人工智能
(计算机科学的一个分支)
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人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1] 2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”
大数据
(IT行业术语)
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大数据(big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。[1]
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。[3]
人工智能和大数据区别
3. 数据类型不同:人工智能算法需要的是经过清洗、结构化和整合的数据,这些数据通常用于训练和优化智能系统。大数据涉及的数据类型更为多样,包括结构化数据(如关系数据库中的事务数据)和非结构化数据(如图像、音频、视频等)。
大数据和人工智能有什么区别?
1. 大数据和人工智能之间的核心差异在于它们的功能和用途。大数据指的是在数据变得有用之前,需要进行清理、结构化和集成的原始信息。2. 人工智能,或称AI,是指机器执行的认知功能,如对数据输入做出反应或进行处理,模拟人类智能的某些方面。3. 与传统计算应用程序不同,AI不仅对数据做出反应,而且能够...
大数据与人工智能的区别
1. 人工智能与大数据的主要区别在于大数据需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入,而人工智能则是处理数据产生的智能输出。这使得两者在本质上有着不同。人工智能是一种计算形式,允许机器执行认知功能,例如对输入起作用或作出反应,类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会对数据做出反...
大数据和人工智能的联系与区别是什么
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中,数据应用的主要渠道之一就是智能体(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...
人工智能与大数据的区别
AI系统能够自主作出决策,而大数据则是为了解决特定问题而设计的。总结来说,人工智能是利用数据进行自我改进和执行任务的技术,而大数据是指那些需要特别处理方法的大量信息。两者密切相关,人工智能依赖于大数据来训练其模型和算法,而大数据分析则可以通过人工智能来实现更高效的处理和洞察。
大数据和人工智能有什么区别?
人工智能与大数据的核心区别在于,大数据指的是在数据变得有用之前,需要进行清理、结构化和集成的原始信息。而人工智能是处理这些数据后产生的智能输出。这种差异导致了两者本质上的不同。人工智能是一种计算形式,它使机器能够执行类似人类的认知功能,如对输入作出反应或进行处理。与传统的计算应用程序不同...
人工智能和大数据区别
大数据是人工智能的“燃料”,没有足够的数据,人工智能的“智能”程度将受到限制。总的来说,人工智能和大数据在科技领域各自扮演着不同的角色。人工智能旨在创造能够模拟人类智能的机器,而大数据则致力于从海量数据中提炼有用信息。两者相辅相成,共同推动着科技的进步和社会的发展...
人工智能难学还是大数据难学
人工智能和大数据的介绍1、人工智能人工智能是典型的交叉学科,研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等,目前机器学习的应用范围还是比较广泛的,比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用,人工智能的核心在于“思量”和“决策”,如何进行合理的思量和合理的...
人工智能难学还是大数据难学
在大数据与人工智能的相互促进下,数据成为智能的基础。从学习的角度出发,大数据为起点,将更易于上手。人工智能的专业学习涵盖:机器学习、人工智能导论(包括搜索法)、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。前置课程包括信号处理、线性代数、微积分,以及编程(需具备数据结构基础)。从...
大数据和人工智能
大数据和人工智能是当今科技发展的两大核心驱动力,它们相互关联、相互促进,共同推动着社会的数字化和智能化进程。大数据,顾名思义,指的是传统数据处理应用软件难以处理的大规模数据集合。这些数据包括结构化的数据库数据,以及非结构化的文本、图片、视频等。大数据技术的关键在于对海量数据的收集、存储、...