2023-11-13 14:27来源：m.sf1369.com作者：宇宇
首先，两者都在发展过程中。
实现两者结合，面临两个相反的发展方向：
一、保持现有系统技术不变，而收集得到的大数据，做为主导。
人工智能的发展，为大数据的使用提供技术支持。
人工智能技术处于从属地位。
显然，这样束缚了人工智能的发展。
采用这种思路的公司，最终结局是，大数据业务被新兴的人工智能公司抢占。
二、放弃现有大数据所依赖的成熟的系统技术。
人工智能独立发展，成熟以后，现有的大数据资源再与人工智能系统改码对接。
这个问题，等于人工智能的发展方向问题。
要搞一种依赖现有编码语言的应用技术呢？
还是要搞一种电子产品人格化的基础技术？
若决心搞后者，可不仅仅要颠覆应用软件与操作系统，甚至硬件、芯片，都必须改动。
所以，那个战胜李世石的阿拉法狗，没有前途。
程序化的人工智能，一路艰辛，没有前途。
人格化的人工智能，才是光明大路。而且比多数人想象的要容易得多。
附加说明：
程序化与人格化的主要差别是什么？
程序化人工智能，
内容与形式层层分离。
数码段的编码方案出自人为约定。依赖单是非逻辑。
数码段具备的含义，需要层层翻译。
各输入输出设备之间，不具有如同量子纠缠一样的含义纠缠关系。
人格化人工智能，
内容与形式和谐统一。
数码编码方案出自人的注意力运行原理。依赖多是非逻辑。
从输入到运算，到输出，结构简洁，一体和谐同步。含义相互纠缠，如同一体。
不需要设备驱动程序，也不需要应用程序，只有一个操作系统。或改名叫做运行系统。
大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
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