『壹』 人工智慧中演算法重要還是數據重要

現在人工智慧的發展可謂是如火如荼，從而引起了很多人學習人工智慧的興趣。我們在學習人工智慧的時候，會接觸到演算法和數據，而人工智慧是由很多演算法組成的，因此大家都認為在人工智慧學習中演算法是比數據重要的，但是事實是這樣的嗎？在這篇文章中我們就給大家解答一下這個問題。
很多關於人工智慧的文獻以及報告都不約而同的偏重於關注機器學習演算法，將其視為最重要的部分。主流媒體似乎把演算法與人腦等同了。他們似乎在傳達著這樣一個信息，那就是復雜的演算法最終會超越人類的大腦並創造奇跡。當然他們還強調「深度神經網路」和「深度學習」，以及機器是如何做出決策。這樣的報告使得人們認為一個公司要想應用人工智慧就需要聘請機器學習專家來建立完美的演算法。但如果一個企業沒有思考如何獲得高質量的演算法，即使機器學習模型經過大量的特定訓練數據學習之後，仍然會產生一個與期望不匹配的結果，這樣就嚴重的影響了人們對人工智慧的印象。
當然，數據的重要性就是上面提到的內容，如果沒有數據，就好比買了一個沒有電池的手機，而手機的電池適配程度也是不同的，如果沒有合適的電池一樣也不能夠正常工作。在人工智慧中，如果給機器學習模型的訓練數據越多，這樣機器學習模型就會越准確。這就像不斷給手機充電，這樣電池的電量利用率會不斷提高。訓練數據對於機器學習模型的重要性比電池和手機重要性更高。所以我們在進行人工智慧工作的時候一定要注意其關鍵所在，那就是訓練數據的質量和數量至少是和演算法一樣重要的，要確保部署人工智慧的計劃和預算反映這一點。這也是所有企業和公司需要注意的事情。
在這篇文章中我們給大家介紹了在人工智慧中數據重要還是演算法重要，其實這兩者都是重要的，沒有誰比誰重要的說法。就目前而言，大眾對人工智慧的誤解主要就是認為演算法比數據更加重要，所以說，我們要想學好人工智慧，就要好好的對待每一個項目和每一階段的知識。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

『貳』 人工智慧的底層邏輯是演算法還是數據

最近，獵豹CEO傅盛在一次關於大數據的公開演講中表示，隨著移動互聯網的競爭越來越激烈，移動互聯網本質的核心競爭很可能已經結束了。在這個前提下，人工智慧領域的深度學習給我們帶來了三個機會。
第一點，深度學習是演算法革命，把以前很多分散在各個領域的演算法集中起來。傅盛說，自己過去在不斷面試人、看公司的過程中發現了一個問題，那就是像語音、圖像、無人駕駛這些不同的專業之間，演算法差距非常大。但深度學習出現之後，既能解決語音問題，又能解決圖像問題，還能解決無人駕駛問題。所以一旦出現這樣一個歸一式的演算法，人類最聰明的腦力就都集中到這里來了。
傅盛認為，有了深度學習這個技術之後，最恐慌的應該是大公司，因為他們積累了很多的技術，但這些技術積累，在深度學習的沖擊下都被顛覆掉了。比如，傅盛前不久見了一位國內某知名大公司實驗室的負責人，他對傅盛說，自己在翻譯這個領域做了7年，後來看到谷歌的一篇論文，突然發現他原來的技術都白積累了。所以傅盛認為深度學習本質上在降低技術壁壘，越是大公司想做的，其實越是他們恐慌的。
第二點是演算法驅動變成了數據驅動。傅盛說，雖然每一篇論文對整個行業還是有推進作用的，但由於基本演算法模型的固定化，演算法的驅動力已經大大降低了。從今天的動向來看，是以工業化和數據驅動為主的。數據量大了之後產生的巨大推進量，可能遠遠勝於一篇論文。而大量的數據同時也需要進行標注。所以大規模標注數據變成了核心競爭力。什麼意思呢？舉個例子，人們說話的聲音被傳到網上，它並不是人工智慧可用的數據。你必須找人把聲音數據裡面的關鍵點標注出來，這才是人工智慧可用的有效數據。

