人工智能大数据上升，人工智能大数据上升的原因

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能大数据上升的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能大数据上升的解答，让我们一起看看吧。

大数据和人工智能有什么关联？

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。

人工智能和大数据是有关系的，下面发表一下个人观点，欢迎指正。

以智能家居系统中语音控制窗帘开关的系统为例，大数据就相当于主机的作用，接收数据——选择、分析、处理数据——发送指令，窗帘面板、窗帘电机、窗帘轨道就相当于执行动作的载体可以理解为“机器人”，这一整个语音控制窗帘开关的系统就是最简单的物联网，而物联网是人工智能的核心。

大数据指的是人与人、人与物之间相互作用所产生的数据，把这些数据进行选择、整合、分析提取有用信息，创造新知识的一个过程。

人工智能是基于大数据的基础上，将大数据反应的信息作用于事物，发挥大数据作用的过程。

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。

大数据和机器学习是我的主要研究方向，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

要想搞清楚大数据与AI之间的关系，首先要了解大数据和AI的概念。大数据是互联网和物联网发展的必然结果，大数据技术的重点在于实现数据价值化，整个大数据产业链也紧紧围绕数据进行展开，包括数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用。另外，云计算技术与大数据技术也有密切的联系，云计算为大数据提供了服务支撑。

人工智能目前已经经过了60多年的发展，主要的研究领域集中在机器学习、自然语言处理、自动推理、知识表示、计算机视觉和机器人学等六大方面，重点的问题在于“合理的思考”和“合理的行动”。人工智能由于是典型的交叉学科，所以目前依然处在行业发展的初期，人工智能领域依然有大量的课题需要攻克，也需要解决落地应用问题。

大数据与人工智能的关系可以通过三个角度来描述，其一是大数据是人工智能的基础，大数据带来大智慧；其二是人工智能促进大数据的发展；其三是大数据和人工智能共同组建了一个新的技术生态。

大数据的发展在很大程度上推动了人工智能的发展，比如机器学习需要大量的训练数据，数据量越大则训练的效果就会越好，所以在大数据时代，机器学习包括深度学习受到了广泛的关注，一系列基于机器学习的产品在陆续开始落地应用，比如自动驾驶、智能诊疗等。

人工智能的发展反过来也极大的促进了大数据的发展，比如人工智能领域需要采集更多的数据，而且要对这些数据进行清洗、归并、分析等处理过程，这个过程也在促进大数据技术的发展。另外，大数据和人工智能之间还存在两个重要的技术板块，其一是云计算（提供计算资源服务），其二是物联网（提供人工智能产品的落地应用场景），所以大数据和人工智能的发展将带动一个新的技术生态。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

本科生从事Java开发，想转大数据或者人工智能，要怎么做？

回想Android开发的历程，从很火到普及到降温。培训机构和大学开设了Android课程，输送了大量Android开发，选择javaee的人少了，慢慢的javaee的薪资也上来了，Android开发的薪资降了，而javaee在高薪领域人数比Android开发要多很多。算法和人工智能，它的使用前提是建立在大量数据基础上的。如果数据不够，再好的算法也训练不出好的模型来。在数据这块就pass掉了很中小企业，那就业率就降低了。所以，如果转算法和人工智能。我觉得楼主要考虑：

1、就业城市。三四线城市基本不建议转了，几年内，哪怕5G普及了也没有几家企业需求，就业率是要考虑的。

2、自己数学好不好，算法学起来是兴奋还是痛苦，易懂还是难懂。

3、英语好不好。

4、对新技术是主动学习还是排斥。楼主可以去看下招聘要求，搞算法人工智能的人还要求会大数据，java，Python，R等等。掌握的技术不比java少。

5、对技术是否会深入研究。与其与人抢大数据，算法，人工智能的饭碗，还不如深耕自己熟悉的java领域。假如转换，5年后，题主顶多是大数据，算法，人工智能的中级水平。假如没转行，深耕自己熟悉的java领域，5年后，楼主绝对是java领域的资深专家，架构师了，薪资不低，竞争力大，转管理也是水到渠成。

最后：

一家公司可能需要20个javaee的开发，但可能只需要3个Android开发就够了。

一家公司可能需要20个javaee的开发，但可能只需要1个大数据算法人工智能的就够了。

到此，以上就是小编对于人工智能大数据上升的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能大数据上升的2点解答对大家有用。