谈及当前最流行也最为被看重的两项技术，就不得不提及大数据和人工智能。随着人们日常对信息量的需求、计算机技术的发展和网络的普及，但由于大规模的数据处理对于个人用户级电脑还是有一定的负担和难度的。也因此，大数据与人工智能应运而生，人工智能人工智能诞生于十多年前，大数据诞生于几年前。计算机可以用来存储数百万条记录和数据，但分析这些数据的能力是由大数据提供的。
数据的爆发式增长和社会化趋势是大数据应运而生的本质原因，如何利用人工智能技术预防网络安全事故，在网络出现故障时迅速采取有效措施，保障网络系统高效运行，变得尤为重要。因此，适时进行大数据时代人工智能在网络管理中的应用研究具有一定的现实意义。
可以说，大数据和人工智能是两大令人惊叹的现代技术集合，为机器学习注入动能，不断重复和更新数据库，同时借助人类的干预和递归实验进行优化。本文将讲解如何通过人工智能和大数据解决与数据相关的所有可能问题。
大数据和人工智能被数据科学家或其他大公司视为两个机械巨人。许多公司认为人工智能将给他们的公司数据带来革命。机器学习被认为是人工智能的高级版本，通过它，各种机器可以发送或接收数据，并通过分析数据学习新的概念。大数据帮助组织分析现有数据，并从中得出有意义的见解。
例如，我们考虑这样的情景：一个皮革服装制造商将其服装出口到欧洲，通过从市场上收集数据并通过各种算法进行分析，商家可以识别客户的行为和兴趣，再根据客户的兴趣提供服装。在这里，算法可以帮助我们洞察市场并找到准确信息。
在我看来，研究大数据与人工智能的关系之前，我们更应该清楚的是大数据和人工智能的概念。
所谓大数据可以简单的理解为巨量数据的集合，一般表示通常无法在短时间内用普通工具进行有效地采集、存储和分析的数据集合，往往需要特殊的软件及处理模式才能进行有效的分析。海量数据上传到云计算平台后，自然而然的就需要对数据进行深入分析和挖掘了，这就是大数据的目的。将几千辆车的位置信息综合起来分析出某条路的拥堵状况；将某个城市几百万人的健康状况综合分析，也许就可以得出某个工厂周围某种疾病的发病率比较高的结论，这些都是大数据做的事情。
所谓人工智能，顾名思义是指人工造就的智能，简称AI，一般指人们为了模拟人类智能而编制的计算机程序，如视觉模拟、语音识别、自然语言处理和人类思维模拟等。大数据是基于海量数据进行分析从而发现一些隐藏的规律、现象、原理等，而人工智能在大数据的基础上更进一步，人工智能会分析数据，然后根据分析结果做出行动，例如无人驾驶，自动医学诊断。
大数据与人工智能最大的不同在于它们的关注点不同，首先是大数据，我认为近期重要的方向还是连接和知识图谱的应用。目前数据还是存在严重的割裂和孤岛，如何促进不同领域之间的数据共享流通是个大方向；另外知识图谱也是大数据的一个重要方向，如何将人类的数据转变为机器能读懂的数据（图谱），这样才能催生更多人工智能应用；人工智能方面，未来发展方向无疑是通用智能，这也是谷歌deepmind和马斯克的openAI竭力追求的目标。当然通用智能离不开大数据，如何将人类的整体知识让渡给机器，这是知识图谱要解决的问题，另外就是新算法的发明，如各类迁移学习等，当然目前这方面还是起步阶段。
在我认为，大数据的概念更多的是围绕数据来说的，是一整个数据处理的解决方案，偏重于数据体现的价值。而人工智能显然是一个更偏应用层级的定义，不可否认的是，其底层的智能严重依赖于数据的输入计算，从而得出决策。可以说，大数据是人工智能的基石，并且从稍微长远-点来看，未来-定是先有数据化才有智能化。如果数据的收集(衍生到线下)、量化问题没有解决，这里是线下的数据线上化、可计算化，那么人工智能这东西就无从谈起，要么也只是小范围的应用而已，远不能够达到普及的水平。
人工智能不是无源之水，也是需要整个生态配合的，做不了人工智能，可以做大数据；做不了大数据，可以做云计算；做不了云计算，还可以做物联网，就算是人工智能，也不可能立马就取代人类，人工智能应用到具体行业和领域时，必须要有之前具备丰富行业经验的人参与和改造才能落地！
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