轉(zhuǎn)換成另一種自然語言，它是計算語言學(xué)的一個分支，涉及到語言學(xué)、計算機、認知科學(xué)、信息論等學(xué)科。

· 自然語言處理，讓機器能理解自然語言，能夠像人類一樣生成和理解自然語言。

· 計算機視覺，使計算機能通過圖像來認知環(huán)境信息的能力，比如識別環(huán)境找那個物體的形狀、位置、姿勢、運動等，進一步還需要對其進行理解。

· 專家系統(tǒng)，一種具有名特定領(lǐng)域大量知識和經(jīng)驗的系統(tǒng)，就像人類某方面的專家具有豐富的專業(yè)知識和經(jīng)驗，能夠快速解決相應(yīng)領(lǐng)域的問題。

　　大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)這個詞最早出現(xiàn)在20世紀90年代，當(dāng)時只是用來描述數(shù)據(jù)量很大，但并沒有給出明確的定義和概念意思。出現(xiàn)后沒有受到多少人的關(guān)注，直到2012年后大數(shù)據(jù)得到了各行各業(yè)的關(guān)注重視，很多學(xué)科和行業(yè)都會涉及大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)一時風(fēng)光無兩。

在技術(shù)方面，大數(shù)據(jù)包含的數(shù)據(jù)量一般都超出了單臺計算機的內(nèi)存容量，甚至大成百上千倍，所以在技術(shù)上就必須要有專門處理海量數(shù)據(jù)的工具。谷歌提出的MapReduc可以說是這方面的開山之作，以至于后來有了開源的Hadoop，屬于經(jīng)典的大數(shù)據(jù)處理工具。

大數(shù)據(jù)最早在大型互聯(lián)網(wǎng)和電商領(lǐng)域公司發(fā)展起來，2008年左右，這些公司收集到的數(shù)據(jù)大到傳統(tǒng)技術(shù)手段已經(jīng)無法處理，很難滿足業(yè)務(wù)的發(fā)展，于是大數(shù)據(jù)相關(guān)的理念和技術(shù)被相繼提出來。2010年隨著Web2.0的到來以及智能終端的普及，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量更進一步猛增，此時大數(shù)據(jù)已經(jīng)融入人類社會生活。2012年大數(shù)據(jù)成為全球最熱門領(lǐng)域之一，國內(nèi)外很多公司都提出大數(shù)據(jù)相關(guān)戰(zhàn)略。2015年大數(shù)據(jù)正式進入國家發(fā)展戰(zhàn)略，此后一直發(fā)展快速。

　　大數(shù)據(jù)特征

· 大容量，數(shù)據(jù)量超級大。

· 多種類，數(shù)據(jù)類型包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

· 真實性，大數(shù)據(jù)應(yīng)具有真實性，否則沒有價值。

· 時效性，大數(shù)據(jù)一般具有時效性。

　　揭秘人工智能與大數(shù)據(jù)結(jié)合發(fā)展方向有哪些？

在當(dāng)前大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈逐漸成熟的大背景下，大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合也在向更全面的方向發(fā)展，大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合涉及到以下幾個方式：

　　第一：大數(shù)據(jù)分析。從技術(shù)的角度來看，大數(shù)據(jù)分析是與人工智能一個重要的結(jié)合點，機器學(xué)習(xí)作為大數(shù)據(jù)重要的分析方式之一，正在被更多的數(shù)據(jù)分析場景所采用。機器學(xué)習(xí)不僅是人工智能領(lǐng)域的六大主要研究方向之一，同時也是入門人工智能技術(shù)的常見方式，不少大數(shù)據(jù)研發(fā)人員就是通過機器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)入了人工智能領(lǐng)域。

　　第二：AIoT體系。AIoT技術(shù)體系的核心就是物聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術(shù)的整合，從物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)層次結(jié)構(gòu)來看，在物聯(lián)網(wǎng)和人工智能之間還有重要的“一層”，這一層就是大數(shù)據(jù)層，所以在AIoT得到更多重視的情況下，大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合也增加了新的方式。

　　第三：云計算體系。隨著云計算服務(wù)的逐漸深入和發(fā)展，目前云計算平臺正在向“全棧云”和“智能云”方向發(fā)展，這兩個方向雖然具有一定的區(qū)別(行業(yè))，但是一個重要的特點是都需要大數(shù)據(jù)的參與，尤其是智能云。

上述就是關(guān)于揭秘人工智能與大數(shù)據(jù)結(jié)合發(fā)展方向有哪些的全部內(nèi)容介紹，想了解更多關(guān)于人工智能的信息，請繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。