人工智能是指計算機系統具備的能力，該能力可以履行原本只有依靠人類智慧才能完成的復雜任務。硬件體系能力的不足加上發展道路上曾經出現偏差，以及算法的缺陷，使得人工智能技術的發展在上世紀80—90年代曾經壹度低迷。近年來，成本低廉的大規模並行計算、大數據、深度學習算法、人腦芯片4大催化劑的齊備，導致人工智能的發展出現了向上的拐點。
人工智能和大數據的區別_大數據人工智能哪個好
什麽是大數據
大數據（big data），指無法在壹定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
對於“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
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人工智能和大數據的區別
大數據相當於人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。
人工智能打個比喻為壹個人吸收了人類大量的知識，不斷的深度學習、進化成為壹方高人。人工智能離不開大數據，更是基於雲計算平臺完成深度學習進化。
人工智能是基於大數據的支持和采集，運用於人工設定的特定性能和運算方式來實現的，大數據是不斷采集、沈澱、分類等數據積累。
與以前的眾多數據分析技術相比，人工智能技術立足於神經網絡，同時發展出多層神經網絡，從而可以進行深度機器學習。與以外傳統的算法相比，這壹算法並無多余的假設前提（比如線性建模需要假設數據之間的線性關系），而是完全利用輸入的數據自行模擬和構建相應的模型結構。這壹算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據不同的訓練數據而擁有自優化的能力。
但這壹顯著的優點帶來的便是顯著增加的運算量。在計算機運算能力取得突破以前，這樣的算法幾乎沒有實際應用的價值。大概十幾年前，我們嘗試用神經網絡運算壹組並不海量的數據，整整等待三天都不壹定會有結果。但今天的情況卻大大不同了。高速並行運算、海量數據、更優化的算法***同促成了人工智能發展的突破。這壹突破，如果我們在三十年以後回頭來看，將會是不弱於互聯網對人類產生深遠影響的另壹項技術，它所釋放的力量將再次徹底改變我們的生活。