数据不等于人工智能,大数据和人工智能哪个更有前景

伪人工智能横行。大部分人工智能属于伪人工智能，实现人工智能数据人工智能的三要素的第一个因素是数据是，数据 annotation和人工智能的关系？人工智能 数据，算法与处理，Da 数据和人工智能相辅相成，一方面是Da 数据 is的积累。大数据具有数据规模不断扩大、种类繁多、生产速度快、对加工能力要求高、时效性强、对可靠性要求严格、价值高但密度小等特点，，并提供了丰富的人工智能。

数据人工智能grain变现的首要因素人工智能是数据，数据是所有智能对象的学习资源，没有/。自从有记录以来，人类社会已经发展了几千年。在这期间，人类社会一直在不断发展变化，从最早的原始社会到奴隶社会，再到封建社会、资本主义社会、社会主义社会，甚至到未来的共产主义社会。在这个漫长的发展过程中，数据作为人类社会发展的动力是不可或缺的。

一般来说，知识有两种来源。一种是通过别人的经验获得的知识，也就是别人把知识整理成一本书给大家学习，这也是目前主流的学习方法；另一种是通过自己的探索获得的知识。这种学习方式目前只有高科技领域的知识学习，因为在现有的开放的社会资源中没有知识可以学习，只能自我探索获得。

Da 数据和人工智能相辅相成。一方面，Da 数据的积累为人工智能的发展提供了燃料。大数据具有数据规模不断扩大、种类繁多、生产速度快、对加工能力要求高、时效性强、对可靠性要求严格、价值高但密度小等特点。，并提供了丰富的人工智能。以用于人脸识别的训练图像数量为例，百度的训练人脸识别系统需要2亿张人脸画像。另一方面，人工智能向前推数据应用深化，在计算能力和高价值的指数级增长数据的驱动下，以人工智能为核心的智能化正在不断拓展其技术应用广度，拓展其技术突破深度，并不断强化。

标准答案可以是百度或者谷歌。这里简单说一下。所谓人工智能就是模拟人的意识、思维和处理事情的能力(只听这些，不要当真)。这是一个很大的领域，你能想到的和“智能”有关的都可以包括在内。所谓智能家居，智能城市，都是东西。模式识别是一门学科，你可以把它看成一种处理问题的思维方式和方法。从名称上看，模式识别(patternrecognition)首先是“模式”，将自然界的问题抽象为模式；然后是“识别”，从这个角度来说，主要工作是分类(当然不是唯一)。