近幾年隨著AlphaGO的驕人戰(zhàn)績(jī)，人工智能和大數(shù)據(jù)備受追捧，熱度空前。而在實(shí)際接觸中，大家對(duì)人工智能和大數(shù)據(jù)的認(rèn)知普遍是“只知其名不知其意”，因此對(duì)企業(yè)而言，獵頭的推薦也往往與崗位匹配度不高。那么被人們認(rèn)為高深莫測(cè)的AI和大數(shù)據(jù)的關(guān)系究竟是怎樣的? 下圖清晰表達(dá)了其邏輯及關(guān)聯(lián)性。

　　上圖中主要是三大塊內(nèi)容，分別是大數(shù)據(jù)，AI技術(shù)和解決問題，他們的關(guān)系如下：

　　-大數(shù)據(jù)層 -

　　主要分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)訪問三個(gè)步驟。

　　• 數(shù)據(jù)采集

　　主要通過(guò)智能手環(huán)、智能手表、智能手機(jī)等各類智能硬件，重力傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器等各類傳感器以及攝像頭、話筒等多種手段來(lái)采集各種所需數(shù)據(jù)。

　　• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

　　主要是將采集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)有很大不同。主要體現(xiàn)在存儲(chǔ)格式、存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、以及分布式存儲(chǔ)等方面。而分布式存儲(chǔ)、共享存儲(chǔ)則是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中重要的核心技術(shù)。

　　• 數(shù)據(jù)訪問

　　主要解決如何讓AI技術(shù)層能夠快速的獲取所需數(shù)據(jù)。該層是大數(shù)據(jù)技術(shù)與AI技術(shù)的重要承接層，其最核心的技術(shù)為負(fù)載均衡。該技術(shù)解決了數(shù)據(jù)訪問中的大數(shù)據(jù)并發(fā)、網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷過(guò)重等問題。

　　- AI技術(shù)層 -

　　分為基礎(chǔ)算法、AI算法、AI框架和AI技術(shù)四個(gè)步驟，目的是獲取數(shù)據(jù)之后，利用人工智能的算法和技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

　　• 基礎(chǔ)算法層

　　基礎(chǔ)算法層主要包含高等數(shù)學(xué)、矩陣分析、數(shù)值分析、概率統(tǒng)計(jì)分析等，是AI算法的奠基層。而AI算法來(lái)自于基礎(chǔ)算法的支撐。我們對(duì)基礎(chǔ)算法理解越深刻，對(duì)AI算法理解的也會(huì)更透徹。好像蓋大樓的地基，地基打的越深，大樓才能蓋的越高。

　　• AI算法層

　　AI算法層是在基礎(chǔ)算法層之上構(gòu)建的解決人類問題的人工智能算法層。

　　人類遇到的問題通常是由單一問題合并組成的復(fù)雜問題，解決問題的路徑為將復(fù)雜問題拆解成多個(gè)單一問題后逐一進(jìn)行解決。AI算法層即解決單一問題的通用方法層。比如拍照計(jì)算食物熱量實(shí)際上包含食物識(shí)別、體積計(jì)算、質(zhì)量計(jì)算、熱量計(jì)算等四個(gè)子問題，而四個(gè)子問題則由各自組成的通用方法來(lái)解決。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)達(dá)半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展，AI算法層已經(jīng)研究出了一些通用方法即算法，包含分類算法、聚類算法、回歸算法、優(yōu)化算法、降維算法、深度學(xué)習(xí)算法等等。

　　• AI框架層

　　AI框架主要是對(duì)AI算法層的單個(gè)算法進(jìn)行重新封裝，它定義了很多類、方法、接口，使用者只需要調(diào)整相關(guān)參數(shù)即可實(shí)現(xiàn)算法，而不需要將算法完全實(shí)現(xiàn)出來(lái)，這樣節(jié)省了大量的時(shí)間，使得應(yīng)用算法來(lái)解決問題的AI研發(fā)人員更加專注于解決問題本身。目前常見的分類、聚類等傳統(tǒng)的人工智能算法框架有SkLearn、Pandas等等，深度學(xué)習(xí)框架有Tensorflow、Caffe、Torch、PaddlePaddle。

