人工智能拥抱大数据
人工智能与大数据的融合现状与未来
人工智能与大数据的融合现状与未来随着科技的迅猛发展，人工智能和大数据成为了当今社会的热门话题。
人工智能是模拟人类智能的技术，而大数据则是指收集、存储和分析各种庞大而复杂的数据集。
本文将探讨人工智能与大数据的融合现状以及未来的发展趋势。
一、人工智能与大数据的融合现状在当今社会，人工智能和大数据已经广泛应用于各个领域。
首先，智能推荐系统已经成为电商平台的常见功能。
通过分析用户的购买记录和兴趣偏好，人工智能可以预测用户的购买意愿，并向其推荐相关产品。
同时，大数据技术也可以收集和分析用户的行为数据，进一步提升推荐系统的准确性和个性化程度。
其次，人工智能和大数据在金融领域也有着广泛的应用。
银行和金融机构利用大数据分析客户的信用记录、财务状况以及市场趋势，来评估风险并做出投资决策。
此外，人工智能还可以自动化处理金融交易和风险管理，提高效率和准确性。
除此之外，人工智能与大数据的融合还在医疗、交通、能源等领域展现出广阔的前景。
医疗领域的医学影像诊断、药物研发和临床决策，都可以依赖大数据的积累和人工智能的智能分析。
交通领域的智能交通管理和自动驾驶技术也离不开大数据的支持和人工智能的应用。
总的来说，人工智能和大数据的融合已经在各个领域展现出巨大的潜力和价值。
通过智能化的数据分析和处理，人工智能可以更好地应对信息爆炸的时代，为人们提供更加个性化、高效的服务。
二、人工智能与大数据的未来发展尽管人工智能和大数据的融合已经取得了一定的成就，但也面临着一些挑战和问题。
首先，大数据的采集和隐私保护是一个亟待解决的问题。
在大数据时代，个人隐私面临着更大的泄露风险，需要建立健全的法律法规和技术手段来保护用户的个人信息。
其次，人工智能技术的进一步发展需要更加强大的计算和存储能力。
随着数据规模和复杂性的增加，传统的计算机硬件已经无法满足人工智能算法的需求。
因此，未来的发展需要在硬件技术上进行突破，提供更加强大和高效的计算平台。
此外，人工智能和大数据的融合还需要处理好数据的质量和可信度问题。
人工智能与大数据融合的创新应用
人工智能与大数据融合的创新应用在当今信息时代，数码科技飞速发展，给人们带来了许多前所未有的机遇与挑战。
人工智能和大数据技术作为数码科技的两大核心，正在引领着一场革命性的变革。
而当这两种革命性技术相互融合之后，所带来的创新应用将会超乎我们的想象。
首先，人工智能和大数据的融合在医疗领域展示了惊人的潜力。
通过整合大规模的医疗数据，人工智能可以快速诊断疾病并提供个性化的治疗方案。
当然，这样的结果离不开先进的机器学习算法和深度学习技术。
此外，人工智能还可以应用于医疗设备的智能化管理和控制，并通过监测和分析患者动态数据来提前预警和预测病情的发展。
这一切都将大大提高医疗过程的效率，减少医疗纠纷，并帮助人们更好地管理和维护自己的健康。
其次，人工智能和大数据的结合还在城市管理中发挥着重要作用。
在智能城市建设中，大量的传感器设备收集和传输着各种数据，而人工智能通过对这些数据的分析和处理，可以帮助城市决策者更好地进行城市规划和资源分配。
比如，通过大数据分析，可以了解人口流动情况和交通流量，从而优化城市交通运输系统。
此外，人工智能还可以应用于安全管理方面，比如通过人脸识别技术来监控公共场所的安全状况。
这样的应用不仅可以提高城市管理的效率和便利性，也将为居民的生活带来更多的便利和舒适。
再次，人工智能和大数据的融合也在金融领域展现出巨大的潜力。
随着金融市场的不断发展，数据量也呈现出爆炸性增长的态势。
而人工智能技术则可以帮助金融机构更好地处理大规模数据，提供更准确的风险评估和投资建议。
此外，人工智能还可以应用于金融欺诈检测，通过监测和分析用户的行为数据来识别潜在的欺诈行为。
这些应用不仅可以提高金融机构的运营效率，还可以降低风险，保护用户的合法权益。
最后，人工智能和大数据的结合还将在教育领域带来全新的变革。
通过大数据分析，可以了解学生的学习特点和需求，为教育者提供更准确的指导和资源。
而人工智能则可以在教学过程中充当虚拟导师的角色，提供个性化的学习内容和反馈。
人工智能与大数据的结合将带来哪些变革
人工智能与大数据的结合将带来哪些变革在当今数字化的时代，人工智能（AI）和大数据这两个热门领域正以前所未有的速度发展，并相互融合，为我们的生活、工作和社会带来了深刻的变革。
这种结合不仅仅是技术上的创新，更是对传统模式的颠覆和对未来发展的引领。
首先，人工智能与大数据的结合极大地提升了商业运营的效率和决策的准确性。
