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大數據如何幫助人工智能？
2019-05-07
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現在的人工智能雖然發展快速，但是并沒有進入黃金時期，只能說，現在的人工智能還處于初級發展階段。人工智能作為一門涉及廣泛且高深學問的科目，涉及到了很多的技術，比如說數據分析、大數據、深度學習、神經網絡等。今天，小編來給大家講述一下，在人工智能領域，大數據是如何幫助人工智能的。事不宜遲，現在就跟隨小編的腳步往下看吧。

1.大數據如何幫助人工智能呢？

可以說現階段的人工智能大多數都是數據驅動的人工智能，如果沒有數據，就沒有深度學習的成功。數據驅動的人工智能離不開大數據，大數據與人工智能是一種共生關系，一方面，人工智能基礎理論技術的發展為大數據機器學習和數據挖掘提供了更豐富的模型和算法，如深度神經網絡衍生出的一系列技術和方法，這些技術就是深度學習、強化學習、遷移學習、對抗學習等。在另一方面，大數據為人工智能的發展提供了新的動力和燃料，數據規模大了之后，傳統機器學習算法面臨挑戰，要做并行化、要加速要改進。當前的弱人工智能應用都遵從這一技術路線，繞不開大數據。所以做好人工智能是離不開大數據的。

2.如何做非數據驅動的人工智能呢？

傳統的規則式人工智能可以說是非數據驅動的，更多靠人工內置的經驗和知識驅動，不過它最大的問題也是要人工介入，而且很難具有學習能力，靠的知識、記憶和經驗建立的規則體系。強人工智能的目標是機器智能化、擬人化，機器要完成和人一樣的工作，那就離不開知識、記憶和經驗，同時也離不開通過知識、經驗和記憶建立起來的認知體系。從這個角度講，強人工智能要實現只靠深度學習還不夠，但也不能繞過深度學習，通過深度學習進行物理世界基礎知識的初步監督式或半監督學習，深度學習掌握的知識必須要能存儲記憶并形成經驗規則，只有這樣遇到新的問題之后，才能智能響應。

在這篇文章中我們給大家解答了關于大數據在人工智能領域發揮的作用，可見大數據在人工智能發展中還是占據非常重要的位置的。人工智能涉及很多技術，大數據就是其中不可或缺的一種，學習人工智能的朋友一定要打好大數據方面的知識根基，這樣對日后的人工智能地學習是非常有幫助的。


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