大数据和人工智能有什么关系
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解答大数据让人工智能变得更加智能，人工智能让大数据变得更有价值。
大数据和人工智能是两个不同的概念，虽然它们通常被同时提及和使用。
大数据是指处理和分析大规模数据集的技术和工具，以从中提取有用的信息和洞察力。
而人工智能是一种模拟人类智能的技术，可以自主学习、推理、识别模式和解决问题。
大数据通常是人工智能应用程序的输入，而人工智能则可以利用大数据来训练和完善其算法和模型。
人工智能和机器学习机器学习是当前人工智能领域最热门的研究方向，本质上机器学习就是从人类学习中借鉴而来的，分为浅层学习和深度学习。
浅层学习可以简单理解为一遍遍机械填鸭式学习，学习效率不太高，深度学习可以简单理解为在一遍遍的学习过程中不断的总结知识之间的联系，大家都能理解，建立联系能帮助更好的学习。
机器学习本质上是利用统计学，概率论等数学手段来挖掘庞大数据里面的价值，数据=>知识，从而实现预测正在发生或者未来发生的事物这样的能力。
数据挖掘和机器学习之间最核心的区别其实就是一个是基于历史数据来挖掘，一个是基于历史数据来预测。
统计学从字面上就能理解了，你一两个数据能统计分析的准确吗？所以非得是极其庞大的数据量不可，一般来说，数据量越大，统计分析的越准确，当然，前提是这些数据都是高质量的。
关于数据质量请参考我的这篇博客——数据质量如何评测？
庞大的数据量必须由大数据才能驾驭！
所以，从某种角度来说，没有大数据，人工智能=人工智障！
人工智能是在数学计算机科学,离散数学在人工智能方面的应用doc
离散数学在人工智能方面的应用
离散数学在人工智能方面的应用
摘要：离散数学，又称为组合数学。离散数学是计算机出现以后迅速发展起来的一门数学分支。计算机科学就是算法的科学，而计算机所处理的对象是离散的数据，所以离散对象的处理就成了计算机科学的核心，而研究离散对象的科学恰恰就是离散数学。离散数学的发展改变了传统数学中分析和代数占统治地位的局面。它在各学科领域，特别在计算机科学与技术领域有着广泛的应用，同时离散数学也是计算机专业的许多专业课程，如程序设计语言、数据结构、操作系统、编译技术、人工智能、数据库、算法设计与分析、理论计算机科学基础等必不可少的先行课程。人工智能是研究出具有智能行为的计算机系统，这种智能主要体现在计算机的推理能力上，而推理理论主要来自与离散数学。
关键词：离散数学人工智能数理逻辑应用
离散数学是现代数学的一个重要分支，是计算机类专业的重要课程。它以研究离散量的结构及其相互间的关系为主要目标，其研究对象一般是有限个或可数个元素，因此离散数学可以充分描述计算机学科离散性的特点。由于离散数学在计算机科学中的重要作用，国内外几乎所有大学的计算机类专业的教学计划中都将其列为核心课程进行重点建设，它是其他骨干课程，如数据结构、操作系统、人工智能、计算机网络、软件工程、编译原理等的先修课程，国内许多大学将其作为计算机专业类研究生入学考试的内容。
20世纪的计算机出现，带动了世界性的信息革命的伟大进程。计算机科学在信息革命中的学科地位有如牛顿力学在工业革命中的学科地位一样，由计算机出现带动的信息革命当然计算机科学将起着主导的作用。随着信息时代的到来，工业革命时代以微积分为代表的连续数学占主流的地位已经发生了变化，离散数学的重要性逐渐被人们认识。离散数学课程所传授的思想和方法，广泛地体现在计算机科学技术及相关专业的诸领域，从科学计算到信息处理，从理论计算机科学到计算机应用技术，从计算机软件到计算机硬件，从人工智能到认知系统，无不与离散数学密切相关。
离散数学是传统的逻辑学，集合论(包括函数)，数论基础，算法设计，组合分析，离散概率，关系理论，图论与树，抽象代数(包括代数系统，群、环、域等)，布尔代数，计算模型(语言与自动机)等汇集起来的一门综合学科。离散数学课程主要介绍离散数学的各个分支的基本概念、基本理论和基本方法。这些概念、理论以及方法大量地应用在数字电路、编译原理、数据结构、操作系统、数据库系统、算法的分析与设计、人工智能、计算机网络等专业课程中；同时，该课程所提供的训练十分有益于学生概括抽象能力、逻辑思维能力、归纳构造能力的提高，十分有益于学生严谨、完整、规范的科学态度的培养。
