如今人工智能與大數據是當下比較流行的詞，因此越來越多的人不斷的關注人工智能與大數據的發展情況。更好的了解人工智能與大數據的發展方向，以便在發展中謀求更多的利益。因此人工智能與大數據結合發展方向就成了這些人首要關注的。不過想要知道和更好的理解這個問題，首先讓我們了解一下人工智能和大數據。

　　人工智能

1956年人工智能在達特茅斯正式被提出，它研究的事如何制造智能機器或模擬人類智能行為。

　　AI主要領域

· 模式識別，通過計算機對數據樣本進行特征提取從而學習到模型，然后根據模型進行判別。

· 機器學習，讓機器具有學習的能力，使機器具有智能，涉及認知科學、神經心理學、邏輯學等。

· 機器翻譯，通過計算機將某種自然語言轉換成另一種自然語言，它是計算語言學的一個分支，涉及到語言學、計算機、認知科學、信息論等學科。

· 自然語言處理，讓機器能理解自然語言，能夠像人類一樣生成和理解自然語言。

· 計算機視覺，使計算機能通過圖像來認知環境信息的能力，比如識別環境找那個物體的形狀、位置、姿勢、運動等，進一步還需要對其進行理解。

· 專家系統，一種具有名特定領域大量知識和經驗的系統，就像人類某方面的專家具有豐富的專業知識和經驗，能夠快速解決相應領域的問題。

　　大數據

大數據這個詞最早出現在20世紀90年代，當時只是用來描述數據量很大，但并沒有給出明確的定義和概念意思。出現后沒有受到多少人的關注，直到2012年后大數據得到了各行各業的關注重視，很多學科和行業都會涉及大數據，大數據一時風光無兩。

在技術方面，大數據包含的數據量一般都超出了單臺計算機的內存容量，甚至大成百上千倍，所以在技術上就必須要有專門處理海量數據的工具。谷歌提出的MapReduc可以說是這方面的開山之作，以至于后來有了開源的Hadoop，屬于經典的大數據處理工具。

大數據最早在大型互聯網和電商領域公司發展起來，2008年左右，這些公司收集到的數據大到傳統技術手段已經無法處理，很難滿足業務的發展，于是大數據相關的理念和技術被相繼提出來。2010年隨著Web2.0的到來以及智能終端的普及，產生的數據量更進一步猛增，此時大數據已經融入人類社會生活。2012年大數據成為全球最熱門領域之一，國內外很多公司都提出大數據相關戰略。2015年大數據正式進入國家發展戰略，此后一直發展快速。

　　大數據特征

· 大容量，數據量超級大。

· 多種類，數據類型包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。

· 真實性，大數據應具有真實性，否則沒有價值。

· 時效性，大數據一般具有時效性。

　　揭秘人工智能與大數據結合發展方向有哪些？

在當前大數據產業鏈逐漸成熟的大背景下，大數據與人工智能的結合也在向更全面的方向發展，大數據與人工智能的結合涉及到以下幾個方式：

　　第一：大數據分析。從技術的角度來看，大數據分析是與人工智能一個重要的結合點，機器學習作為大數據重要的分析方式之一，正在被更多的數據分析場景所采用。機器學習不僅是人工智能領域的六大主要研究方向之一，同時也是入門人工智能技術的常見方式，不少大數據研發人員就是通過機器學習轉入了人工智能領域。

　　第二：AIoT體系。AIoT技術體系的核心就是物聯網與人工智能技術的整合，從物聯網的技術層次結構來看，在物聯網和人工智能之間還有重要的“一層”，這一層就是大數據層，所以在AIoT得到更多重視的情況下，大數據與人工智能的結合也增加了新的方式。

　　第三：云計算體系。隨著云計算服務的逐漸深入和發展，目前云計算平臺正在向“全棧云”和“智能云”方向發展，這兩個方向雖然具有一定的區別(行業)，但是一個重要的特點是都需要大數據的參與，尤其是智能云。

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