在市场营销方面，企业可以通过收集和分析海量的消费者数据，包括购买行为、浏览记录、兴趣爱好等，运用人工智能算法来预测消费者的需求和偏好，从而实现精准营销。
比如，电商平台能够根据用户的历史购买和浏览数据，为其推荐个性化的商品，不仅提高了用户的购物体验，还增加了销售额。
在金融领域，大数据与人工智能的融合能够帮助银行和金融机构更好地评估风险。
通过分析大量的交易数据、信用记录以及市场动态等信息，人工智能模型可以快速准确地识别潜在的风险因素，为贷款审批、投资决策等提供有力支持。
这有助于降低金融风险，提高金融机构的稳健性。
其次，医疗行业也因人工智能与大数据的结合而发生了巨大的变化。
医疗数据的数量和复杂性不断增加，包括患者的病历、诊断图像、基因数据等。
利用大数据技术对这些海量数据进行整合和管理，再结合人工智能的深度学习算法，可以辅助医生进行疾病诊断。
例如，通过对大量的医学影像数据进行训练，人工智能系统能够快速检测出肿瘤、骨折等异常情况，提高诊断的准确性和效率。
此外，在药物研发方面，大数据和人工智能的结合也发挥了重要作用。
通过分析大量的药物实验数据、基因数据和临床数据，人工智能可以预测药物的有效性和副作用，加速新药的研发进程，为患者带来更多的治疗选择。
教育领域同样受益于这一强大的结合。
借助大数据，教育机构可以收集学生的学习数据，如学习进度、作业完成情况、考试成绩等。
人工智能算法则能够对这些数据进行分析，为每个学生制定个性化的学习计划。
例如，智能教育软件可以根据学生的知识掌握程度，提供有针对性的练习题和学习资源，实现因材施教，提高学习效果。
人工智能技术与大数据的结合方法
人工智能技术与大数据的结合方法
一、人工智能技术与大数据的结合
1、认知计算模型
认知计算是一种融合人工智能技术与大数据的结合模式，该模式利用大数据的实时信息和有经验的计算方法，对社会环境及其动态变化进行认知处理，实现对信息的实时分析，可以利用计算机模拟出人的大脑的认知过程，从而实现社会环境的实时认知和推理处理。
2、自然语言处理
自然语言处理是一种融合人工智能技术与大数据的结合模式，通过大数据获取大量可用的语言文本，在人工智能技术的辅助下，对大量语言数据进行机器处理，实现自然语言识别、理解等功能，从而大大降低智能交互的难度，让机器像人一样，能够进行自然语言沟通，实现智能化自由沟通交流。
3、深度学习模型
深度学习是一种融合人工智能技术与大数据的结合模式，该模型可以利用人工智能技术构建深度学习网络，然后利用大数据进行训练，通过深度学习网络进行自动特征提取，结合统计学方法、机器学习方法进行模型建立，从而实现数据精细化分析，可以对数据进行更加深入的探索，并且可以自动发现潜在的模式和规律，更加有效地实现数据分析。
二、大数据与人工智能的应用。
人工智能和大数据的结合应用
人工智能和大数据的结合应用一、概述近年来，人工智能和大数据的快速发展已经彻底改变了我们的生活方式和商业模式。
人工智能的出现使得计算机更加智能化，而大数据则是人工智能的关键支持。
正是由于二者的结合，我们才能看到许多创新的应用，例如智能家居、智能医疗等生活化服务，以及智能金融、智能制造等商业化服务。
二、人工智能应用1. 智能家居智能家居作为人工智能的一个典型应用，其本质是通过大数据分析来控制家庭设备，为用户提供更加智能化、便捷化的家居体验。
人工智能技术可以通过连接各种智能设备，实现自动化控制，使得家庭生活更加智能化和舒适化。
2. 智能医疗智能医疗是指通过人工智能技术诊断疾病、制定治疗方案、进行病理分析等医学过程的一类技术。
医疗大数据是智能医疗的重要支撑，它能对医疗数据进行分析，从而提高诊疗效率、降低医疗成本、提高医疗安全等。
三、大数据应用1. 智能金融以往，金融行业的风险控制都是基于数据分析的，但是人类的计算能力有限，导致数据分析存在诸多限制。
而大数据技术就能够实现对金融数据的快速处理，使得金融数据分析更加准确和高效。
大数据还可以实现对风险信息的全面监测和风险分析，从而保证金融安全。
2. 智能制造智能制造是指通过流程自动化、数据共享、工业互联网等现代技术手段来提高制造过程效率、降低成本、提高产品质量。
而大数据技术可以实现对生产过程中涉及的数据的高效处理和分析，从而提高生产效率和产品质量。
四、人工智能和大数据相结合人工智能和大数据的结合，不仅可以提高数据分析的准确度和效率，还可以实现更加复杂的数据分析，在产业界和学术界也具有很好的前景和应用价值。
例如，在图像和语音识别、机器翻译、自然语言处理、信用评估和推荐系统等方面，人工智能和大数据的结合可以实现更加前沿的应用。
总之，人工智能和大数据的结合应用让我们看到了许多创新的应用，推动了社会的进步和发展。
