大数据与AI：数字化转型背后的协同效应
人工智能与大数据是塑造当今数字环境与工业4.0的多项技术创新的两大驱动力。这两大趋势共同指向从当前海量数据中榨取最大价值。
大数据指对结构化、半结构化、非结构化海量数据的存储与处理，蕴含巨大潜力，经提取整理可为组织企业提供高价值信息。
另一方面，人工智能指旨在创造模仿人类功能（学习、推理、决策）机器的算法组合。
人工智能与大数据的关系是什么？
虽均围绕数据，但功能迥异。大数据与人工智能存在互惠关系。
大数据的功能
大数据作为输入接收海量数据集。这些数据需处理标准化才能变得有用。
人工智能的功能
人工智能是这一过程的产物。它由利用上述输出结果创建算法系列的软件组成，使程序机制表现出智能行为、像人类一样推理，为企业带来多重优势。
大数据因此是人工智能的燃料。后者以处理数据为食、学习，创建识别模式，为各行业开发复杂分析解决方案。
数据增多与处理提速使AI发展成为可能，AI利用信息分析环境并做出相应行动。将这两术语比较是自然错误，因它们相互反哺、携手并进。
大数据在人工智能中的作用
AI构建智能需要数据，无论初始、后续还是持续。AI系统能访问的数据量越大，机器学习越多，结果越精准高效。
AI越聪明，流程控制与机器监控所需人工干预越少。AI处于持续学习阶段，持续以数据为食。
正如大数据对AI必要，反之亦然。没有AI模型释放潜力、将数据存储转化为智能，海量数据不会拥有当前价值。
人工智能应用于大数据提供以下效益：
- 偏差检测：AI可分析大数据提供的数据检测异常。例：通过传感器设定预定义范围，识别超范围异常。
- 未来结果概率： AI可利用已知条件以X概率影响未来结果，从而确定该结果概率。
- 模式识别： 从人类无法识别的大数据结构中检测模式。
这些效益离不开机器学习（ML）；AI的驱动力。它是AI领域技术，喂养数据机器使其精准模仿人类过程、基于算法自主学习决策。通过机器学习等模型，AI在大数据支撑下旨在实现：
- 推理
- 机器学习
- 通用智能
- 机器人技术
- 自然语言处理
- 计算机视觉
- 编程与机器学习
为让AI系统像人脑一样泛化行为，需数百万系统可理解格式的细分数据样本。
人工智能：大数据的未来？
虽AI概念溯源世纪，但随过去十年大数据崛起而复兴。AI与大数据紧密互联，数据可用性提升强化组织内认知与AI举措。
AI创造全新数据分析模型，不再枯燥手工。过去由工程师主导的SQL等统计模型，现与计算融合为AI与机器学习。AI以全新能力改进分析世界，实现半自动决策。
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