數據的標注才剛剛開始，有些公司看起來很大，可是他們的標注數據量非常少，今天有大量的數據在互聯網上，供人自由地使用。這里的關鍵路徑是要想出一些辦法，怎麼去標注這些數據，怎麼才能快速生成自己的數據集。比如對AlphaGo來說，人類歷史上的棋譜是遠遠不夠它學習的，最新的AlphaGo已經要去掉人類的棋譜了，因為它覺得人類下得不好。谷歌做翻譯的產品經理說，最新版的谷歌翻譯之所以有了大幅度的提升，就是因為從網上抓取了大量的數據，進行了二次標注，但網上很多的數據是以前的谷歌翻譯出來的，他們得慢慢地把差的數據剔除出來。
第三點，傅盛說深度學習的機會在於與應用的結合，而不是技術輸出。因為未來深度學習會變成基礎的技術運用，很多公司都會具備深度學習的研發能力，所以目前很難想像一家公司僅通過提供技術輸出就能成功。
作為下一個准風口，很多企業已開始進軍人工智慧領域，但作為基礎建設的深度學習卻仍有很長的路要走。大數據處理信息服務商金盛網聚WJFabric認為，深度學習關鍵在於對大數據的處理。以AlphaGo為例，最初接觸圍棋當然是以人類棋譜為基礎，正是由於研究過大量人類棋譜之後才有戰勝人類的可能，因此人工智慧企業與大數據企業的合作勢在必行。一方面著力於數據的收集；另一方面研發演算法，對數據進行處理進而實現深度學習。對於大數據企業而言，通過合作分享數據研究成果，逐步將自己定位為社會進步的推動力量，實現從IT向DT的轉型。

『叄』 談談身邊大數據、人工智慧應用的例子以及用到了哪些技術、演算法等

現在有很多的大數據人工智慧都有這樣的例子，可以出數據和演算法。

『肆』 為什麼人工智慧和大數據都要學演算法

無論是人工智慧還是大數據，都有不足之處，還需要人操作，所以都要學演算法。

『伍』 演算法包括人工智慧還有什麼

對於人工智慧一個普抄遍的認知是人工智慧三要素：數據、算力、演算法。數據是整個互聯網世界和物聯網發展的基礎，算力將數據進行計算，演算法針對不同行業建立了對應的模型，三者俱全，才勉強算是人工智慧，滿足這三者，企業也才能實現從數據到價值的輸出。
現在中國的人工智慧，最不缺數據，而算力也在不斷提升，但是卻因為演算法不夠成熟，沒有自己的原創演算法而導致很多假人工智慧的出現，說得委婉些，可以叫做弱人工智慧、弱AI。

『陸』 人工智慧是智能演算法的實現,其核心內容在於什麼

人工智慧是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智慧）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智慧）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果，人工智慧已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。
人工智慧是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智慧學科也必須借用數學工具，數學不僅在標准邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，數學進入人工智慧學科，它們將互相促進而更快地發展。