　　• AI技術(shù)層

　　AI技術(shù)層主要是針對(duì)利用AI算法解決專業(yè)領(lǐng)域問題而提出的專用方法和算法。這種算法不具有通用性，是為解決某個(gè)領(lǐng)域的問題而定制研發(fā)的方法。目前AI技術(shù)主要包含自然語(yǔ)言處理(NLP)、機(jī)器視覺、語(yǔ)音識(shí)別、知識(shí)圖譜、數(shù)據(jù)挖掘、分析決策。大家耳熟能詳?shù)募夹g(shù)都出自該層，也是AI技術(shù)層的最頂層。

　　• 自然語(yǔ)言處理（NLP）

　　自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域主要是語(yǔ)義識(shí)別，開放域?qū)υ捔奶欤�基于任�?wù)的對(duì)話，自動(dòng)翻譯(例如中翻英，英翻中)等。

　　• 機(jī)器視覺

　　機(jī)器視覺主要分為圖像識(shí)別(識(shí)別圖像或視頻中的物體是什么)，圖像跟蹤(視頻中跟蹤某個(gè)物體)，三維重建(通過(guò)2D圖片進(jìn)行3D物體的構(gòu)建)。

　　• 語(yǔ)音識(shí)別

　　該技術(shù)通俗的講就是對(duì)人說(shuō)的話轉(zhuǎn)化成文字。

　　• 知識(shí)圖譜

　　該技術(shù)是用來(lái)構(gòu)建知識(shí)的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，將一個(gè)個(gè)看似沒有關(guān)系的知識(shí)點(diǎn)，通過(guò)該技術(shù)建立他們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，比如包含關(guān)系、并列關(guān)系、最終構(gòu)建各個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)網(wǎng)。然后再根據(jù)這個(gè)知識(shí)網(wǎng)解決用戶的問答、推薦、預(yù)測(cè)、推理等問題。

　　• 數(shù)據(jù)挖掘

　　數(shù)據(jù)挖掘主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、聚類、預(yù)測(cè)等處理。

　　• 分析決策

　　主要是做策略制定，通過(guò)多維度收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行某個(gè)領(lǐng)域的決策并給出答案。

　　-解決問題 -

　　基于大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)的結(jié)合，能夠真正實(shí)現(xiàn)為人類解決各種各樣的問題。將這些問題進(jìn)行歸類匯總成幾大類問題，常見的有聚類、分類、預(yù)測(cè)、推薦等問題。

　　• 分類問題

　　分類問題主要是判別某個(gè)物體屬于哪個(gè)類別，比如橘子屬于水果類、白菜屬于蔬菜類。分類又分為二分類、多分類問題;二分類即是與不是的問題，比如這個(gè)物體不是香蕉，這個(gè)物體是香蕉;多分類問題，比如多種食物，一種食物是蔬菜，一種食物是水果，一種食物是肉。

　　• 聚類問題

　　聚類問題主要是將一批數(shù)據(jù)自動(dòng)分成幾類，比如說(shuō)網(wǎng)站的用戶群，自動(dòng)分為活躍用戶群、忠誠(chéng)用戶群、沉默用戶群，這種用戶群的確定是通過(guò)人工智能算法算的，而不是通過(guò)人工篩選的。

　　• 預(yù)測(cè)問題

　　預(yù)測(cè)問題主要是對(duì)某個(gè)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，比如房?jī)r(jià)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、網(wǎng)站的流量預(yù)測(cè)等等。

　　• 推薦問題

　　推薦問題主要是推薦同類偏好。比如A用戶喜歡旅游，且是戶外愛好者，而戶外愛好者除了喜歡旅游，還喜歡戶外裝備，那就可以向A用戶推薦戶外裝備，這就是典型的網(wǎng)站推薦邏輯。