人工智慧與大資料怎樣結合

人工智慧需要有大資料支撐人工智慧主要有三個分支：1.基於規則的人工智慧；2.無規則，計算機讀取大量資料，根據資料的統計、概率分析等方法，進行智慧處理的人工智慧；3.基於神經元網路的一種深度學習。基於規則的人工智慧，在計算機內根據規定的語法結構錄入規則，用這些規則進行智慧處理，缺乏靈活性，不適合實用化。因此，人工智慧實際上的主流分支是後兩者。而後兩者都是通過“計算機讀取大量資料，提升人工智慧本身的能力/精準度”。如今，大量資料產生之後，有低成本的儲存器將其儲存，有高速的CPU對其進行處理，所以才有了人工智慧後兩個分支的理論得以實踐。由此，人工智慧就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準度。同時，採用人工智慧的服務作為高附加值服務，成為了獲取更多使用者的主要因素，而不斷增加的使用者，產生更多的資料，使得人工智慧進一步優化。

大資料是人工智慧的前提。