‘壹’ 用人工智能怎么做大数据分析分析
大数据分析:
是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、Value（价值）、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
人工智能:
分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
‘贰’ AI大数据技术介绍
1、人工智能与大数据密不可分，可以将很多大数据的应用归结为人工智能，随着人工智能的快速应用及普及，大数据不断累积，深度学习及强化学习等算法不断优化，大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，具备对数据的理解、分析、发现和决策能力，从而能从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘数据背后的价值，催生出新业态、新模式。
2、人工智能是很多技术的总称，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，随着新一代信息技术的快速发展，计算能力、数据处理能力和处理速度得到了大幅提升，机器学习算法快速演进，大数据的价值得以展现，随着智能终端和传感器的快速普及，海量数据快速累积，基于大数据的人工智能也因此获得了持续快速发展的动力来源。
3、大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，大数据是以数据为核心资源，将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示，最终实现数据的价值。
4、大数据主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等，具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，所谓大数据，就是大量的信息，利用普通的加减乘除啥的肯定会把电脑给跑废掉，不过这里的电脑不是我们用的普通的电脑，他们通常都有数据处理中心，就是高配的商业服务器。
‘叁’ 大数据如何帮助人工智能
现在的人工智能虽然发展快速，但是并没有进入黄金时期，只能说，现在的人工智能还处于初级发展阶段。人工智能作为一门涉及广泛且高深学问的科目，涉及到了很多的技术，比如说数据分析、大数据、深度学习、神经网络等。今天，小编来给大家讲述一下，在人工智能领域，大数据是如何帮助人工智能的。事不宜迟，现在就跟随小编的脚步往下看吧。
1.大数据如何帮助人工智能呢？
可以说现阶段的人工智能大多数都是数据驱动的人工智能，如果没有数据，就没有深度学习的成功。数据驱动的人工智能离不开大数据，大数据与人工智能是一种共生关系，一方面，人工智能基础理论技术的发展为大数据机器学习和数据挖掘提供了更丰富的模型和算法，如深度神经网络衍生出的一系列技术和方法，这些技术就是深度学习、强化学习、迁移学习、对抗学习等。在另一方面，大数据为人工智能的发展提供了新的动力和燃料，数据规模大了之后，传统机器学习算法面临挑战，要做并行化、要加速要改进。当前的弱人工智能应用都遵从这一技术路线，绕不开大数据。所以做好人工智能是离不开大数据的。
2.如何做非数据驱动的人工智能呢？
传统的规则式人工智能可以说是非数据驱动的，更多靠人工内置的经验和知识驱动，不过它最大的问题也是要人工介入，而且很难具有学习能力，靠的知识、记忆和经验建立的规则体系。强人工智能的目标是机器智能化、拟人化，机器要完成和人一样的工作，那就离不开知识、记忆和经验，同时也离不开通过知识、经验和记忆建立起来的认知体系。从这个角度讲，强人工智能要实现只靠深度学习还不够，但也不能绕过深度学习，通过深度学习进行物理世界基础知识的初步监督式或半监督学习，深度学习掌握的知识必须要能存储记忆并形成经验规则，只有这样遇到新的问题之后，才能智能响应。
在这篇文章中我们给大家解答了关于大数据在人工智能领域发挥的作用，可见大数据在人工智能发展中还是占据非常重要的位置的。人工智能涉及很多技术，大数据就是其中不可或缺的一种，学习人工智能的朋友一定要打好大数据方面的知识根基，这样对日后的人工智能地学习是非常有帮助的。
‘肆’ 大数据如何塑造人工智能的未来
大数据通过以下几个方面塑造人工智能的未来：
推动AI技术进步：
提升数据处理效率和降低成本：
促进AI创新：
带来挑战与机遇：
展望未来：
综上所述，大数据与AI的融合将开启一个充满挑战与机遇的全新技术时代，通过全社会的共同努力，我们将塑造一个AI技术与人类智慧、伦理道德和谐共存的未来。
‘伍’ 人工智能的发展面临了什么样的挑战
人工智能的发展当下面临的挑战：
1、技术研发难题：尽管人工智能在图像识别、自然语言处理等领域取得了显着的进步，但仍然存在许多未解决的问题，如何提高算法的准确性、如何处理大数据、如何实现真正的通用人工智能等。这些问题需要科研人员不断探索和尝试，同时也需要大量的资金投入和人力资源。
2、数据隐私问题：在大数据时代，数据就是金矿，但同时也是一把双刃剑。如何在挖掘数据价值的同时保护用户隐私，是人工智能行业必须面对的问题。此外，随着人工智能技术的广泛应用，如何防止其被滥用，如何确保其在公平、公正、透明的环境下运作，也需要行业和社会共同努力。
3、伦理道德冲突：随着人工智能技术的深入人类生活，其决策过程和结果可能会涉及到伦理道德问题，如何确保人工智能的行为符合人类的伦理道德标准，是一个复杂而重要的问题。
尽管面临诸多挑战，人工智能的未来仍然充满无限可能。随着计算能力的提升、数据量的增加、算法的进步，人工智能将在更多领域发挥其潜力，推动社会进步和经济发展。同时，随着人工智能的发展，也将为投资者提供新的投资机会。