人工智能是计算机学科中一个非常重要的方向,离散数学在人工智能中的应用主要是数理逻辑部分在人工智能中的应用。数理逻辑又称符号逻辑、理论逻辑。它既是数学的一个分支，也是逻辑学的一个分支。是用数学方法研究逻辑或形式逻辑的学科。其研究对象是对证明和计算这两个直观概念进行符号化以后的形式系统。数理逻辑是数学基础的一个不可缺少的组成部分。虽然名称中有逻辑两字，但并不属于单纯逻辑学范畴。数理逻辑在离散数学中包括命题逻辑和谓词逻辑,命题逻辑就是研究以命题为单位进行前提与结论之间的推理,谓词逻辑在命题逻辑的基础上更加细化了，谓词逻辑主要就是研究句子内在的联系。大家都知道,人工智能共有两个流派,连接主义流派和符号主义流派。其中在符号主义流派里,他们认为现实世界的各种事物可以用符号的形式表示出来,其中最主要的就是人类的自然语言可以用符号进行表示。语言的符号化就是数理逻辑研究的基本内容,计算机智能化的前提就是将人类的语言符号化成机器可以识别的符号,这样计算机才能进行推理,才能具有智能。再比如在人工智能研究领域，定理机器证明与自动推理、专家系统、自然语言的理解、感知系统，由此可见数理中重要的思想、方法及内容贯穿到人工智能的整个学科。
总之，离散数学无处不在，它的主要应用就是在各种复杂关系中找出最优的方案。所以离散数学完全可以看成是一门量化的关系学，一门量化了的运筹学，一门量化了的管理学。现在我国每一所大学的计算机专业都开设离散数学课程,正因为离散数学在计算机科学中的重要应用,可以说没有离散数学就没有计算机理论,也就没有计算机科学。所以,应努力学习离散数学,推动离散数学的研究,使它在计算机中有着更为广泛的应用。
大数据与人工智能论文作业
经过一学期的学习，我对大数据与人工智能有了基本的认识。身处大数据时代，云计算、人工智能等核心技术正在以“一往无前”的气势推动着企业创新和新一轮技术的变革。数据记录着庞大的行为轨迹以及商业触点，让一切可溯。随着移动互联网和云计算的的飞速发展，空间位置数据的快速沉淀和积累，使得空间大数据迅速崛起，登上舞台。而机器深度学习、人工智能技术的诞生则进一步拓展了空间大数据的服务能力，人工智能技术不仅能够提升数据处理能力及效率、降低人力消耗，更使得空间大数据服务应用到更多领域，在针对不同客户需求，精准定制数据信息服务方面都有着出色的表现。当空间大数据、云计算与人工智能发生碰撞，地理服务产业势必会发生神奇的变革与进步。
继移动互联技术和云计算技术之后,能够称得上颠覆性信息技术的当属大数据技术了。大数据主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等，具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源。以人脸识别所用的训练图像数量为例，百度训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。它使得我们能够对数量大、种类多、价值密度低、本身快速变化的数据进行有效地、低成本地存取、检索、分类以及统计。但这不代表我们可以高效率和低成本地掌握这些数据中蕴藏的巨大价值,诸如隐性社会科学规律和经验。不过值得一提的是,人工智能技术在大数据分析、预测等领域已经开始崭露头角,展现出了强劲的发展势头,大数据的核心使用价值在人工智能技术的发展与运用下展示了巨大潜力。同时,大数据技术的发展也为人工智能领域带来了大量机遇和挑战,更加激发了该领域的无限发展可能性。大数据分为三个层次。一是容量很大的数据，比如两个仓库都堆满了很多书，甲仓库的书全是大学二年级数学教材，乙仓库的为大学各类教材及其提升学生综合能力的各类图书，两仓库都满足了“大”的要求；二是大容量且有用的数据，比如对大学教学来说，肯定上述甲仓库的书几乎没用，而乙能满足这一要求；三是从中挖掘核心数据的强大能力，这个很考水平。所以，大数据不能简单地理解为数据多，其核心是数据挖掘。挖掘数据则要涉及到云计算。这种如云般运算的能力与强度，实际上就是考验科技与研发人员的“认知”水准。但数据实际上是个老掉了牙的东西。上古时期的结绳记事、以月之盈亏计算岁月，到后来部落内部以猎物、采摘多寡计算贡献，再到历朝历代的土地农田、人口粮食、马匹军队等各类事项都涉及到大量的数据。这些数据虽然越来越多、越来越大，但是，人们都未曾冠之以“大”字，那是什么事情让“数据”这瓶老酒突然换发了青春并如此时髦了起来呢?
