大數(shù)據(jù)時代帶或了大數(shù)據(jù)這個行業(yè)，同時也將人工智能這個詞代入了人們的視野。從名字上看，大數(shù)據(jù)更偏向于數(shù)據(jù)的挖掘、處理、分析，商業(yè)決策用到的比較多。而人工智能似乎在人們的生活中用到的比較廣泛。

　　隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，可能有些機器人做的特別像人類，那它是不是可以代替演員?它可以一個場景一個場景給你表演它不需要說什么臺詞，只要它的關節(jié)夠靈活，表情夠豐富，而且它可以24小時給你表情不休息。

　　微博已經出現(xiàn)換臉技術，要是沒看過原來的版本，你根本看不出被換過了。所以大數(shù)據(jù)和人工智能這種技術對未來行業(yè)影響是非常大的，特別是重復性勞動行業(yè)。

　　但是用腦子的行業(yè)是不會被淘汰，這個行業(yè)包括數(shù)據(jù)分析師。因為復雜的情況下進行分析還是要靠人腦!因為機器是對過去的一個學習。圍棋被機器人打敗了，是因為圍棋有規(guī)律可循，有規(guī)律的東西機器都好學，無規(guī)律的不好學。

　　學數(shù)據(jù)分析，你肯定要了解一個行業(yè)的本質，但是這個本質是會一直變的，可能這個行業(yè)今天是這個情況，可能過兩三年它又發(fā)展到另外一個階段，這個是機器無法預測的。

　　但假設機器可以預測，假設機器智能到一定程度可以自主學習，機器的特點是往優(yōu)化的的方向去做，但是人類社會并不是，人類社會是誰厲害就聽誰的，就像我們國家出現(xiàn)過那么多的朝代，我們都是聽從那個朝代的老大的，我們自己也不知道下一個老大是誰，所以人類的發(fā)展是不可預測，它有必然性也有偶然性。

　　說完了數(shù)據(jù)分析，那讓我們來看看人工智能對生活的貢獻有哪些

　　說起人工智能，人們往往會想到智能家電，智能家居，機器人等。其實，你看到的只是冰山一角。真正的人工智能是和大數(shù)據(jù)分不開的?？梢哉f，人工智能是大數(shù)據(jù)的更深層次的應用。

　　我們不能把人工智能這項技術具體到一個家電或者一個機器人，其實，人工智能已經無形的深入到我們生活的每個角落。不知道你有沒有發(fā)現(xiàn)，在你瀏覽一些網頁的時候，你會發(fā)現(xiàn)在頁面的某一角落，出現(xiàn)了你近在某寶上搜索過的商品。你在一些平臺瀏覽新聞時，頁面上出現(xiàn)的新聞全部是你感興趣的話題。在觀看視頻時，你的頁面和其他人的也不一樣，系統(tǒng)會推薦你們各自感興趣的視頻。這些推薦功能其實就是“智能化”的一些體現(xiàn)了。而所謂的“人工”其實指的就是你。是你教會了你的電腦、手機。讓它們更了解你的喜好，統(tǒng)計了你的瀏覽記錄，并推薦給你了具有相同特征的內容。人工智能大概就是如此。

　　那么，為什么說人工智能和大數(shù)據(jù)脫離不了關系呢?因為，要讓一個系統(tǒng)、一個機器能夠更深度的了解你或者了解一個事情。需要大量的數(shù)據(jù)做為經驗，對程序進行“訓練”。比如說，你有沒有發(fā)現(xiàn)百度很懂你的想法?即便你搜索的問題表達的并不清晰，大多數(shù)時候也能搜索出你想要的內容。這就是因為，有很多人在問同樣的問題的時候，在百度顯示的結果中點擊了那幾個鏈接。百度記住了這種選擇，在你輸入同樣問題的時候，就會推薦給你點擊較多的那些鏈接。這其中就需要大量數(shù)據(jù)的積累。

　　再比如說，你想搜索哈士奇的圖片，系統(tǒng)是怎么智能的“認識”哈士奇的呢?那是因為開發(fā)人員已經用了海量的哈士奇圖片對程序進行了訓練，系統(tǒng)在海量圖片中獲取了哈士奇的特征，才會在那么多的圖片中為你精準地找到很多哈士奇的圖片。

　　說了這么多，你還會糾結零基礎學大數(shù)據(jù)和人工智能哪個好這個問題嗎?先從大數(shù)據(jù)學起，再根據(jù)自己的興趣，學習人工智能吧!（相關推薦：大數(shù)據(jù)的七大概念技術，你知道多少）

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