未来，人工智能和大数据将持续发展，为更多的产业和领域带来更加先进、智能和高效的应用。
人工智能与大数据如何结合应用
人工智能与大数据如何结合应用在当今数字化的时代，人工智能（AI）和大数据已成为推动社会发展和创新的关键力量。
它们的结合应用为各个领域带来了前所未有的机遇和变革。
那么，人工智能与大数据究竟是如何相互融合、协同工作的呢？大数据为人工智能提供了丰富的“燃料”。
大量的数据是训练人工智能模型的基础，没有足够的数据，人工智能就如同无源之水、无本之木。
这些数据包含了各种各样的信息，如用户的行为数据、交易数据、社交网络数据等等。
通过对这些海量数据的收集、整理和分析，人工智能能够从中发现规律、模式和趋势，从而做出更准确的预测和决策。
以电商领域为例，每天都会产生大量的用户浏览、购买、评价等数据。
利用大数据技术，可以将这些分散的数据整合起来，形成一个庞大的数据库。
然后，人工智能算法就可以对这些数据进行学习和分析，了解用户的喜好和需求，为用户推荐更符合其兴趣的商品，提高用户的购买体验和商家的销售额。
反过来，人工智能又为大数据的处理和分析提供了强大的工具。
传统的数据处理方法在面对海量、复杂的数据时往往显得力不从心，而人工智能中的机器学习、深度学习等技术则能够快速、准确地从海量数据中提取有价值的信息。
比如，在金融领域，利用人工智能的自然语言处理技术，可以对大量的财经新闻、研究报告等文本数据进行分析，及时发现可能影响市场的重要信息，为投资决策提供参考。
同时，通过人工智能的图像识别技术，可以对大量的票据、合同等进行快速审核，提高工作效率，降低风险。
在医疗领域，人工智能与大数据的结合更是展现出了巨大的潜力。
医院积累了大量的患者病历、医疗影像等数据，利用大数据技术将这些数据整合起来，再通过人工智能的算法进行分析，可以辅助医生进行疾病诊断、制定治疗方案，提高医疗质量和效率。
例如，通过对大量的医疗影像数据进行学习，人工智能模型能够快速准确地检测出肿瘤、骨折等病变，为医生提供早期诊断的依据。
而且，基于大数据的人工智能系统还可以对患者的治疗过程和康复情况进行跟踪和分析，为个性化医疗提供支持。
人工智能与大数据的深度融合
人工智能与大数据的深度融合当前社会中，人工智能和大数据已经成为促进科技发展和社会进步的重要驱动力。
人工智能以其强大的计算能力和智能决策能力，被广泛应用于各个领域，大数据则提供了海量的信息和数据资源，为人工智能的学习和应用提供了强有力的支持。
本文将探讨人工智能与大数据的深度融合，并就其在各行各业的应用进行分析。
一、人工智能和大数据的关系人工智能是一门关注模拟人类智能的研究领域，旨在开发出能够模拟人类智能并具备类似人类思维能力的计算机系统。
而大数据则是指在高速网络环境下产生的数据规模巨大的数据集合。
人工智能与大数据的关系可简单描述为：人工智能离不开大数据，大数据离不开人工智能。
人工智能需要大数据来进行学习和训练，而大数据则为人工智能提供了数据来源和支撑。
二、人工智能与大数据的深度融合在实际应用中体现为：通过人工智能的技术手段对海量、高维、多源的数据进行处理和分析，从而挖掘出有价值的信息和知识。
具体而言，深度融合主要包括以下几个方面。
1. 数据采集与处理在大数据时代，数据的采集和处理是人工智能与大数据融合的第一步。
通过传感器、网络爬虫等手段，实时获取各类结构化和非结构化的数据，然后对这些数据进行去重、清洗和规范化处理，使其符合人工智能的需求。
同时，借助人工智能技术，可以对数据进行分类、聚类、过滤、推理等操作，提取出有用的信息。
2. 数据挖掘与分析人工智能技术可以对大数据进行深度挖掘和分析，从中发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
通过机器学习、深度学习等技术，人工智能可以实现对大量数据的分析和建模，预测未来的发展趋势，为决策提供科学依据。
例如，在金融领域中，人工智能可以通过分析大数据提供的信息，识别金融风险，预防金融危机的发生。
3. 智能决策与优化借助人工智能和大数据的深度融合，可以实现更加智能、高效的决策和优化。
通过机器学习等技术，建立模型和算法，对数据进行分析和学习，使系统能够根据数据自动做出决策和优化。
人工智能与大数据的融合及应用
人工智能与大数据的融合及应用近年来，随着人工智能技术的快速发展与普及，大数据的重要性也日益凸显，它们的结合可以实现更复杂、更高效的应用。
在不同行业领域，人工智能与大数据的融合已成为一种新的趋势，不断创造着新的商业模式与价值。
