大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能堪稱當(dāng)前年代里最火的三個(gè)概念，不論怎樣的商業(yè)模式，只要跟著三個(gè)概念有聯(lián)系，估值絕對翻一番。
那么這三個(gè)概念之間的關(guān)系是怎樣的呢？乍一聽貌似關(guān)系很密切，但仔細(xì)想好像又是完全不同的領(lǐng)域，今天咱們就來分析一下這三個(gè)概念之間的“恩怨情仇”。
故事還要從云計(jì)算說起。
云計(jì)算是做什么的？用一句話來說那就是“對資源的管理”，管理硬盤空間、管理CPU算力、管理網(wǎng)絡(luò)帶寬。
可以設(shè)想一下，如果你想玩某款新上線的3A大作，那么就需要配置一臺性能足夠強(qiáng)悍的電腦，你就需要仔細(xì)研究電腦的CPU、顯卡、內(nèi)存，還需要計(jì)算一下自己家的網(wǎng)絡(luò)帶寬會(huì)不會(huì)有有延遲，這樣才能流暢的玩這個(gè)游戲。
把這個(gè)場景放到一個(gè)公司里，那所需的電腦可能就是數(shù)以千計(jì)了，如果每臺電腦都需要這么仔細(xì)的去研究配置，那將會(huì)是一項(xiàng)非常繁冗的任務(wù)。
那么有沒有一種方式能夠讓配置更加靈活，想要多少來多少，完全不用考慮背后每臺電腦怎么做配置，那這就是云計(jì)算誕生的初衷了。
云計(jì)算最大的優(yōu)點(diǎn)就是兩個(gè)靈活性，
一個(gè)是時(shí)間靈活性，想要什么時(shí)間有就什么時(shí)間有，需要的時(shí)候點(diǎn)擊即可出現(xiàn)；
第二個(gè)就是空間靈活性，想要多少有多少，云盤給每個(gè)用戶分配的空間很大，隨時(shí)都能滿足上傳的需求。
俗話說“由儉入奢易，由奢入儉難”，程序員們在用了這么方便靈活的產(chǎn)品之后，就再也回不去那個(gè)辛苦做配置想方案的時(shí)代了，就在云計(jì)算的道路上一去不返了。
第二個(gè)我們再來聊一聊大數(shù)據(jù)。
很多人都有誤解，認(rèn)為數(shù)據(jù)只有大了才有智慧，但實(shí)際并非如此，再小的數(shù)據(jù)也是有智慧的。
在過去，信息數(shù)據(jù)量沒有那么多，大多數(shù)人獲取信息的方式就是讀書看報(bào)，這樣的數(shù)據(jù)同樣能產(chǎn)生價(jià)值，只是后來隨著信息化時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)變得很多，僅靠人力已經(jīng)很難對如此龐大的數(shù)據(jù)量進(jìn)行有效分析了，這就誕生了大數(shù)據(jù)的概念。
但是大數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)信息是十分雜亂的，只有經(jīng)過梳理和清洗，才能夠稱之為有效信息，信息會(huì)包含很多規(guī)律，我們把信息中的規(guī)律總結(jié)出來，就可以稱之為知識，知識積累的足夠多了，就可以改變商業(yè)運(yùn)行模式。
例如很多做電商的商家都會(huì)問，能不能基于我收集到的大量的用戶數(shù)據(jù)來幫我做下一步?jīng)Q策，來改善我的產(chǎn)品？比如讓用戶在刷視頻的時(shí)候旁邊彈出廣告，廣告內(nèi)容就是視頻出現(xiàn)的商品，再比如讓用戶在聽音樂的時(shí)候推薦一些與歌手相關(guān)的衍生品之類。
說到這里大家可能就明白了，大數(shù)據(jù)的收集和處理往往需要基于大量的用戶，而需要完成這樣的龐大的工作量，就需要很多的電腦，把這些電腦湊一起，不停地進(jìn)行計(jì)算，最終產(chǎn)生價(jià)值。
而云計(jì)算的靈活性，正好完美符合了大數(shù)據(jù)的需求，所以說云計(jì)算需要大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)也需要云計(jì)算，二者就這樣結(jié)合了。
那么人工智能又與前兩者有什么關(guān)系呢？
雖說我們有了大數(shù)據(jù)，能夠總結(jié)規(guī)律、產(chǎn)生知識，但這種知識是基于規(guī)律的，而不是人性。例如在某寶買東西的時(shí)候，我們往往會(huì)有這樣的感覺，自己想要的東西搜不到，搜出來的東西又是我不想要的，這個(gè)時(shí)候，人工智能的作用就得以發(fā)揮了。
人工智能誕生的初衷就是教會(huì)大數(shù)據(jù)什么是“人性”，也就是“教給機(jī)器知識”。
過去我們把人的推理過程總結(jié)成規(guī)律，編成算法教給機(jī)器，再讓機(jī)器根據(jù)你的提問，推理出相應(yīng)的回答。但是人們逐漸發(fā)現(xiàn)這條路行不通，就像語言翻譯一樣，語言的表達(dá)形式千變?nèi)f化，規(guī)律太難總結(jié)了。
這個(gè)時(shí)候我們就想，機(jī)器和人是完全不同的物種，那么能不能讓機(jī)器自己去學(xué)習(xí)呢？例如當(dāng)人們看到美女瞳孔會(huì)放大，但這個(gè)過程肯定不是大腦根據(jù)身材比例進(jìn)行規(guī)則判斷，也不是將人生中所有見過的美女都統(tǒng)計(jì)一遍，而是神經(jīng)元從視網(wǎng)膜出發(fā)到達(dá)大腦再回到瞳孔，從而引起這一系列反應(yīng)，在這個(gè)過程中其實(shí)很難總結(jié)出具體某個(gè)神經(jīng)元對最終結(jié)果起到什么作用，但可以肯定的是所有參與該過程的神經(jīng)元都起到了一定的作用。
于是人們開始用一個(gè)個(gè)數(shù)學(xué)單位來模擬神經(jīng)元，這個(gè)神經(jīng)元有輸入也有輸出，輸入和輸出之間用一個(gè)公式來表達(dá)，輸入根據(jù)重要程度不同（權(quán)重）影響著輸出，將無數(shù)這樣的“神經(jīng)元”通過像一張神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣連接在一起，就誕生了“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。
可以說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將人工智能的底層算法徹底打通了，這是未來實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能非常重要的一環(huán)。
由此看來人工智能的實(shí)現(xiàn)也是依賴于大量的運(yùn)算，那么有運(yùn)算的地方就會(huì)有云計(jì)算，所以，將大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能這樣整合起來，就形成了一個(gè)規(guī)模巨大且具備長遠(yuǎn)發(fā)展?jié)摿Φ漠a(chǎn)業(yè)鏈，這樣的組成成分在發(fā)展中不斷完善，始終在為實(shí)現(xiàn)更好的數(shù)字化時(shí)代進(jìn)步。
