人工智能是指計算機系統(tǒng)具備的能力，該能力可以履行原本只有依靠人類智慧才能完成的復(fù)雜任務(wù)。硬件體系能力的不足加上發(fā)展道路上曾經(jīng)出現(xiàn)偏差，以及算法的缺陷，使得人工智能技術(shù)的發(fā)展在上世紀80—90年代曾經(jīng)一度低迷。近年來，成本低廉的大規(guī)模并行計算、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)算法、人腦芯片4大催化劑的齊備，導(dǎo)致人工智能的發(fā)展出現(xiàn)了向上的拐點。

　　大數(shù)據(jù)（big data），指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

　　對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

　　大數(shù)據(jù)相當于人的大腦從小學(xué)到大學(xué)記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創(chuàng)造出更大的價值。

　　人工智能打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識，不斷的深度學(xué)習(xí)、進化成為一方高人。人工智能離不開大數(shù)據(jù)，更是基于云計算平臺完成深度學(xué)習(xí)進化。

　　人工智能是基于大數(shù)據(jù)的支持和采集，運用于人工設(shè)定的特定性能和運算方式來實現(xiàn)的，大數(shù)據(jù)是不斷采集、沉淀、分類等數(shù)據(jù)積累。

　　與以前的眾多數(shù)據(jù)分析技術(shù)相比，人工智能技術(shù)立足于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時發(fā)展出多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而可以進行深度機器學(xué)習(xí)。與以外傳統(tǒng)的算法相比，這一算法并無多余的假設(shè)前提（比如線性建模需要假設(shè)數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系），而是完全利用輸入的數(shù)據(jù)自行模擬和構(gòu)建相應(yīng)的模型結(jié)構(gòu)。這一算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據(jù)不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)而擁有自優(yōu)化的能力。

　　但這一顯著的優(yōu)點帶來的便是顯著增加的運算量。在計算機運算能力取得突破以前，這樣的算法幾乎沒有實際應(yīng)用的價值。大概十幾年前，我們嘗試用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算一組并不海量的數(shù)據(jù)，整整等待三天都不一定會有結(jié)果。但今天的情況卻大大不同了。高速并行運算、海量數(shù)據(jù)、更優(yōu)化的算法共同促成了人工智能發(fā)展的突破。這一突破，如果我們在三十年以后回頭來看，將會是不弱于互聯(lián)網(wǎng)對人類產(chǎn)生深遠影響的另一項技術(shù)，它所釋放的力量將再次徹底改變我們的生活。

　　人工智能涉及的領(lǐng)域非常廣泛，工業(yè)、航天、商業(yè)都有應(yīng)用，并且已經(jīng)深入人們的生活，打開手機中的Cortana或者Siri，這就是AI的產(chǎn)物。要知道，在幾十年前，這種超前的技術(shù)是不受認可的，教授相關(guān)課程的學(xué)校也是寥寥無幾。究其原因，主要就是數(shù)據(jù)的積累和應(yīng)用。高容量存儲設(shè)備豐富了數(shù)據(jù)量的留存，隨著數(shù)據(jù)的不斷增加，人們開始在其中發(fā)現(xiàn)某種規(guī)律，引發(fā)了分析的需求。

　　分析讓大量的數(shù)據(jù)有了價值，機器開始懂得用戶想要什么，可以預(yù)測未來的天氣和球賽的比分，這種人工智能與場景的結(jié)合，要實現(xiàn)的就是改變生活方式和解放生產(chǎn)力。具體來說，很多過去只有人能做的事情，現(xiàn)在更多的情況下能夠通過機器實現(xiàn)，典型的例子包括語音助手、無人駕駛汽車。更重要的是，當硬件性能逐漸提升、計算資源越來越強大時，成本卻越來越低廉。

　　所以說各有各的好。