人工智能包括大数据吗?人工智能的弊端有哪些?

人工智能，它的范围很广，广义上的人工智能泛指通过计算机（机器）实现人的头脑思维，使机器像人一样去决策。机器学习是实现人工智能的一种技术。机器学习是很多学科的知识融合，而数据分析是机器学习的基础。只有学会了数据分析处理数据的方法，你才能看懂机器学习方面的知识。
总的来说：1人工智能是指使机器像人一样去决策。2机器学习是实现人工智能的一种技术。3机器学习分很多方法（算法），不同的方法解决不同的问题。深度学习是机器学习中的一个分支方法。4数据分析可以帮助你从零进入人工智能时代。如果你喜欢深入技术，学会了数据分析，你才能打好基础，去学习机器学习。如果你喜欢商业方面的内容，可以往人工智能业务方向发展。

你好，人工智能的弊端有：
1，AI没有道德判断的能力。机器是没有任何感情和道德观的。它们只是单纯执行任何程序，而没有能力判断所执行的任务是善是恶。
2，与人类不同，人工智能不会随着经验的增长而自我完善，它是无法随着环境的改变而改变状态的。
3，用机器代替人工会造成大规模的失业，而失业是一种社会不良现象。
4，人工智能是一种完全基于预先加载的数据和经验的技术，因此无法像人类一样进行改进。它可以重复执行相同的任务，但是如果你想要一些改进和更改，必须要更改相同的命令。
5，人工智能非常缺乏创造力。
希望我的回答能帮到你！

从头开始构建人工智能模型有时可能很耗时且需要大量资源。如果您希望在没有GPU的普通计算机上开发深度学习模型，则替代方法是切换到云平台，因为该模型的构建过程在您的PC上不可持续。

除了消耗大量时间和资源外，在某些情况下，人工智能模型的部署也可能非常昂贵。而且，在特殊情况下AI模型发生故障的情况下的维护成本可能很烦人。

人工智能要考虑的另一个重大缺点是缺乏使用人工智能来完成更高级的知识任务。我们仅限于人工智能。ANI对于执行许多任务是有益且必不可少的，但它并不像AGI那样有效。
了解更多可以搜索“旗鱼科技”。旗鱼科技是润建股份控股子公司，在元宇宙领域深耕多年，产品有巧见云3D内容生产平台、3D LED大屏、VR/AR眼镜、无线会议室等，与军方和学院都有密切合作，感兴趣的话可以搜索看看。

大数据：（精准投放和强大的商业分析能力）
在新媒体领域，使用人工智能和大数据技术，已经成为主流。新媒体对于传统媒体最大的颠覆就是：传统媒体比如电视、电影 更注重于内容的生产，而新媒体则是永远推送更个性化的内容给最感兴趣的人群，也就是让产生的内容和观看者更有效率地去匹配。而怎么做到更高效率去匹配，就是基于大数据的重复计算和优化的输出结果。

内容越来越精准了，就是用户越来越容易很快地看到自己想看的内容，对于商业来说广告越来越精准，广告主能更快的精准性的展示给目标的用户。

通过我们对“淘宝”“抖音”的使用就可以发现，人工智能技术在按照每个人的喜好，进行推荐。根据这个用户平时看视频的习惯，或者这个用户本身的特征来推荐。与此同时，这也是一个重要的方式来增强客户粘性，这就是为什么抖音会让人这么上瘾，大家一看就花很长时间 停不下来。

大数据技术也有强大的商业价值。新媒体与商家之间的合作日益增多，例如抖音短视频中经常出现广告软文植入，相当于短视频带货，促使用户直接购买短视频中出现的商品。让销售也更有效率。

不仅仅是前期广告的精准投放，大数据技术对于后期分析改善业务和决策方面也发挥了重要作用。比如大数据中的情感分析和文本分析，机器学习可以通过海量的文字信息 比如通过分析用户写的评论来识别文本的情感，从而知道用户喜欢或不喜欢什么，觉得产品是好是坏。这种情感分析，也被命名为意见挖掘，包括对消费者的态度、感受和对公司产品、品牌或服务的意见进行分类。