『柒』 人工智慧與數據挖掘有哪些關系和區別

說到人工智慧，就不能不提到機器學習和深度學習。很多時候，我們得先明確人工智慧與機器學習和深度學習的關系，我們才能更好地去分析和理解人工智慧與數據分析和數據挖掘思維關聯。人工智慧與數據分析和數據挖掘的聯系，更多的是機器學習與深度和數據分析與數據挖掘的關聯。
0.人工智慧
人工智慧英文縮寫為AI，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學研究領域的一個重要分支，又是眾多學科的一個交叉學科，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括語音識別、圖像識別、機器人、自然語言處理、智能搜索和專家系統等等，人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧包括眾多的分支領域，比如大家熟悉的機器學習、自然語言理解和模式識別等。
1.機器學習
機器學習屬於人工智慧研究與應用的一個分支領域。機器學習的研究更加偏向理論性，其目的更偏向於是研究一種為了讓計算機不斷從數據中學習知識，而使機器學習得到的結果不斷接近目標函數的理論。
機器學習，引用卡內基梅隆大學機器學習研究領域的著名教授Tom Mitchell的經典定義：
如果一個程序在使用既有的經驗E(Experience)來執行某類任務T(Task)的過程中被認為是「具備學習能力的」，那麼它一定要展現出：利用現有的經驗E，不斷改善其完成既定任務T的性能(Performance)的特質。
機器學習已經有了十分廣泛的應用，例如：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。在我們當下的生活中，語音輸入識別、手寫輸入識別等技術，識別率相比之前若干年的技術識別率提升非常巨大，達到了將近97%以上，大家可以在各自的手機上體驗這些功能，這些技術來自於機器學習技術的應用。
那機器學習與數據挖掘的聯系是什麼呢？
機器學習為數據挖掘提供了理論方法，而數據挖掘技術是機器學習技術的一個實際應用。逐步開發和應用了若干新的分析方法逐步演變而來形成的；這兩個領域彼此之間交叉滲透，彼此都會利用對方發展起來的技術方法來實現業務目標，數據挖掘的概念更廣，機器學習只是數據挖掘領域中的一個新興分支與細分領域，只不過基於大數據技術讓其逐漸成為了當下顯學和主流。
2.數據挖掘
數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘本質上像是機器學習和人工智慧的基礎，它的主要目的是從各種各樣的數據來源中，提取出超集的信息，然後將這些信息合並讓你發現你從來沒有想到過的模式和內在關系。這就意味著，數據挖掘不是一種用來證明假說的方法，而是用來構建各種各樣的假說的方法。數據挖掘不能告訴你這些問題的答案，他只能告訴你，A和B可能存在相關關系，但是它無法告訴你A和B存在什麼相關關系。機器學習是從假設空間H中尋找假設函數g近似目標函數f。數據挖掘是從大量的數據中尋找數據相互之間的特性。
數據挖掘是基於資料庫系統的數據發現過程，立足與數據分析技術之上，提供給為高端和高級的規律趨勢發現以及預測功能；同時數據量將變得更為龐大，依賴於模式識別等計算機前沿的技術；其還有另外一個名稱為商業智能(BI, Business Intelligence)，依託於超大型資料庫以及數據倉庫、數據集市等資料庫技術來完成。
主要挖掘方法有: 分類 、 估計、預測、相關性分組或關聯規則、 聚類、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)等技術。
3.深度學習
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。晦澀難懂的概念，略微有些難以理解，但是在其高冷的背後，卻有深遠的應用場景和未來。
那深度學習和機器學習是什麼關系呢？
深度學習是實現機器學習的一種方式或一條路徑。其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據。比如其按特定的物理距離連接；而深度學習使用獨立的層、連接，還有數據傳播方向，比如最近大火的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能，讓機器認知過程逐層進行，逐步抽象，從而大幅度提升識別的准確性和效率。
神經網路是機器學習的一個分支，而深度學習又是神經網路的一個大分支，深度學習的基本結構是深度神經網路。
4.數據分析
數據分析的概念：基於資料庫系統和應用程序，可以直觀的查看統計分析系統中的數據，從而可以很快得到我們想要的結果；這個就是最基本的數據分析功能，也是我們在信息化時代了，除了重構業務流程、提升行業效率和降低成本之外的了。另外數據分析更多的是指從歷史數據裡面發現有價值的信息，從而提高決策的科學性。數據分析更側重於通過分析數據的歷史分布然後從中得出一些有價值的信息。還有一個數據分析更重要的功能，就是數據可視化。
比如說，在財務系統的信息化中，基於企業的財務系統，我們可以直觀獲取企業現金流量表、資產負債表和利潤表，這些都來自與我們的數據分析技術。數據分析目前常用的軟體是Excel, R, Python等工具。
在對比數據分析和數據挖掘時，數據分析則更像是對歷史數據的一個統計分析過程，比如我們可以對歷史數據進行分析後得到一個粗糙的結論，但當我們想要深入探索為什麼會出現這個結論時，就需要進行數據挖掘，探索引起這個結論的種種因素，然後建立起結論和因素之間模型，當有因素有新的值出現時，我們就可以利用這個模型去預測可能產生的結論。
因此數據分析更像是數據挖掘的一個中間過程。
5.總結
人工智慧與機器學習、深度學習的關系
嚴格意義上說，人工智慧和機器學習沒有直接關系，只不過是機器學習的方法被大量的應用於解決人工智慧的問題而已。目前機器學習是人工智慧的一種實現方式，也是最重要的實現方式。
深度學習是機器學習比較火的一個方向，其本身是神經網路演算法的衍生，在圖像、語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果。
數據挖掘與機器學習的關系
數據挖掘主要利用機器學習界提供的技術來分析海量數據，利用資料庫界提供的技術來管理海量數據。
機器學習是數據挖掘的一種重要方法，但機器學習是另一門學科，並不從屬於數據挖掘，二者相輔相成。
深度學習、機器學習的發展帶了許多實際的商業應用，讓虛幻的AI逐步落地，進而影響人類社會發展；
深度學習、機器學習以及未來的AI技術，將讓無人駕駛汽車、更好的預防性治療技術、更發達智能的疾病治療診斷系統、更好的人類生活娛樂輔助推薦系統等，逐步融入人類社會的方方面面。
AI即使是現在，也是未來，不再是一種科幻影像和概念，業界變成了人類社會當下的一種存在，不管人類是否喜歡或者理解，他們都將革命性地改變創造AI的我們人類自身。