¿Están relacionados el big data y la inteligencia artificial? ¿Cuál es la diferencia?
1. Big data
Big data es el resultado integral del desarrollo del Internet de las cosas, los sistemas de redes y los sistemas de información. Entre ellos, el Internet de las cosas tiene el mayor impacto. Por lo tanto, también se puede decir que los big data son el Internet de las cosas como el resultado inevitable del desarrollo. Las tecnologías relacionadas con big data giran estrechamente en torno a los datos, incluida la recopilación, organización, transmisión, almacenamiento, seguridad, análisis, presentación y aplicación de datos. En la actualidad, el valor de big data se refleja principalmente en el análisis y la aplicación, como el análisis de escenarios de big data, etc.
2. Inteligencia artificial
La inteligencia artificial es un tema interdisciplinario típico. La investigación se centra principalmente en el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, los robots, el razonamiento automático, la representación del conocimiento, etc. Seis direcciones principales. En la actualidad, el ámbito de aplicación del aprendizaje automático sigue siendo relativamente amplio, como la conducción automática, la medicina inteligente y otros campos. El núcleo de la inteligencia artificial es el "pensamiento" y la "toma de decisiones". Cómo llevar a cabo pensamientos y acciones razonables es la dirección principal de la investigación actual sobre inteligencia artificial.
3. Big data e inteligencia artificial
Aunque big data e inteligencia artificial tienen enfoques diferentes, están estrechamente relacionados. Por un lado, la inteligencia artificial requiere una gran cantidad de datos como base para "pensar" y "tomar decisiones". Por otro lado, big data también requiere tecnología de inteligencia artificial para calcular el valor de los datos, como el aprendizaje automático, que es un método común de análisis de datos. Entre las dos principales manifestaciones del valor de big data, uno de los principales canales para la aplicación de datos son los agentes (productos de inteligencia artificial). Cuanto mayor sea la cantidad de datos proporcionados a los agentes, mejores serán sus operaciones, porque los agentes suelen. Requiere una gran cantidad de datos "entrenados" y "verificados" para garantizar el funcionamiento del agente. Cuanto mayor sea la cantidad de datos proporcionados al agente, mejor se desempeñará, porque los agentes normalmente requieren grandes cantidades de datos para "entrenamiento" y "validación" para garantizar la confiabilidad y estabilidad de sus operaciones.
En la actualidad, las tecnologías relacionadas con big data han madurado y los sistemas teóricos relacionados han mejorado gradualmente. Sin embargo, la inteligencia artificial aún se encuentra en las primeras etapas de desarrollo industrial y el sistema teórico todavía tiene un gran margen de desarrollo. Desde una perspectiva de aprendizaje, si partir de big data es una buena opción, la transición de big data a inteligencia artificial será relativamente fácil. En general, no hay ventajas ni desventajas entre las dos tecnologías y hay un enorme margen de desarrollo.