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331人工智能里面有一部分算法是需要数据的，首先要进去（qù）数据（jù），然后才能学习。
比如（rú）一个（gè）大数据库叫ImageNet，有十几（jǐ）亿张图片（piàn），用了这么大量的（de）图片，我们才能训（xùn）练（liàn）我们的深度神经（jīng）网络去做图片中猫（māo）猫、狗狗、车辆（liàng）的（de）识（shí）别。
如果没有这些海量的数（shù）据，很多机（jī）器学习算法是不能（néng）用的，像我们现在看视频（pín）网站它是面向百（bǎi）亿特征，千亿参数，万（wàn）亿样本，你没有万（wàn）亿样（yàng）本就支撑不（bú）了百（bǎi）亿特（tè）征，你可能要有一个亿的样本才（cái）有（yǒu）可能支撑百万特征（zhēng），而且深度学（xué）习是需要海量特征（zhēng）做特征工程的，所以（yǐ）这个时候（hòu）大数据实际是很多机器学（xué）习算法得以能够发展的基础，但是发展到一定程度，有（yǒu）些算（suàn）法它又突然脱（tuō）离数据了，比如说（shuō）我们做增强学习（xí），像早期的（de）阿法（fǎ）狗（AlphaGo），它学了几十万专业（yè）棋手之间的对局，它是大师，那它就（jiù）下得很好，后来（lái）的阿（ā）法（fǎ）Zero（AlphaZero），它是自己和自（zì）己下棋（qí），反正有规则，所（suǒ）以它的数据实际不是真（zhēn）的（de）数据，是（shì）生成出来（lái）的（de），它没有用真（zhēn）实数据，但是它用（yòng）了增强学（xué）习，所以说它最后下得比阿法（fǎ）狗还强。
我觉得从大的范畴来说，大数据（jù）人工智能肯定是互相增益的，没有人工智能很多（duō）数据（jù）发挥不了价值，更多时候我们需要（yào）人工智能算（suàn）法才能挖掘大数据的（de）价值，相（xiàng）当于（yú）一个是（shì）矿，一（yī）个是挖掘和（hé）提炼矿的这样一（yī）个设备（bèi）和工厂，人工智能是后者（zhě），很（hěn）大程度（dù）上有了数据我们（men）才能开发出数据相关（guān）的（de）人工智能算（suàn）法，但是（shì）有些（xiē）算法和数据无关，大（dà）体是这（zhè）样的关系。