人工智能：（在新媒体短视频中的应用）
下面来说说人工智能的应用。人工智能和大数据紧密相连，人工智能之所以让电脑和机器像人脑一样有学习能力，像人类一样通过感官，眼睛耳朵手触来获得信息，是因为有大数据作为信息。人工智能基于大量的数据，让机器自主深度地去学习，越多的数据 机器学习得越多，机器就越聪明，就越接近于人类，然后人工智能方面的决策效果就越好。所以想做好的品牌 产品覆盖面要足够大。

比如我们说百度也好，阿里也好，腾讯也好，只有这样的大企业才能做好的人工智能原因就在这。只有这样的大企业它才能形成大平台，才能拥有海量的用户，海量用户才能获得海量的大数据，有了海量的大数据之后，机器的学习效率和学习的迭代进程就会更快，它的大数据就更发达。

什么是大数据?大数据时代，数据不再仅仅指数字或数字构成的，数据的范畴要大的多。包括：互联网上的任何内容，比如文字、图片以及视频;书籍中的文字内容;医院里包括医学影像在内的所有医学档案资料;公司里的设计图纸、设计文档等;科学研究中的各种观测数据以及历史研究成果;甚至我们人类活动本身，也可被看成一种特殊的数据，比如我们在微信朋友圈等社交网络的行为，浏览网络的记录，我们每天的出行轨迹、活动范围等。从以上数据来源的纷繁复杂性，大数据的“大”的特征是不言而喻的，但大数据的特征不仅体量大，还具备多维度以及完备性的特点，才能刻画出比较完善的事物。

什么是人工智能?学术界将人工智能分为传统人工智能方法和现代人工智能方法。那么传统人工智能方法是怎样的呢?其实简单地讲，传统人工智能的思路是，首先了解人类是如何产生智能的，然后让机器按照人的思路去做。

简言之，人工智能，英文缩写为AI。是利用计算机科学技术研究、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，英文缩写为AI。而大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

两者的关系是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。

大数据和人工智能被数据科学家或其他大公司视为两个机械巨人。许多公司认为人工智能将给他们的公司数据带来革命。机器学习被认为是人工智能的高级版本，通过它，各种机器可以发送或接收数据，并通过分析数据学习新的概念。大数据帮助组织分析现有数据，并从中得出有意义的见解。

大数据如何助力人工智能

众所周知，人工智能将减少人类的整体干预和工作，所以人们认为人工智能具有所有的机器学习能力，并将创造机器人来接管人类的工作。人工智能的扩张会降低人的作用，大数据的介入是变革的关键。因为机器可以根据事实做出决定，但不能涉及情感互动，但是数据科学家可以基于大数据将情商囊括进来，让机器以正确的方式做出正确的决定。

比如，对于任何一个医药公司的数据科学家来说，他不仅要分析客户的需求，还要遵守该地区特定市场的规章制度，调整药物成分为该市场提供最佳选择，机器学习不太可能完成这种任务。

所以很明显，人工智能和大数据的融合不仅仅是人才和学习同时进行，还为任何一个新的品牌和公司带来很多新的概念和选择。人工智能和大数据的结合可以帮助公司以最好的方式了解客户的兴趣。通过机器学习，公司可以在最短的时间内识别客户的兴趣。

科技不断的发展，人们的生活也在不断的改善。人工智能作为新的科技领域，目前已经进入了快速发展的轨道。无论是从衣食住行各个领域，都有人工智能的身影。人工智能发展如此迅速，它有弊端吗?

整体上来说，人工智能在给人类带来了好处的同时，也种下了不利的种子。人工智能能够给人类带来诸多的便利和更多的服务，这是毋庸置疑的。首先，人工智能具有高度的商业价值。当前人工智能的方向主要有三个方向，第一个方向就是大数据的统计，第二个是对用户的管理，第三个则是用户的关系的一个纽带。同时，人工智能将会带来更多的就业机会。除了这些好处以外，人工智能的弊端也是比较明显的。人工智能在带来就业机会的同时，也造成了人才的两极分化，一部分人才将成为企业的稀缺人才，而另一部分则将会因人工智能而失业。这样就会导致资源越来越集中，企业垄断现象将会越发明显，城市贫富差距将愈发严重。人工智能还有可能带来战争，人工智能更多的利用于武器当中的话这种危害是巨大的，而且是无法估量的。另外随着人工智能的发展人工智能对人的危害也将逐步增大。在不远的将来有可能实现机器人工智能机器统治世界的情况。

