人工智能和大數(shù)據(jù)該如何選擇？

先來看看這兩個領域的基本概念

人工智能AI（Artificial Intelligence）

是研究、開發(fā)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(tǒng)的一門技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它意圖了解人類智能，生產(chǎn)出一種能以人類智能類似的方式做出反應的智能機器，研究領域包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日趨成熟，應用領域也在不斷擴大。隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術的成熟和普及，為人工智能的爆發(fā)性發(fā)展打下了基礎。可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的機器實現(xiàn)。人工智能可以對人的意識、思維過程模擬。人工智能不是人的智能，但未來或許能像人那樣思考，也可能超過人的智能。

人工智能是極富挑戰(zhàn)性的科學，需要深度的計算機知識、心理學和哲學知識。人工智能由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等。總的說來，人工智能的主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜事務。

應該這么說，現(xiàn)在是人工智能剛的起步階段，未來的工作、生活、產(chǎn)業(yè)都將是人工智能的時代。

大數(shù)據(jù)（Big data）

是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)。

IBM提出大數(shù)據(jù)的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。

大數(shù)據(jù)技術的價值不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些海量數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。具體來說大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在以下幾個方面：

1、通過大數(shù)據(jù)可以進行消費者畫像精準繪制

2、擁有大量消費者的企業(yè)，可以利用大數(shù)據(jù)進行精準營銷

3、中小微企業(yè)，可以利用大數(shù)據(jù)做服務轉(zhuǎn)型

4、傳統(tǒng)企業(yè)，需要充分利用大數(shù)據(jù)的價值，快速轉(zhuǎn)型、與時俱進，適應互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)時代，否則要被市場淘汰

5、政府和社會服務機構，可以使用大數(shù)據(jù)進行準確的預測、經(jīng)濟運行規(guī)則的設計和調(diào)整、服務模式優(yōu)化等

人工智能、大數(shù)據(jù)的關系與差別

人工智能的范疇要比大數(shù)據(jù)大，要寬泛的多

人工智能有很多方面要依賴于大數(shù)據(jù)，比如深度學習、機器學習、算法優(yōu)化等

人才需求：在人才需求上前者比后者要多很多，但是人工智能需要的專業(yè)類型很多、很繁雜，大數(shù)據(jù)相對來說還是集中在數(shù)學，特別是統(tǒng)計、概率等方向

您可以根據(jù)上述二者的關系和差別來做出選擇。

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