一、人工智能人工智能（AI）是一种模拟人类思维过程的科技，它可以模拟人类的学习、推理、识别、理解和判断等能力。
人工智能技术的应用范围非常广泛，比如语音识别、图像识别、自然语言处理、数据挖掘、机器人等。
人工智能的出现，使得机器能够代替人类进行许多复杂的工作，如大规模数据分析、智能推荐、预测等。
与传统技术相比，人工智能的基础是数据，因此，数据的质量和数量对人工智能的应用效果至关重要。
二、大数据大数据（Big Data）指的是数据规模巨大，同时需要使用新兴技术来处理和利用的数据，这些数据通常包含结构化、半结构化和非结构化数据。
大数据的处理和利用可以产生有益的商业价值和洞见。
大数据的出现源于计算机技术、互联网技术和社交媒体技术等的不断发展，这些技术使得数据的产生、传输、储存都变得更加容易和高效。
如果说传统技术需要人类来处理数据，那么大数据技术则是在相对短的时间内对庞大的数据进行分析和处理。
三、人工智能与大数据的融合在当今的科技发展趋势下，人工智能和大数据相互依存、相互促进，二者的融合将会得到更多的应用。
首先，在处理大数据方面，人工智能技术可以更准确地分析和处理数据，从而实现更优秀的商业价值。
同时，大数据作为人工智能技术的基础，可以提供更加精准、丰富的信息，从而提高了人工智能的准确度和效率。
其次，通过人工智能和大数据的融合，我们可以更好地分析和挖掘数据的潜在价值。
人工智能技术可以对数据进行更精确的挖掘，了解群众的心理需求、购买习惯、偏好等，这些数据对于商业市场的发展具有重要的作用。
大数据机器学习技术，则可以通过对数据的深度分析，提取出数据背后的价值，从而指导企业的决策。
最后，人工智能与大数据的结合，将会推动科技的发展，从而创造出更多创新性的产业。
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1 机器什么时候才能懂人心虽说有了大数据，人的欲望总是这个不能够满足。
虽说在大数据平台里面有搜索引擎这个东西，想要什么东西我一搜就出来了。
但是也存在这样的情况，我想要的东西不会搜，表达不出来，搜索出来的又不是我想要的。
例如音乐软件里面推荐一首歌，这首歌我没听过，当然不知道名字，也没法搜，但是软件推荐给我，我的确喜欢，这就是搜索做不到的事情。
当人们使用这种应用的时候，会发现机器知道我想要什么，而不是说当我想要的时候，去机器里面搜索。
这个机器真像我的朋友一样懂我，这就有点人工智能的意思了。
人们很早就在想这个事情了。
最早的时候，人们想象，如果要是有一堵墙，墙后面是个机器，我给它说话，它就给我回应，我如果感觉不出它那边是人还是机器，那它就真的是一个人工智能的东西了。
2 让机器学会推理怎么才能做到这一点呢？人们就想：我首先要告诉计算机人类的推理的能力。
你看人重要的是什么呀，人和动物的区别在什么呀，就是能推理。
我要是把我这个推理的能力啊告诉机器，机器就能根据你的提问，推理出相应的回答，真能这样多好。
推理其实人们慢慢的让机器能够做到一些了，例如证明数学公式。
这是一个非常让人惊喜的一个过程，机器竟然能够证明数学公式。
但是慢慢发现其实这个结果，也没有那么令人惊喜，因为大家发现了一个问题，数学公式非常严谨，推理过程也非常严谨，而且数学公式很容易拿机器来进行表达，程序也相对容易表达。
然而人类的语言就没这么简单了，比如今天晚上，你和你女朋友约会，你女朋友说：如果你早来，我没来，你等着，如果我早来，你没来，你等着。
这个机器就比比较难理解了，但是人都懂，所以你和女朋友约会，你是不敢迟到的。
3 教给机器知识所以仅仅告诉机器严格的推理是不够的，还要告诉机器一些知识。
但是知识这个事儿，一般人可能就做不来了，可能专家可以，比如语言领域的专家，或者财经领域的专家。
语言领域和财经领域知识能不能表示成像数学公式一样稍微严格点呢？例如语言专家可能会总结出主谓宾定状补这些语法规则，主语后面一定是谓语，谓语后面一定是宾语，将这些总结出来，并严格表达出来不久行了吗？后来发现这个不行，太难总结了，语言表达千变万化。
就拿主谓宾的例子，很多时候在口语里面就省略了谓语，别人问：你谁啊？我回答：我刘超。
但是你不能规定在语音语义识别的时候，要求对着机器说标准的书面语，这样还是不够智能，就像罗永浩在一次演讲中说的那样，每次对着手机，用书面语说：请帮我呼叫某某某，这是一件很尴尬的事情。
人工智能这个阶段叫做专家系统。
专家系统不易成功，一方面是知识比较难总结，另一方面总结出来的知识难以教给计算机。
因为你自己还迷迷糊糊，似乎觉得有规律，就是说不出来，就怎么能够通过编程教给计算机呢？4 算了，教不会你自己学吧于是人们想到，看来机器是和人完全不一样的物种，干脆让机器自己学习好了。