所以，人工智能的发展是有弊端的，包括会导致更多的人失业，资源越来越集中，甚至是带来战争。当人工智能运用在战争上，其危害更是无法估量。

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

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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（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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，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”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。
3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

人工智能共涉及九大板块，具体包括：1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等）4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等）5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等）6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等）7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等）8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等）9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）

评论

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。

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。

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。

人工智能包括五大核心技术：

　1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

　　2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。

　　3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。

　　4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。

　　5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。

很多人还搞不清大数据和人工智能的关系。

这里引用马化腾在清华大学洞见论坛上说过话：

未来所有企业形态都是在云端用人工智能处理大数据。

未来我们（腾讯）会继续大力投入的：

第一是AI，第二是云计算，第三是大数据。过去把用电量作为衡量一个工业社会发展的指标。未来，用云量也会成为衡量数字经济发展的重要指标。大数据就更不用说了，一切有云，有AI的地方都必须涉及大数据，这毫无疑问是未来的方向。

人工智能的基础是是算法、算力和海量数据，核心技术包括：

计算机视觉（Computer Vision）、知识图谱（Knowledge Graph）、机器学习（Machine Learning）、自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）、人机交互技术（Human-Computer Interaction Techniques）、语音识别（Automatic Speech Recognition）等等。

大数据的核心很简单：只要你拥有足够多的数据，你就拥有了预见未来的能力。

“人工智能领域的研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。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。”

——以下数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

大数据、云计算技术为重点核心技术

从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%，6.81%，5.64%;物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理分别占比5.55%，5.47%，4.76%。

382家基础层和技术层企业的核心技术分布中，大数据和云计算为最重要的核心技术，其占比为28.27%。其次是人脸、步态、表情识别技术，占比达到13.61%;智能芯片、语音识别和自然语言处理技术占比分别为8.90%和8.64%。可以看出，目前大数据、云计算为我国人工智能发展的重点核心技术。

人工智能是指计算机系统具备的能力，该能力可以履行原本只有依靠人类智慧才能完成的复杂任务。硬件体系能力的不足加上发展道路上曾经出现偏差，以及算法的缺陷，使得人工智能技术的发展在上世纪80—90年代曾经一度低迷。近年来，成本低廉的大规模并行计算、大数据、深度学习算法、人脑芯片4大催化剂的齐备，导致人工智能的发展出现了向上的拐点。

　　人工智能和大数据的区别_大数据人工智能哪个好

　　什么是大数据

　　大数据（big data），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。

　　对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

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　　人工智能和大数据的区别

　　大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。

　　人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识，不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。

　　人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现的，大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累。

　　与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比，这一算法并无多余的假设前提（比如线性建模需要假设数据之间的线性关系），而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。

　　但这一显著的优点带来的便是显著增加的运算量。在计算机运算能力取得突破以前，这样的算法几乎没有实际应用的价值。大概十几年前，我们尝试用神经网络运算一组并不海量的数据，整整等待三天都不一定会有结果。但今天的情况却大大不同了。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破。这一突破，如果我们在三十年以后回头来看，将会是不弱于互联网对人类产生深远影响的另一项技术，它所释放的力量将再次彻底改变我们的生活。

数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。

人工智能就是大数据应用的体现。

人工智能AI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。

人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。

人工智能和大数据的正确组合

随着数据的生产和存储量呈指数级增长，人们将开始看到人工智能系统的适应和改进。

虽然人工智能从业者可能对数据量有合理的处理，但大数据环境中的变化速度仍然是某些人工智能应用程序的重要问题。

数据准确性是另一个越来越重要的问题，特别是对于分类方法和其他无监督的人工智能方法。数据是必须建立任何技术(尤其是人工智能)的基础。错误的数据基础(例如使用包含偏差或被错误操作的数据)通常会导致错误的技术方法产生错误的见解，而且可以通过压力以消极的方式得到强化。