对比大数据和人工智能产业的发展是有启发的。因为人工智能的发展和数据密不可分，而且目前人工智能发展所取得的成就大部分和大数据密切相关，因此观察大数据产业的发展对人工智能产业发展很有意义，同时我们认为数据驱动的商业比智能驱动的商业更符合产业的本质，实际上大数据产业的落地能力是强于人工智能的，所以大数据产业发展中出现的问题对人工智能产业发展很有意义。大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是人工智能产品，为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。在计算力指数级增长及高价值数据的驱动下，以人工智能为核心的智能化正不断延伸其技术应用广度、拓展技术突破深度，并不断增强技术落地（商业变现）的速度，例如，在新零售领域，大数据与人工智能技术的结合，可以提升人脸识别的准确率，商家可以更好地预测每月的销售情况；在交通领域，大数据和人工智能技术的结合，基于大量的交通数据开发的智能交通流量预测、智能交通疏导等人工智能应用可以实现对整体交通网络进行智能控制；在健康领域，大数据和人工智能技术的结合，能够提供医疗影像分析、辅助诊疗、医疗机器人等更便捷、更智能的医疗服务。同时在技术层面，大数据技术已经基本成熟，并且推动人工智能技术以惊人的速度进步；产业层面，智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。
人民日报：有效应对大数据技术的伦理问题
运用大数据技术，能够发现新知识、创造新价值、提升新能力。大数据具有的强大张力，给我们的生产生活和思维方式带来革命性改变。但在大数据热中也需要冷思考，特别是正确认识和应对大数据技术带来的伦理问题，以更好地趋利避害。
大数据技术带来的伦理问题主要包括以下几方面：一是隐私泄露问题。大数据技术具有随时随地保真性记录、永久性保存、还原性画像等强大功能。个人的身份信息、行为信息、位置信息甚至信仰、观念、情感与社交关系等隐私信息，都可能被记录、保存、呈现。在现代社会，人们几乎无时无刻不暴露在智能设备面前，时时刻刻在产生数据并被记录。如果任由网络平台运营商收集、存储、兜售用户数据，个人隐私将无从谈起。二是信息安全问题。个人所产生的数据包括主动产生的数据和被动留下的数据，其删除权、存储权、使用权、知情权等本属于个人可以自主的权利，但在很多情况下难以保障安全。一些信息技术本身就存在安全漏洞，可能导致数据泄露、伪造、失真等问题，影响信息安全。此外，大数据使用的失范与误导，如大数据使用的权责问题、相关信息产品的社会责任问题以及高科技犯罪活动等，也是信息安全问题衍生的伦理问题。三是数据鸿沟问题。一部分人能够较好占有并利用大数据资源，而另一部分人则难以占有和利用大数据资源，造成数据鸿沟。数据鸿沟会产生信息红利分配不公问题，加剧群体差异和社会矛盾。
学术界普遍认为，应针对大数据技术引发的伦理问题，确立相应的伦理原则。一是无害性原则，即大数据技术发展应坚持以人为本，服务于人类社会健康发展和人民生活质量提高。二是权责统一原则，即谁搜集谁负责、谁使用谁负责。三是尊重自主原则，即数据的存储、删除、使用、知情等权利应充分赋予数据产生者。现实生活中，除了遵循这些伦理原则，还应采取必要措施，消除大数据异化引起的伦理风险。
加强技术创新和技术控制。解铃还须系铃人。对于大数据技术带来的伦理问题，最有效的解决之道就是推动技术进步。解决隐私保护和信息安全问题，需要加强事中、事后监管，但从根本上看要靠技术事前保护。应鼓励以技术进步消除大数据技术的负面效应，从技术层面提高数据安全管理水平。例如，对个人身份信息、敏感信息等采取数据加密升级和认证保护技术；将隐私保护和信息安全纳入技术开发程序，作为技术原则和标准。
建立健全监管机制。加强顶层设计，进一步完善大数据发展战略，明确规定大数据产业生态环境建设、大数据技术发展目标以及大数据核心技术突破等内容。同时，逐步完善数据信息分类保护的法律规范，明确数据挖掘、存储、传输、发布以及二次利用等环节的权责关系，特别是强化个人隐私保护。加强行业自律，注重对从业人员数据伦理准则和道德责任的教育培训，规范大数据技术应用的标准、流程和方法。
培育开放共享理念。进入大数据时代，人们的隐私观念正悄然发生变化，如通过各种“晒”将自己的数据信息置于公共空间，一些方面的隐私意识逐渐淡化。这种淡化就是基于对大数据开放共享价值的认同。应适时调整传统隐私观念和隐私领域认知，培育开放共享的大数据时代精神，使人们的价值理念更契合大数据技术发展的文化环境，实现更加有效的隐私保护。在此过程中，不断提高广大人民群众的网络素养，逐步消弭数据鸿沟。
（作者为重庆市高校网络舆情与思想动态研究咨政中心执行主任）
《人民日报》（2018年03月23日07版）
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