机器怎么学习呢？既然机器的统计能力这么强，基于统计学习，一定能从大量的数字中发现一定的规律。
其实在娱乐圈有很好的一个例子，可见一斑有一位网友统计了知名歌手在大陆发行的 9 张专辑中 117 首歌曲的歌词，同一词语在一首歌出现只算一次，形容词、名词和动词的前十名如下表所示（词语后面的数字是出现的次数）：a 形容词b 名词c 动词0 孤独:34 0 生命:50 0 爱:541 自由:17 1 路:37 1 碎:372 迷惘:16 2 夜:29 2 哭:353 坚强:13 3 天空:24 3 死:274 绝望:8 4 孩子:23 4 飞:265 青春:7 5 雨:21 5 梦想:146 迷茫:6 6 石头:9 6 祈祷:107 光明:6 7 鸟:9 7 离去:10如果我们随便写一串数字，然后按照数位依次在形容词、名词和动词中取出一个词，连在一起会怎么样呢？例如取圆周率 3.1415926，对应的词语是：坚强，路，飞，自由，雨，埋，迷惘。
稍微连接和润色一下：坚强的孩子，依然前行在路上，张开翅膀飞向自由，让雨水埋葬他的迷惘。
是不是有点感觉了？当然真正基于统计的学习算法比这个简单的统计复杂的多。
然而统计学习比较容易理解简单的相关性，例如一个词和另一个词总是一起出现，两个词应该有关系，而无法表达复杂的相关性，并且统计方法的公式往往非常复杂，为了简化计算，常常做出各种独立性的假设，来降低公式的计算难度，然而现实生活中，具有独立性的事件是相对较少的。
4.5 模拟大脑的工作方式于是人类开始从机器的世界，反思人类的世界是怎么工作的。
人类的脑子里面不是存储着大量的规则，也不是记录着大量的统计数据，而是通过神经元的触发实现的，每个神经元有从其他神经元的输入，当接收到输入的时候，会产生一个输出来刺激其他的神经元，于是大量的神经元相互反应，最终形成各种输出的结果。
例如当人们看到美女瞳孔放大，绝不是大脑根据身材比例进行规则判断，也不是将人生中看过的所有的美女都统计一遍，而是神经元从视网膜触发到大脑再回到瞳孔。
在这个过程中，其实很难总结出每个神经元对最终的结果起到了哪些作用，反正就是起作用了。
于是人们开始用一个数学单元模拟神经元这个神经元有输入，有输出，输入和输出之间通过一个公式来表示，输入根据重要程度不同(权重)，影响着输出。
于是将n个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起，n这个数字可以很大很大，所有的神经元可以分成很多列，每一列很多个排列起来，每个神经元的对于输入的权重可以都不相同，从而每个神经元的公式也不相同。
当人们从这张网络中输入一个东西的时候，希望输出一个对人类来讲正确的结果。
例如上面的例子，输入一个写着2的图片，输出的列表里面第二个数字最大，其实从机器来讲，它既不知道输入的这个图片写的是2，也不知道输出的这一系列数字的意义，没关系，人知道意义就可以了。
正如对于神经元来说，他们既不知道视网膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是为了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。
对于任何一张神经网络，谁也不敢保证输入是2，输出一定是第二个数字最大，要保证这个结果，需要训练和学习。
毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。
学习的过程就是，输入大量的图片，如果结果不是想要的结果，则进行调整。
如何调整呢，就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调，由于神经元和权重实在是太多了，所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果，而是向着结果微微的进步，最终能够达到目标结果。
当然这些调整的策略还是非常有技巧的，需要算法的高手来仔细的调整。
正如人类见到美女，瞳孔一开始没有放大到能看清楚，于是美女跟别人跑了，下次学习的结果是瞳孔放大一点点，而不是放大鼻孔。
6 没道理但做得到听起来也没有那么有道理，但是的确能做到，就是这么任性。
神经网络的普遍性定理是这样说的，假设某个人给你某种复杂奇特的函数，f(x)：不管这个函数是什么样的，总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入x，其值f(x)（或者某个能够准确的近似）是神经网络的输出。
