首先要厘清數(shù)據(jù)的來源，數(shù)據(jù)的主要來源是形形色色的企業(yè)、人和各種機(jī)器。以行業(yè)劃分比如醫(yī)院、電力、交通等等。只要是以數(shù)據(jù)的形式存儲(chǔ)記錄物或人的行為、規(guī)則、方式、過程、結(jié)果等，無論聯(lián)網(wǎng)或者不聯(lián)網(wǎng)，就是數(shù)據(jù)。

引自百度百科。大數(shù)據(jù)（big data）是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

這個(gè)解釋，只是說明了為什么是“大”和對(duì)“大”的解決利用辦法?？梢舱f明了“大數(shù)據(jù)”的目的性，提取、分析、優(yōu)化，找到對(duì)某個(gè)行業(yè)或者某種場景利用價(jià)值的“數(shù)據(jù)”。

然后把找到的數(shù)據(jù)，提供給“人工智能機(jī)器人”，作為它們的“學(xué)習(xí)資料”。

舉個(gè)例子，讓智能機(jī)器認(rèn)識(shí)并記住一直花貓。給它三只貓，一只黑色的，一只白色的，一只黑白花色的。你給它說，圓眼睛的是花貓。他會(huì)告訴你這幾只都是花貓。然后，你告訴它圓眼睛、有黑顏色和白顏色的是花貓，它會(huì)告訴你，黑色的和白色以及黑白斑點(diǎn)的都是花貓。你再告訴它，圓眼睛和有黑色斑點(diǎn)和白色斑點(diǎn)的是花貓，它就會(huì)告訴你白色的和黑色都是花貓。你再告訴它圓眼睛、有黑色圓形斑點(diǎn)、有白色圓形斑點(diǎn)的而且在一直貓的身體上的是花貓，它就會(huì)正確指出哪只是花貓。

這幾只貓就是大數(shù)據(jù)經(jīng)過“數(shù)據(jù)挖掘”的算法后得出某個(gè)應(yīng)用場景或某個(gè)企業(yè)想要得到的具有某種特征的結(jié)果“訓(xùn)練數(shù)據(jù)集”，這個(gè)過程就是機(jī)器學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)之后的認(rèn)知結(jié)果體現(xiàn)在機(jī)器上就是人工智能。只不過智能機(jī)器的學(xué)習(xí)過程實(shí)際遠(yuǎn)比舉的這個(gè)例子要復(fù)雜的多。

智能機(jī)器人就是通過這樣不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，從而在里面利用各種學(xué)習(xí)（算法）找到一定的特征、規(guī)律，識(shí)別、總結(jié)出各種各樣所需要的結(jié)果，然后運(yùn)用到實(shí)際的場景應(yīng)用中，為消費(fèi)者、企業(yè)、社會(huì)組織提供不同的服務(wù)。

這里面，除了智能設(shè)備的運(yùn)算支持外，“算法”起到核心的技術(shù)支撐作用。

用來反復(fù)學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)叫“訓(xùn)練數(shù)據(jù)集”；“訓(xùn)練數(shù)據(jù)集”中，一類數(shù)據(jù)區(qū)別于另一類數(shù)據(jù)的不同方面的屬性或特質(zhì)，叫“特征”；智能機(jī)器在“大腦”中總結(jié)規(guī)律的過程，叫“建?！保恢悄軝C(jī)器在“大腦”中總結(jié)出的規(guī)律，就是我們常說的“模型”；而智能機(jī)器通過反復(fù)“學(xué)習(xí)”總結(jié)出規(guī)律，然后學(xué)會(huì)的過程，就是“機(jī)器學(xué)習(xí)”。

通過人工智能專家持續(xù)的不懈努力，人工智能的“算法”也在很快的發(fā)展。人工智能的發(fā)展硬件和軟件是一堆孿生兄弟，你追我趕。從“CPU”到“GPU”，從“大數(shù)據(jù)”到“訓(xùn)練數(shù)據(jù)集”、“深度學(xué)習(xí)”、“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，再到視覺識(shí)別、智慧醫(yī)療、智能制造等場景的應(yīng)用，人工智能的“智能化”在不斷的進(jìn)化發(fā)展。

來源：微觀視角