大數據時代帶來了大數據這個行業,同時也將人工智能這個詞代入了人們的視野。從名字上看,大數據更偏向于數據的挖掘、處理、分析,商業決策用到的比較多。而人工智能似乎在人們的生活中用到的比較廣泛。那么，人工智能和大數據是一個意思嗎?

人工智能和大數據是兩種完全不同的概念。神經網絡也是經典的神經科學概念，屬于物理學。機器學習，算法，都可以歸為人工智能范疇。可以看出，這兩個范疇的基礎是不同的。因為我們主觀上會先入為主的認為，人工智能是大數據與機器學習的結合。但只要涉及人工智能，就會有各種各樣的感性認識，比如，人與機器的結合是科技突破的標志人工智能與創新、創業、大數據與金融金融、機器學習與教育、機器學習與高考試卷答案、科技進步與社會發展、科技進步與人際但也會有不同的感性認識，比如，人與機器的結合是一種災難，可以看看霍金的一本關于【人工智能】的書但是，真正好的電影與小說，會帶給我們獨特的視角，人工智能與大數據會融合為一體。

先是積累原始數據，然后提取出有價值的信息，分析這些信息，再融合解讀，從而達到理解世界，使人類簡單并不能做到的。其實人工智能和我們對世界的思考、經驗的結合是一樣的，通過各種途徑去觀察、發現事物的規律，這些規律應用到實際上就是較后的結果。大數據對人工智能的發展起了很大作用，同時也面臨著各種問題，對人工智能的發展預期有可能起到很大影響。

因為全球是一體的，大數據和算法更多是廣度，結合人類的感官差異是不容易被發現的人腦的深度思考當然來自于生物本能，而且是本能使然。舉個極端的例子，如果人腦是一部電腦，而且受過一定的訓練，比如從小時候發音就開始經受嚴格訓練，我們熟練的發音已經比人腦計算能力弱的動物通過四維計算平衡的要好上很多。

學習大數據知識和人工智能知識，要有一定的實驗場景，通常需要數據中心的支撐，所以要盡量為自己營造一個較好的學習環境，在掌握了基本的大數據知識之后，可以繼續通過實習崗位來提升。