大家好，今天小编来为大家解答揭开人工智能的神秘面纱这个问题，揭开人工智能的神秘面纱教案很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
本文目录
人工智能技术和大数据是如何联系在一起的？
在我看来，大数据和人工智能的关系，好比汽油和汽车的关系，要想汽车正常运转行驶，汽油是必不可少的东西。大数据就是人工智能的基石。人工智能技术发展，要解决特定领域的实际问题，需要不断输入大数据，在通过深度学习，在这些数据中发现规律、特点，然后建立模型，在不断的学习中优化模型，来处理新的数据。比如谷歌公司AlphaGo，它之所以能够站在围棋界巅峰，就是因为它通过学习上百万的棋谱，而且通过自己与自己对弈，来不断修正自己的算法，提高自己的“棋艺”。海量棋谱就是阿尔法狗的大数据，基于这些数据，通过深度学习，才成为了围棋界“王者”。
谈到大数据，深度学习也是不得不提的一个词语，只有二者同时具备，人工智能才得以高速发展。人工智能时代，深度学习和大数据是密不可分的。大数据好比人类食物，主要给人类供给营养，让人体正常运转。深度学习可以从大数据中挖掘有价值的规律、知识。简单来说，有庞大的数据输入，深度学习会最大化的发挥其优势，计算机不仅可以学会只有人可以理解的概念、知识，而且会运用到未知的数据上。好比图像识别系统，计算机通过识别海量人脸，来寻找人脸特征，之后，图像识别系统会根据之前所学“知识”，来判断从未见过的人脸，从而在特定领域来解决实际问题。
总而言之，没有大数据就不会有人工智能今天的高速发展。只有海量数据被输入，才能更好的发展人工智能，大数据和深度学习、人工智能唇齿相依，缺一不可。只有大数据，而不会学习利用这些数据，数据毫无价值。
我是境梦飞沙，人工智能学习者，期待与您相遇。
大数据和人工智能有什么关联？
第一层——两化融合
内容：
自动化——制造设备具备一定自动化能力，可实时产生生产制造的过程数据。
信息化——信息化主要指企业具备信息化能力，至少已经实施如ERP、MES、APS、WMS、SCM等传统软件，
物联网——具备RIFD、环境传感器等感知元件，可产生设备物联、物料物联、环境信息等。
作用：数据源
关键词：多源异构数据
第二层——信息通路
内容：
内部通路——打通企业内部网络数据通路，有条件可建立数据仓库或大数据中心。
外部通路——与互网联信息关联，通过爬虫或第三方数据服务获取商业舆情、用户画像等信息。
安全性——即在安全的基础上实现信息互通，尤其是内外部互通时，信息安全直接影响生产经营，甚至影响企业的竞争力。
作用：数据通道
关键词：消除信息孤岛
第三层——大数据
内容：
分布式集群——最著名的当属Hadoop生态圈，地球人都知道。
多源异构数据处理——多源是指企业需具备广泛数据来源，多源同时意味着较大数据量，传统IT架构处理千万级数据已经很困难了，要么牺牲时间要么牺牲硬件，而在大数据的分布式集群架构下，亿级数据秒处理只是入门门槛；异构是指要处理结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，在传统的关系型数据库架构下，非结构化数据的处理采用对象存储，很难做到全文检索，而大数据架构下非结构化数据直接处理的模式多变灵活，且可与结构化数据进行关联分析。
数据运营——数据运营的概念在传统软件产品的世界中几乎是不存在的，以往软件提供特定功能，用户使用其功能。而在大数据的世界里，如果把数据比作钻石矿，大数据平台提供数据采集能力，数据就被开采；平台提供处理能力，数据矿就被提炼；平台提供配套运营体系，数据矿就变成了光彩夺目价值连城的首饰。数据运营能力决定了数据的价值，同时是不同的数据也是不同的矿藏，挖掘开采方式也不同，地貌也不同，因此配套解决方案也不应一套方法放之四海而皆准。
作用：数据探索
关键词：4个V（高速、高价值、大数据量、多样性）
第四层——人工智能
内容：
机器学习——分为有监督学习和无监督学习两种，当下最火的自然就是借AlphaGo扬名立万的深度学习领域了。
算法模型——构建数学算法模型，为企业应用场景提供支撑。可以是古老的贝叶斯，也可以是神经网络、灰度预测、随机森林等，原则就是算法为应用场景服务。
智能决策
作用：自学习能力参与决策、生产经营
关键词：自学习——只有具备自学习能力，才称得上人工智能，才具备了模拟人脑的能力，才能做我们的制造能力具备了大脑，才能称得上智能制造。
人工智能，云端，终端。三者有什么关系？
感谢邀请。
简单谈下个人的想法：
人工智能应该是分为云端和终端。云端就像是人的大脑，指挥着智能硬件的行动；而终端就是云端大脑指令的执行者。
智能终端生活中实在是太常见了，就像你问题说的一样，无人驾驶的汽车、智能手机等智能终端仅能解决一部分问题，但是还有很多场景问题是无法解决的。
为什么无法解决呢？
计算能力不够！这也就是为什么需要有云端。
因为如果要制造运算能力达到人类智力的机器人，需要一个体积相当于人脑100万倍的机器人大脑。这样大的机器人大脑与身体根本无法匹配，只能放在云端。
就像我们（保利威视）做视频云服务针对的是视频的托管服务，也需要通过云端强大的计算能力，以及稳定的网络来保障了用户观看视频的体验。
如果说未来真的能制造出体积小、而计算能力又超级牛逼的人工大脑，那么人工智能就真的不需要云端。但是以目前的计算能力是达不到的，所以才需要有云端。
但是云端和终端的连接也需要稳定的网络来实现，所以个人认为：
人工智能=云端+网络+终端。
在A股里，真正的人工智能龙头除了科大讯飞，还有哪几个？
老牌的AI范围相对要窄些，基本集中在机器人、图像识别、汽车驾驶、语音识别、自动设计等领域，那时的AI企业大都集中在高校、智慧城市、智能医疗、自动控制类企业。比如科大讯飞、川大智胜、海康威视、东方网力等都是老牌的帝国主义。
alphago之后，AI的最大改变是大数据的应用，这使得AI范围迅速扩大，扩展到了商业、环保、制造。。。几乎所有的企业。此时再分AI就比较困难了，目前领头的企业倡导的火热方向是自动驾驶、医疗、环保、交通等领域。
科大讯飞的语音处理很有名，川大智胜的图像处理很有名，海康威视的图像处理应用非常好，不过，更重要的还是股东的实力和业绩形象，AI的号召力很快就会枯竭，街上摊煎饼的都可以根据AI算法来提前备货。
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。