大数据和人工智能有什么关联?

大数据和机器学习是我的主要研究方向，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

要想搞清楚大数据与AI之间的关系，首先要了解大数据和AI的概念。大数据是互联网和物联网发展的必然结果，大数据技术的重点在于实现数据价值化，整个大数据产业链也紧紧围绕数据进行展开，包括数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用。另外，云计算技术与大数据技术也有密切的联系，云计算为大数据提供了服务支撑。

人工智能目前已经经过了60多年的发展，主要的研究领域集中在机器学习、自然语言处理、自动推理、知识表示、计算机视觉和机器人学等六大方面，重点的问题在于合理的思考”和合理的行动”。人工智能由于是典型的交叉学科，所以目前依然处在行业发展的初期，人工智能领域依然有大量的课题需要攻克，也需要解决落地应用问题。

大数据与人工智能的关系可以通过三个角度来描述，其一是大数据是人工智能的基础，大数据带来大智慧；其二是人工智能促进大数据的发展；其三是大数据和人工智能共同组建了一个新的技术生态。

大数据的发展在很大程度上推动了人工智能的发展，比如机器学习需要大量的训练数据，数据量越大则训练的效果就会越好，所以在大数据时代，机器学习包括深度学习受到了广泛的关注，一系列基于机器学习的产品在陆续开始落地应用，比如自动驾驶、智能诊疗等。

人工智能的发展反过来也极大的促进了大数据的发展，比如人工智能领域需要采集更多的数据，而且要对这些数据进行清洗、归并、分析等处理过程，这个过程也在促进大数据技术的发展。另外，大数据和人工智能之间还存在两个重要的技术板块，其一是云计算（提供计算资源服务），其二是物联网（提供人工智能产品的落地应用场景），所以大数据和人工智能的发展将带动一个新的技术生态。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

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过去许多观点认为大数据是人工智能的基础，但是著名人工智能围棋程序阿尔法狗”（AlphaGo）的最新成果，给这个观点带来了挑战。简单说，至少在围棋这个领域，最新版的AlphaGo Zero证实，只要我智能够高，你给不给我数据完全无所谓。

开发AlphaGo的DeepMind公司18日在Nature上发表了最新的论文：

其核心就是，最新版本AlphaGo Zero与此前版本联合使用策略网络”和价值网络”不同，只使用一张神经网络。但这个算法足够强大，此前的版本还需要先输入一些人类积累的棋谱等知识，而AlphaGo Zero完全从零开始，只给它棋盘和棋子，然后就自我训练，3天后战胜AlphaGo Lee，就是赢了李世石的那个版本，40天后战胜AlphaGo Master，就是赢了柯洁的那个版本。

论文第一作者David Silver教授公开表示：人们常认为机器学习就是关于大数据和海量计算，但是我们从AlphaGo Zero中发现，算法比所谓计算或数据可用性更重要。”关键的这句英文原文是：Algorithms mater much more than either compute or data availability.

我个人感觉啊，这就有些像华山派的剑宗”和气宗”之争了。大数据像剑宗，只要有数据，就会很快有很好的应用，像有历史积累的棋谱，照着下就行。而智能算法像气宗，起步很难，人工智能搞围棋几十年了，直到2015年AlphaGo出世前，都不能战胜人类职业棋手，但只要气宗修炼到一定程度，这就不得了了，单纯以算法内力”破所有剑招，现在在围棋上已经打遍天下无敌手了。

这种算法的突破，是人工智能的一大里程碑，因为它标志着牛B的算法可以进入一个新的之前完全不懂的领域，然后很快自我学习成长起来。

但是现在也还不用担心人工智能统治世界，因为目前来看，AlphaGo擅长的围棋，也是一个有明确边界和规则的领域，DeepMind公司CEO Demis Hassabis目前所敢畅想的也就是能用此类人工智能来帮助分析蛋白质结构、设计新材料（problems like protein folding or designing new materials），这些也是有规则约束的领域，只是可能性太多且有些自然规则太复杂，现在人类处理起来还有难度。

在人类生活中还有很多并非这样规则清晰的领域，AlphaGo要进入这些领域还得修炼不知多久，比如你问问它：我女朋友说晚饭去哪里随便”是什么意思？