人工智能和大数据虽然是人们经常能听到过的一个词语，但是可能大家对这个概念并不清晰。 那么，什么是人工智能，什么又是大数据呢，未来大数据和人工智能又会按照一个什么样的态势发展？ 另外大数据和人工智能有没有共同点？ 又有什么不同呢？ 这两者怎样才能有效的进行沟通呢？
有人认为将人工智能与大数据结合在一起是一个很自然的错误，大数据、云计算及人工智能等技术在数据处理方面有天然优势，因此有专家认为人工智能技术也可以完全替代金融监管。 其实大数据和人工智能是不同工具。 很多人并不知道这些。
人工智能与大数据最主要的区别其实就是大数据是进行输入的，而人工智能是大数据后的输出结果，即处理数据产生的智能。 这使得两者有着本质上的不同。
人工智能的意义
人工智能简单来说其实就是一种更先进的计算形式，它可以让机器执行认知功能，对于输入或输出做出一定的类似于人类的做法。 大数据可能就是能提供一个更好的企业线索或找到可能对营销活动做出反应的潜在客户。 而人工智能系统就和大数据不一样，因为人工智能可以不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。
大数据的意义
大数据其实仅仅是一种最原始最传统的计算。 而且他也不能根据结果采取行动，而是单单的找到某个东西。 因此大数据其实是定义了一个非常大的数据集，但也可以是极其多样的数据。 大数据技术是将互联网、物联网、移动终端、工业传感器等软硬件设备所生成的结构化、半结构化及非结构化数据，并通过数据挖掘、人工智能、预测分析等方法，获取、处理、应用大规模异质性信息，为价值创造、公共服务、科学研究等提供支撑。
从实际的体验来看，可能两者在使用上并没有出现很大的不同。 不过大数据主要是为了获得观察能力，例如某些网站可以根据人们观看的内容了解电影或电视节目，并向观众推荐哪些内容。 也可以根据一个用户的喜好来推送最适合这个人的产品。
人工智能则是一种可以处理数据并作出及时反映和改变的机制。 无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本，可能人工智能也可以完成与人类相同的任务，但是人工智能的速度显然会更快，错误更少。
虽然大数据和人工智能有很大的区别，但两种东西依然能够很好地协同工作。 这主要是因为人工智能是非常需要数据来建立其智能方面的模拟和学习。 机器学习、深度学习和神经网络正在推动技术创新，例如，可以帮助企业的数据挖掘、语音和图像识别，而机器学习则使它们能够理解技术资源，例如来自传感器和物联网(iot)的数据。
人工智能的训练和运行需要很高的内在并行度还需要大量的浮点计算以及矩阵计算，因此高并行的结构就使得GPU成为当下主流的人工智能芯片。 也正是这种改变更是大大的加快了现有的人工智能算法的速度。
而且在未来，即便是强人工智能，也永远不会被归于“人类”，毕竟人工智能脱离不了网络的。 通过算法优化可以让人工智能去深度学习，而对于计算的速度就是决定人工智能迭代的速度，这主要是因为人工智能要处理大量的数据。
未来像这种人工智能、大数据在内的新兴技术肯定会在股市、医疗、能源等方面，都要获得了广泛的应用。 在过去，可能初代人工智能限制于硬件的低端，导致了处理的速度太慢，数据量太小而不能实现真正的效果。 但是当今拥有了先进的传感器，并且现在的互联网也被广泛使用，所以对于人工智能的发展来说还是非常有利的。 之前炒得沸沸扬扬的alphago就是一个典型的干净数据集，未来的人工智能必定是要配备大数据配套使用的，毕竟没有数据，人工智能也没有什么作用。 毫无疑问，没有大数据就没有人工智能。