数据不等于人工智能,大数据和人工智能哪个更有前景

数据采矿，这个比较应用。首先是数据，显然需要数据库的各种技术和理论；然后是挖掘，一般是通过机器学习来完成的。(这里我想说明的是，机器学习和模式识别是密切相关的。他们之间有很多共同点，我不好定义；综上所述，人工智能是一个概念(巨坑。

人工智能(人工智能)，英文缩写为AI。它是研究和发展模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新的技术科学。人工智能又称智能机械、机器智能，是指由人制造的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学、统计学的进步，一些预测认为人类的无数职业逐渐被人工智能取代。

人工智能的定义是让机器实现只有人类才能完成的任务，其核心是算法。比如下图是人工智能允许机器模拟人的各种能力的领域示意图:当然一方面人工智能确实是未来的方向，另一方面人工智能可能是科技圈的下一只黑天鹅。也许在某个时候，会从中诞生一只独角兽。但在此之前，我们必须正确理解什么是真实人工智能。伪人工智能横行。大部分人工智能属于伪人工智能。

有人认为数据就像人工智能汽油一样，重点应该是干净的数据，数据科学正确的数据意义。有人说数据没有上下文是没有意义的。这些数据的上下文可以是其他数据、模型/算法或处理流程。让我们用简洁的方式来探究人工智能的这些元素，找出每种视角的优点。数据 数据是起点，因为这是非常有用的资产。不管是真是假，人们都认为数据承载着知识，运用这些知识会让善于学习的人受益数据。

在数据这个量大速度快的时代，用数据来训练人工智能是非常方便的。企业在商业智能方面有着悠久的历史，围绕数据开展了大量的工作。和人工智能没什么区别。原数据一般由数据收集，后续的数据清洗和数据贴标签相当于处理数据然后运输到。人工智能用于训练数据如果不能保证足够的多样性和公正性，可能会出现人为的“AI偏向”等问题。

数据Annotation是我们人类可以用计算机识别的方法。我们用特征来标记需要计算机识别和解析的图片，让计算机不断识别这些特征图片，最终实现计算机的自主识别。一般来说，比如我们想让计算机知道一辆车是什么，那么我们就要在有车的图片中用专业的标记工具来标记这辆车。这里标注软件处理的汽车就是图片中的特征，计算机不断识别这些特征图片。

所以，如果人工智能是天才儿童，那么数据就是它的启蒙老师。在教学的过程中，老师越细致，越耐心，孩子的成长就会越稳定，同样，换个角度，如果人工智能是高速公路，那么数据就是高速公路的基石。基石越稳固，质量就越好，越有保障，越长久。