近幾年隨著AlphaGO的驕人戰績，人工智能和大數據備受追捧，熱度空前。而在實際接觸中，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和大數據的關系究竟是怎樣的? 下圖清晰表達了其邏輯及關聯性。

　　上圖中主要是三大塊內容，分別是大數據，AI技術和解決問題，他們的關系如下：

　　-大數據層 -

　　主要分為數據采集、數據存儲及數據訪問三個步驟。

　　• 數據采集

　　主要通過智能手環、智能手表、智能手機等各類智能硬件，重力傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器等各類傳感器以及攝像頭、話筒等多種手段來采集各種所需數據。

　　• 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。

　　• 數據訪問

　　主要解決如何讓AI技術層能夠快速的獲取所需數據。該層是大數據技術與AI技術的重要承接層，其最核心的技術為負載均衡。該技術解決了數據訪問中的大數據并發、網絡負荷過重等問題。

　　- AI技術層 -

　　分為基礎算法、AI算法、AI框架和AI技術四個步驟，目的是獲取數據之后，利用人工智能的算法和技術對數據進行分析。

　　• 基礎算法層

　　基礎算法層主要包含高等數學、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問題的人工智能算法層。

　　人類遇到的問題通常是由單一問題合并組成的復雜問題，解決問題的路徑為將復雜問題拆解成多個單一問題后逐一進行解決。AI算法層即解決單一問題的通用方法層。比如拍照計算食物熱量實際上包含食物識別、體積計算、質量計算、熱量計算等四個子問題，而四個子問題則由各自組成的通用方法來解決。經過長達半個多世紀的發展，AI算法層已經研究出了一些通用方法即算法，包含分類算法、聚類算法、回歸算法、優化算法、降維算法、深度學習算法等等。

　　• AI框架層

　　AI框架主要是對AI算法層的單個算法進行重新封裝，它定義了很多類、方法、接口，使用者只需要調整相關參數即可實現算法，而不需要將算法完全實現出來，這樣節省了大量的時間，使得應用算法來解決問題的AI研發人員更加專注于解決問題本身。目前常見的分類、聚類等傳統的人工智能算法框架有SkLearn、Pandas等等，深度學習框架有Tensorflow、Caffe、Torch、PaddlePaddle。

　　• AI技術層

　　AI技術層主要是針對利用AI算法解決專業領域問題而提出的專用方法和算法。這種算法不具有通用性，是為解決某個領域的問題而定制研發的方法。目前AI技術主要包含自然語言處理(NLP)、機器視覺、語音識別、知識圖譜、數據挖掘、分析決策。大家耳熟能詳的技術都出自該層，也是AI技術層的最頂層。

　　• 自然語言處理（NLP）

　　自然語言處理領域主要是語義識別，開放域對話聊天，基于任務的對話，自動翻譯(例如中翻英，英翻中)等。

　　• 機器視覺

　　機器視覺主要分為圖像識別(識別圖像或視頻中的物體是什么)，圖像跟蹤(視頻中跟蹤某個物體)，三維重建(通過2D圖片進行3D物體的構建)。

　　• 語音識別

　　該技術通俗的講就是對人說的話轉化成文字。

　　• 知識圖譜

　　該技術是用來構建知識的網狀結構，將一個個看似沒有關系的知識點，通過該技術建立他們之間的關聯關系，比如包含關系、并列關系、最終構建各個領域的知識網。然后再根據這個知識網解決用戶的問答、推薦、預測、推理等問題。

　　• 數據挖掘

　　數據挖掘主要是對數據進行分類、聚類、預測等處理。

　　• 分析決策

　　主要是做策略制定，通過多維度收集的數據進行某個領域的決策并給出答案。

　　-解決問題 -

　　基于大數據與AI技術的結合，能夠真正實現為人類解決各種各樣的問題。將這些問題進行歸類匯總成幾大類問題，常見的有聚類、分類、預測、推薦等問題。

　　• 分類問題

　　分類問題主要是判別某個物體屬于哪個類別，比如橘子屬于水果類、白菜屬于蔬菜類。分類又分為二分類、多分類問題;二分類即是與不是的問題，比如這個物體不是香蕉，這個物體是香蕉;多分類問題，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。

　　• 聚類問題

　　聚類問題主要是將一批數據自動分成幾類，比如說網站的用戶群，自動分為活躍用戶群、忠誠用戶群、沉默用戶群，這種用戶群的確定是通過人工智能算法算的，而不是通過人工篩選的。

　　• 預測問題

　　預測問題主要是對某個趨勢進行預測，比如房價趨勢預測、網站的流量預測等等。

　　• 推薦問題

　　推薦問題主要是推薦同類偏好。比如A用戶喜歡旅游，且是戶外愛好者，而戶外愛好者除了喜歡旅游，還喜歡戶外裝備，那就可以向A用戶推薦戶外裝備，這就是典型的網站推薦邏輯。