AI與大數據的“相愛相殺”
2018年是人工智能興起的一年，各種人工智能軟件與服務如同雨后春筍般興起，也是互聯網信息行業里程碑式的一年，隨著各種傳媒傳播，AI和大數據等信息深入人心，人口紅利帶來的大規模市場擴展給許多公司帶來了巨大的收益，同時給許多創業型的公司帶來不少機遇和挑戰
隨時時間的不斷推移，一些成熟的智能服務已經形成了完整的產業鏈和服務形態，也有許多不成熟的想法和創意“腹死胎中”，也是創業者充滿艱辛的一段時間，所以，我們也需要一些完備的功能和技術來彌補短板和缺陷。對于一部分人而言，焦慮和無所適從是大多的表現，所以今天我們介紹的就是AI 和大數據之間的關系，也能更好地給行進在路上的創業者提供更好的思路。
人工智能的簡寫就是我們所說的“AI” 他是研究開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。而大數據則是指無法在一定時間范圍內使用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。（注釋來自百度百科） 這兩者看似風馬牛不相及，其實則是相輔相成。
AI不能沒有大數據
人工智能的發展是離不開大數據的。在諸多的智能產品中，大數據為這些智能產品提供了原材料，大數據為什么能夠叫做原材料呢？因為沒有了數據的智能產品就不再具有智能化，變成了空殼的機器。例如，谷歌旗下的DeepMind公司研發的AIphaGo擊敗了人類的圍棋高手。可以把AIphaGo的學習分為三個部分：學習人類對弈的棋局；落子決策空間；策略回報評估。這三個過程都是需要大量的數據的。通過學習大量人類對弈的棋局，掌握對弈方式，從而應對多種突發情況，學習各種對弈的方法，不斷地調整學習策略，最大概率的取勝。通過對弈產生決策的數據，對每一個策略進行評估，這些評估是建立在數據的基礎上的，通過這些數據，預測對手做出的決策，再產生數據，最后選擇最佳的決策。因此大數據技術在AI中發揮著巨大的作用。
大數據需要AI輔助
AI也能夠促進數據的分析。大數據脫離了人工智能就是一群不規則的數據，數據自身是不能產生任何價值的，必須通過技術的處理，但是簡單的統計學分類、回歸早已不能滿足時代的發展需求，大數據技術必須依賴AI技術才能完成更深層次的數據分析。那么AI到底是如何促進大數據的發展的呢？
首先，AI技術可以促進數據的采集。往常的數據收集通常是調查問卷，數據量小，準確性低。經過AI的輔助可以大規模的采集數據，可以通過用戶的行為，為用戶打上特征標簽，形成更龐大的數據集。其次，在內容、產品的分發上，根據內容、產品的特征打上標簽，為特定的用戶分發特定的產品或者內容。此外，AI改善了數據的存儲方式，也能夠對數據進行快速、精準的分類，滿足用戶的不同需求。大數據想要發揮自己的作用，就不能少了AI。
綜合看來，二者是互相成就的，沒有人工智能的加持，大數據的運算能力就是大打折扣，而大數據的分析能力，則成就了人工智能的不斷優化進步，二者的結合誕生了不少可以為我們所用的產品和服務，諸如智能大數據分析以及當下正火的智能語音機器人機器人，它能夠準備分析人們發音來進行語音回復，強大的大數據分析能夠詳細的記錄和歸納每個客戶的意向和想法，面對不同的回復也能進行不同的分析。這也解決了許多電銷、金融企業的難題。
相信，在不久的將來，AI和大數據的不斷融合，也會給我們現在生活帶來翻天覆地的變化。
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