人工智能和大數據是緊密相關的兩種技術，二者既有聯系，又有區別。

1.人工智能與大數據的聯系

一方面，人工智能需要數據來建立其智能，特別是機器學習。例如，機器學習圖像識別應用程序可以查看數以萬計的飛機圖像，以了解飛機的構成，以便將來能夠識別出它們。人工智能應用的數據越多，其獲得的結果就越準確。在過去，人工智能由于處理器速度慢、數據量小而不能很好地工作。今天，大數據為人工智能提供了海量的數據，使得人工智能技術有了長足的發展，甚至可以說，沒有大數據就沒有人工智能。

另一方面，大數據技術為人工智能提供了強大的存儲能力和計算能力。在過去，人工智能算法都是依賴于單機的存儲和單機的算法，而在大數據時代，面對海量的數據，傳統的單機存儲和單機算法都已經無能為力，建立在集群技術之上的大數據技術(主要是分布式存儲和分布式計算)，可以為人工智能提供強大的存儲能力和計算能力。

2.人工智能與大數據的區別

人工智能與大數據也存在著明顯的區別，人工智能是一種計算形式，它允許機器執行認知功能，例如對輸入起作用或作出反應，類似于人類的做法，而大數據是一種傳統計算，它不會根據結果采取行動，只是尋找結果。

另外，二者要達成的目標和實現目標的手段不同。大數據主要目的是通過數據的對比分析來掌握和推演出更優的方案。就拿視頻推送為例，我們之所以會接收到不同的推送內容，便是因為大數據根據我們日常觀看的內容，綜合考慮了我們的觀看習慣和日常的觀看內容;推斷出哪些內容更可能讓我們會有同樣的感覺，并向將其推送給我們。而人工智能的開發，則是為了輔助和代替我們更快、更好地完成某些任務或進行某些決定。不管是汽車自動駕駛、自我軟件調整亦或者是醫學樣本檢查工作，人工智能都是在人類之前完成相同的任務，但區別就在于其速度更快、錯誤更少，它能通過機器學習的方法，掌握我們日常進行的重復性的事項，并以其計算機的處理優勢來高效的達成目標。

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