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大數(shù)據(jù)如何幫助人工智能？
2019-05-07
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現(xiàn)在的人工智能雖然發(fā)展快速，但是并沒有進入黃金時期，只能說，現(xiàn)在的人工智能還處于初級發(fā)展階段。人工智能作為一門涉及廣泛且高深學問的科目，涉及到了很多的技術，比如說數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等。今天，小編來給大家講述一下，在人工智能領域，大數(shù)據(jù)是如何幫助人工智能的。事不宜遲，現(xiàn)在就跟隨小編的腳步往下看吧。

1.大數(shù)據(jù)如何幫助人工智能呢？

可以說現(xiàn)階段的人工智能大多數(shù)都是數(shù)據(jù)驅動的人工智能，如果沒有數(shù)據(jù)，就沒有深度學習的成功。數(shù)據(jù)驅動的人工智能離不開大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)與人工智能是一種共生關系，一方面，人工智能基礎理論技術的發(fā)展為大數(shù)據(jù)機器學習和數(shù)據(jù)挖掘提供了更豐富的模型和算法，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡衍生出的一系列技術和方法，這些技術就是深度學習、強化學習、遷移學習、對抗學習等。在另一方面，大數(shù)據(jù)為人工智能的發(fā)展提供了新的動力和燃料，數(shù)據(jù)規(guī)模大了之后，傳統(tǒng)機器學習算法面臨挑戰(zhàn)，要做并行化、要加速要改進。當前的弱人工智能應用都遵從這一技術路線，繞不開大數(shù)據(jù)。所以做好人工智能是離不開大數(shù)據(jù)的。

2.如何做非數(shù)據(jù)驅動的人工智能呢？

傳統(tǒng)的規(guī)則式人工智能可以說是非數(shù)據(jù)驅動的，更多靠人工內(nèi)置的經(jīng)驗和知識驅動，不過它最大的問題也是要人工介入，而且很難具有學習能力，靠的知識、記憶和經(jīng)驗建立的規(guī)則體系。強人工智能的目標是機器智能化、擬人化，機器要完成和人一樣的工作，那就離不開知識、記憶和經(jīng)驗，同時也離不開通過知識、經(jīng)驗和記憶建立起來的認知體系。從這個角度講，強人工智能要實現(xiàn)只靠深度學習還不夠，但也不能繞過深度學習，通過深度學習進行物理世界基礎知識的初步監(jiān)督式或半監(jiān)督學習，深度學習掌握的知識必須要能存儲記憶并形成經(jīng)驗規(guī)則，只有這樣遇到新的問題之后，才能智能響應。

在這篇文章中我們給大家解答了關于大數(shù)據(jù)在人工智能領域發(fā)揮的作用，可見大數(shù)據(jù)在人工智能發(fā)展中還是占據(jù)非常重要的位置的。人工智能涉及很多技術，大數(shù)據(jù)就是其中不可或缺的一種，學習人工智能的朋友一定要打好大數(shù)據(jù)方面的知識根基，這樣對日后的人工智能地學習是非常有幫助的。

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