如今人工智能与大数据是当下比较流行的词，因此越来越多的人不断的关注人工智能与大数据的发展情况。更好的了解人工智能与大数据的发展方向，以便在发展中谋求更多的利益。因此人工智能与大数据结合发展方向就成了这些人首要关注的。不过想要知道和更好的理解这个问题，首先让我们了解一下人工智能和大数据。

　　人工智能

1956年人工智能在达特茅斯正式被提出，它研究的事如何制造智能机器或模拟人类智能行为。

　　AI主要领域

· 模式识别，通过计算机对数据样本进行特征提取从而学习到模型，然后根据模型进行判别。

· 机器学习，让机器具有学习的能力，使机器具有智能，涉及认知科学、神经心理学、逻辑学等。

· 机器翻译，通过计算机将某种自然语言转换成另一种自然语言，它是计算语言学的一个分支，涉及到语言学、计算机、认知科学、信息论等学科。

· 自然语言处理，让机器能理解自然语言，能够像人类一样生成和理解自然语言。

· 计算机视觉，使计算机能通过图像来认知环境信息的能力，比如识别环境找那个物体的形状、位置、姿势、运动等，进一步还需要对其进行理解。

· 专家系统，一种具有名特定领域大量知识和经验的系统，就像人类某方面的专家具有丰富的专业知识和经验，能够快速解决相应领域的问题。

　　大数据

大数据这个词最早出现在20世纪90年代，当时只是用来描述数据量很大，但并没有给出明确的定义和概念意思。出现后没有受到多少人的关注，直到2012年后大数据得到了各行各业的关注重视，很多学科和行业都会涉及大数据，大数据一时风光无两。

在技术方面，大数据包含的数据量一般都超出了单台计算机的内存容量，甚至大成百上千倍，所以在技术上就必须要有专门处理海量数据的工具。谷歌提出的MapReduc可以说是这方面的开山之作，以至于后来有了开源的Hadoop，属于经典的大数据处理工具。

大数据最早在大型互联网和电商领域公司发展起来，2008年左右，这些公司收集到的数据大到传统技术手段已经无法处理，很难满足业务的发展，于是大数据相关的理念和技术被相继提出来。2010年随着Web2.0的到来以及智能终端的普及，产生的数据量更进一步猛增，此时大数据已经融入人类社会生活。2012年大数据成为全球最热门领域之一，国内外很多公司都提出大数据相关战略。2015年大数据正式进入国家发展战略，此后一直发展快速。

　　大数据特征

· 大容量，数据量超级大。

· 多种类，数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

· 真实性，大数据应具有真实性，否则没有价值。

· 时效性，大数据一般具有时效性。

　　揭秘人工智能与大数据结合发展方向有哪些？

在当前大数据产业链逐渐成熟的大背景下，大数据与人工智能的结合也在向更全面的方向发展，大数据与人工智能的结合涉及到以下几个方式：

　　第一：大数据分析。从技术的角度来看，大数据分析是与人工智能一个重要的结合点，机器学习作为大数据重要的分析方式之一，正在被更多的数据分析场景所采用。机器学习不仅是人工智能领域的六大主要研究方向之一，同时也是入门人工智能技术的常见方式，不少大数据研发人员就是通过机器学习转入了人工智能领域。

　　第二：AIoT体系。AIoT技术体系的核心就是物联网与人工智能技术的整合，从物联网的技术层次结构来看，在物联网和人工智能之间还有重要的“一层”，这一层就是大数据层，所以在AIoT得到更多重视的情况下，大数据与人工智能的结合也增加了新的方式。

　　第三：云计算体系。随着云计算服务的逐渐深入和发展，目前云计算平台正在向“全栈云”和“智能云”方向发展，这两个方向虽然具有一定的区别(行业)，但是一个重要的特点是都需要大数据的参与，尤其是智能云。

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