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

　　上圖中主要是三大塊內容，分別是大數據，AI技術(shù)和解決問(wèn)題，他們的關(guān)系如下：

　　- 大數據層 -

　　主要分為數據采集、數據存儲及數據訪(fǎng)問(wèn)三個(gè)步驟。

　　• 數據采集

　　主要通過(guò)智能手環(huán)、智能手表、智能手機等各類(lèi)智能硬件，重力傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器等各類(lèi)傳感器以及攝像頭、話(huà)筒等多種手段來(lái)采集各種所需數據。

　　• 數據存儲

　　主要是將采集數據存儲到數據庫中。大數據的存儲方式與傳統的數據存儲有很大不同。主要體現在存儲格式、存儲結構、以及分布式存儲等方面。而分布式存儲、共享存儲則是數據存儲中重要的核心技術(shù)。

　　• 數據訪(fǎng)問(wèn)

　　主要解決如何讓AI技術(shù)層能夠快速的獲取所需數據。該層是大數據技術(shù)與AI技術(shù)的重要承接層，其最核心的技術(shù)為負載均衡。該技術(shù)解決了數據訪(fǎng)問(wèn)中的大數據并發(fā)、網(wǎng)絡(luò )負荷過(guò)重等問(wèn)題。

　　- AI技術(shù)層 -

　　分為基礎算法、AI算法、AI框架和AI技術(shù)四個(gè)步驟，目的是獲取數據之后，利用人工智能的算法和技術(shù)對數據進(jìn)行分析。

　　• 基礎算法層

　　基礎算法層主要包含高等數學(xué)、矩陣分析、數值分析、概率統計分析等，是AI算法的奠基層。而AI算法來(lái)自于基礎算法的支撐。我們對基礎算法理解越深刻，對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算法層是在基礎算法層之上構建的解決人類(lèi)問(wèn)題的人工智能算法層。

　　人類(lèi)遇到的問(wèn)題通常是由單一問(wèn)題合并組成的復雜問(wèn)題，解決問(wèn)題的路徑為將復雜問(wèn)題拆解成多個(gè)單一問(wèn)題后逐一進(jìn)行解決。AI算法層即解決單一問(wèn)題的通用方法層。比如拍照計算食物熱量實(shí)際上包含食物識別、體積計算、質(zhì)量計算、熱量計算等四個(gè)子問(wèn)題，而四個(gè)子問(wèn)題則由各自組成的通用方法來(lái)解決。經(jīng)過(guò)長(cháng)達半個(gè)多世紀的發(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(lèi)算法、聚類(lèi)算法、回歸算法、優(yōu)化算法、降維算法、深度學(xué)習算法等等。

　　• AI框架層

　　AI框架主要是對AI算法層的單個(gè)算法進(jìn)行重新封裝，它定義了很多類(lèi)、方法、接口，使用者只需要調整相關(guān)參數即可實(shí)現算法，而不需要將算法完全實(shí)現出來(lái)，這樣節省了大量的時(shí)間，使得應用算法來(lái)解決問(wèn)題的AI研發(fā)人員更加專(zhuān)注于解決問(wèn)題本身。目前常見(jiàn)的分類(lèi)、聚類(lèi)等傳統的人工智能算法框架有SkLearn、Pandas等等，深度學(xué)習框架有Tensorflow、Caffe、Torch、PaddlePaddle。

　　• AI技術(shù)層

　　AI技術(shù)層主要是針對利用AI算法解決專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域問(wèn)題而提出的專(zhuān)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(wèn)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)、機器視覺(jué)、語(yǔ)音識別、知識圖譜、數據挖掘、分析決策。大家耳熟能詳的技術(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)義識別，開(kāi)放域對話(huà)聊天，基于任務(wù)的對話(huà)，自動(dòng)翻譯(例如中翻英，英翻中)等。

　　• 機器視覺(jué)

　　機器視覺(jué)主要分為圖像識別(識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物體的構建)。

　　• 語(yǔ)音識別

　　該技術(shù)通俗的講就是對人說(shuō)的話(huà)轉化成文字。

　　• 知識圖譜

　　該技術(shù)是用來(lái)構建知識的網(wǎng)狀結構，將一個(gè)個(gè)看似沒(méi)有關(guān)系的知識點(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、最終構建各個(gè)領(lǐng)域的知識網(wǎng)。然后再根據這個(gè)知識網(wǎng)解決用戶(hù)的問(wèn)答、推薦、預測、推理等問(wèn)題。

　　• 數據挖掘

　　數據挖掘主要是對數據進(jìn)行分類(lèi)、聚類(lèi)、預測等處理。

　　• 分析決策

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

　　- 解決問(wèn)題 -

　　基于大數據與AI技術(shù)的結合，能夠真正實(shí)現為人類(lèi)解決各種各樣的問(wèn)題。將這些問(wèn)題進(jìn)行歸類(lèi)匯總成幾大類(lèi)問(wèn)題，常見(jiàn)的有聚類(lèi)、分類(lèi)、預測、推薦等問(wèn)題。

　　• 分類(lèi)問(wèn)題

　　分類(lèi)問(wèn)題主要是判別某個(gè)物體屬于哪個(gè)類(lèi)別，比如橘子屬于水果類(lèi)、白菜屬于蔬菜類(lèi)。分類(lèi)又分為二分類(lèi)、多分類(lèi)問(wèn)題;二分類(lèi)即是與不是的問(wèn)題，比如這個(gè)物體不是香蕉，這個(gè)物體是香蕉;多分類(lèi)問(wèn)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(lèi)問(wèn)題

　　聚類(lèi)問(wèn)題主要是將一批數據自動(dòng)分成幾類(lèi)，比如說(shuō)網(wǎng)站的用戶(hù)群，自動(dòng)分為活躍用戶(hù)群、忠誠用戶(hù)群、沉默用戶(hù)群，這種用戶(hù)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。

　　• 預測問(wèn)題

　　預測問(wèn)題主要是對某個(gè)趨勢進(jìn)行預測，比如房?jì)r(jià)趨勢預測、網(wǎng)站的流量預測等等。

　　• 推薦問(wèn)題

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