如果在函数代表着规律，也意味着这个规律无论多么奇妙，多么不能理解，都是能通过大量的神经元，通过大量权重的调整，表示出来的。
7 人工智能的经济学解释这让我想到了经济学，于是比较容易理解了。
我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。
于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出，比如工资涨了，菜价也涨了，股票跌了，我应该怎么办，怎么花自己的钱。
这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？却很难说清楚。
基于专家系统的经济属于计划经济，整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。
专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。
于是专家说应该产多少钢铁，产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个计划书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。
基于统计的宏观调控就靠谱的多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率，通胀率，GDP等等指标，这些指标往往代表着很多的内在规律，虽然不能够精确表达，但是相对靠谱。
然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙，比如经济学家看到这些统计数据可以总结出长期来看房价是涨还是跌，股票长期来看是涨还是跌，如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。
但是基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。
基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于从社会中的输入，进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。
想象一下股市行情细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。
而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上的统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。
例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。
8 人工智能需要大数据然而神经网络包含这么多的节点，每个节点包含非常多的参数，整个参数量实在是太大了，需要的计算量实在太大，但是没有关系啊，我们有大数据平台，可以汇聚多台机器的力量一起来计算，才能在有限的时间内得到想要的结果。
人工智能可以做的事情非常多，例如可以鉴别垃圾邮件，鉴别黄色暴力文字和图片等。
这也是经历了三个阶段的。
第一个阶段依赖于关键词黑白名单和过滤技术，包含哪些词就是黄色或者暴力的文字。
随着这个网络语言越来越多，词也不断的变化，不断的更新这个词库就有点顾不过来。
第二个阶段时，基于一些新的算法，比如说贝叶斯过滤等，你不用管贝叶斯算法是什么，但是这个名字你应该听过，这个一个基于概率的算法。
第三个阶段就是基于大数据和人工智能，进行更加精准的用户画像和文本理解和图像理解。
由于人工智能算法多是依赖于大量的数据的，这些数据往往需要面向某个特定的领域(例如电商，邮箱)进行长期的积累，如果没有数据，就算有人工智能算法也白搭，所以人工智能程序很少像前面的IaaS 和PaaS一样，将人工智能程序给某个客户安装一套让客户去用，因为给某个客户单独安装一套，客户没有相关的数据做训练，结果往往是很差的。
但是云计算厂商往往是积累了大量数据的，于是就在云计算厂商里面安装一套，暴露一个服务接口，比如您想鉴别一个文本是不是涉及黄色和暴力，直接用这个在线服务就可以了。
这种形势的服务，在云计算里面称为软件即服务，SaaS (Software AS A Service) 于是工智能程序作为SaaS平台进入了云计算。
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