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334人工智能里面有一（yī）部分算法是需要数据的，首先要进去数据，然后才能（néng）学习（xí）。
比如一个大数据库叫ImageNet，有十（shí）几（jǐ）亿张图片（piàn），用了这么大量的（de）图片（piàn），我们才能训练我们的深度神经（jīng）网络（luò）去（qù）做图片中猫猫、狗狗（gǒu）、车辆的（de）识别。
如果没有这些海量的数据，很多（duō）机器学习算法是不能用的，像我们现在看视频网站它是面向（xiàng）百亿特征，千亿（yì）参数，万亿样本，你没有万亿样本就（jiù）支撑不了百亿特征，你可能要（yào）有（yǒu）一个亿的（de）样本才有可能支撑（chēng）百万特征，而且深度学习是需要海（hǎi）量特征做特征工程的，所以这个时候大数据（jù）实际是很多机器学习（xí）算法得以能够发展的基础（chǔ），但（dàn）是发展（zhǎn）到一定程度，有些算法它又突（tū）然脱离数据（jù）了，比如（rú）说我们做增（zēng）强（qiáng）学习，像早期的阿法狗（AlphaGo），它（tā）学了几（jǐ）十万专业棋手（shǒu）之间的对局，它是大师，那它就下得（dé）很（hěn）好，后（hòu）来（lái）的阿法Zero（AlphaZero），它是自己和自（zì）己下棋，反正有规则（zé），所以它的数据实际不（bú）是真的数（shù）据，是生（shēng）成出来的（de），它没（méi）有用真实数据（jù），但（dàn）是它用了增强学（xué）习，所以说它最后下得比阿法狗还强。
我觉得从大的范（fàn）畴（chóu）来说（shuō），大数据人工智能（néng）肯定是互相（xiàng）增益的，没（méi）有（yǒu）人工智能很多数据发挥不了价值，更多时候我们需要人工智能算法才能挖掘大数据的价值，相当于一（yī）个是矿，一个是挖掘和提炼矿的这样一个设备和（hé）工厂，人工智能是后者，很大程度上（shàng）有（yǒu）了数据我们才能开发出数（shù）据相关的人工智能算法，但是有（yǒu）些算（suàn）法和数据（jù）无关，大体是这样的关系。
