云計算大數據人工智能區別
如今智能產業最熱門的話題莫過于云計算、大數據和人工智能。他們似乎是彼此有聯系的，一般談到云計算時都會提到大數據，談人工智能時會提大數據，談人工智能時會提一下云計算…它們相輔相成、不可分割。如果不是技術人員，這三者之間的關系可能更難理解，因此有必要對此進行一些解釋。下面就由小編為您介紹云計算大數據人工智能區別。
云計算大數據人工智能區別
云計算是做什么的？用一句話來說那就是“對資源的管理”，管理硬盤空間、管理CPU算力、管理網絡帶寬。
可以設想一下，如果你想玩某款新上線的3A大作，那么就需要配置一臺性能足夠強悍的電腦，你就需要仔細研究電腦的CPU、顯卡、內存，還需要計算一下自己家的網絡帶寬會不會有有延遲，這樣才能流暢的玩這個游戲。
把這個場景放到一個公司里，那所需的電腦可能就是數以千計了，如果每臺電腦都需要這么仔細的去研究配置，那將會是一項非常繁冗的任務。那么有沒有一種方式能夠讓配置更加靈活，想要多少來多少，完全不用考慮背后每臺電腦怎么做配置，那這就是云計算誕生的初衷了。
云計算最大的優點就是兩個靈活性，
1.時間靈活性，想要什么時間有就什么時間有，需要的時候點擊即可出現；
2.空間靈活性，想要多少就有多少，云盤給每個用戶分配的空間很大，隨時都能滿足上傳的需求。
俗話說“由儉入奢易，由奢入儉難”，程序員們在用了這么方便靈活的產品之后，就再也回不去那個辛苦做配置想方案的時代了，就在云計算的道路上一去不返了。
第二個我們再來聊一聊大數據。
很多人都有誤解，認為數據只有大了才有智慧，但實際并非如此，再小的數據也是有智慧的。在過去，信息數據量沒有那么多，大多數人獲取信息的方式就是讀書看報，這樣的數據同樣能產生價值，只是后來隨著信息化時代的到來，數據變得很多，僅靠人力已經很難對如此龐大的數據量進行有效分析了，這就誕生了大數據的概念。
但是大數據的原始數據信息是十分雜亂的，只有經過梳理和清洗，才能夠稱之為有效信息，信息會包含很多規律，我們把信息中的規律總結出來，就可以稱之為知識，知識積累的足夠多了，就可以改變商業運行模式。
例如很多做電商的商家都會問，能不能基于我收集到的大量的用戶數據來幫我做下一步決策，來改善我的產品？比如讓用戶在刷視頻的時候旁邊彈出廣告，廣告內容就是視頻出現的商品，再比如讓用戶在聽音樂的時候推薦一些與歌手相關的衍生品之類。
說到這里大家可能就明白了，大數據的收集和處理往往需要基于大量的用戶，而需要完成這樣的龐大的工作量，就需要很多的電腦，把這些電腦湊一起，不停地進行計算，最終產生價值。
而云計算的靈活性，正好完美符合了大數據的需求，所以說云計算需要大數據，大數據也需要云計算，二者就這樣結合了。
那么人工智能又與前兩者有什么關系呢？
雖說我們有了大數據，能夠總結規律、產生知識，但這種知識是基于規律的，而不是人性。例如在某寶買東西的時候，我們往往會有這樣的感覺，自己想要的東西搜不到，搜出來的東西又是我不想要的，這個時候，人工智能的作用就得以發揮了。
人工智能誕生的初衷就是教會大數據什么是“人性”，也就是“教給機器知識”。
過去我們把人的推理過程總結成規律，編成算法教給機器，再讓機器根據你的提問，推理出相應的回答。但是人們逐漸發現這條路行不通，就像語言翻譯一樣，語言的表達形式千變萬化，規律太難總結了。
這個時候我們就想，機器和人是完全不同的物種，那么能不能讓機器自己去學習呢？例如當人們看到美女瞳孔會放大，但這個過程肯定不是大腦根據身材比例進行規則判斷，也不是將人生中所有見過的美女都統計一遍，而是神經元從視網膜出發到達大腦再回到瞳孔，從而引起這一系列反應，在這個過程中其實很難總結出具體某個神經元對最終結果起到什么作用，但可以肯定的是所有參與該過程的神經元都起到了一定的作用。
于是人們開始用一個個數學單位來模擬神經元，這個神經元有輸入也有輸出，輸入和輸出之間用一個公式來表達，輸入根據重要程度不同（權重）影響著輸出，將無數這樣的“神經元”通過像一張神經網絡一樣連接在一起，就誕生了“神經網絡”。
可以說，神經網絡將人工智能的底層算法徹底打通了，這是未來實現機器智能非常重要的一環。
從這個角度來說，人工智能的實現也取決于大量的運算，所以有運算的地方就會有云計算。因此，通過整合大數據、云計算和人工智能，形成了一個具有巨大長遠發展潛力的產業鏈。這樣的組成部分在發展中不斷完善，始終在實現更好的數字時代進步。以上就是小編為您介紹的云計算大數據人工智能區別。
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