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說到人工智能和大數據，就不得不說雲計算，它們三者的關係可以用一個等式表達出來，人工智能=大數據+雲計算。
大數據之於人工智能，更像是營養和知識，人工智能能不能長成參天大樹？是否夠聰明？就看大數據的數量夠不夠多！質量夠不夠好！
要說人工智能到底有多牛，我們先了解一下人工智能的定義：人工智能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。
也就是說人工智能不是按步就班的機器，更像是不斷學習，進化，昇華的生命。如果這種昇華超脫了人類的控制，變成了比人類更高等級的生命，人類的命運是否如霍金先生說的那樣：人類自己為自己奏響輓歌？這也許就是人工智能值得敬畏的地方。
說到應用，百度的自動駕駛汽車已經上路，無人超市，無人酒店，無人銀行已經出現。
藍天白雲LanJ
人工智能就是為了用機器人的“智能”。人類的智能是怎麼產生的呢？是人類大腦的神經網絡產生的。機器人的“大腦”就叫人工神經網絡。而實際上，目前的人工神經網絡根本就沒做成硬件，僅僅是電腦程序模擬的人工神經網絡，就是個數據搜索程序，用BP學習算法(誤差反向傳播算法)進行“學習”、“進化”，BP算法就是深度學習算法的“馬甲”。
人工智能的“智能”的應用，說白了就是想讓它找自然界規律，就像人發現自然界規律一樣。而實際上，人工智能是用數理邏輯搭建的，冷冰冰的“傻蛋”，怎麼可能有智慧呢？連簡單的價值信息、語義信息、語用信息、語效信息，這些“深層”信息都“理解”不了，怎麼能指望它去發現大自然規律呢？
但是，如果人們能把某個領域的信息空間，轉化成數據空間，則人工智能就能夠通過所謂大數據搜索，而“發現”或找到規律。這就是所謂人工智能的“厲害”之處，即數據挖掘。
人工智能所要最終達到的兩個層次。初級層次就是數據挖掘，即在任務領域轉化成的，相應信息數據空間，進行數據搜索；然後，利用搜索到的數據結果集，加上所給邊界條件，進行建模，總結出所要規律。目前的大數據什麼什麼，專業詞就叫數據挖掘。AI下圍棋就是典型的數據挖掘程序(人工神經網絡程序)；這個程序的關鍵就是把圍棋的“地的價值”含義轉化為數據，或數據表達圍棋“地價”；實際上是很難的！人工智能開汽車也得把路況的含義、語義、安全價值…等語義信息，轉化為數據，然後，人工智能才能做到所謂的“自學習”、自進步，最後“自動駕駛”，否則，一切就是假的。
人工智能的高級層次，或叫最終層次就是所謂的知識挖掘。知識挖掘也就是像人一樣，機器直接理解各種“深層信息”，直接在人類的“知識信息空間”上進行規律搜索、發現。目前，人們已有“先驅”在進行人工智能的知識挖掘的探索，已獲得相當的進展！
譚宏21
人工智能的靈活程度，還差的遠吶！大數據，記錄什麼的還可以，指望他幫你出主意，拿決策。哈哈，不傻不捏的，誰會去相信一個處於殭屍階段的人工智能。我肯定不會指望當下的人工智能帶來的決策。為什麼？因為，它現在的智慧太僵硬，離真正的智慧生命的思維，差的不是一點，它還有好長好長的一段路要走。人工智能的局部應用還是不錯的。如:無人管理的軌道交通，銀行等具有固定限制領域裡的應用。還可以。大範圍的靈活應用，個人認為，還是存有相當多的漏洞。就這“靈活”二字的應用，將會出現防不勝防的遺漏。慢慢來吧！
肖穎50
簡單來說，大數據最大的優勢概括起來就是：彙總、分類、統計、需求分析、提供方案思路。等
可以說在各行各業都可以運用，只要提供足夠、完整的信息數據採集系統渠道和對應的辨別細化分類系統，及相應的程序代碼即可。
自然科學理論研究者
現階段還是概念：
真正的數據(大小)真的無以為據。
只能說：是個有價值的(沒有價格)參照系。
山南道書法藝術院
億萬數據中尋找相同數值，時間短，數值準，
