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人工智能主要有三個分支：第一，基于規(guī)則的人工智能;第二，無規(guī)則，計算機讀取大量數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計、概率分析等方法進行智能處理的人工智能;第三，基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的一種深度學(xué)習(xí)。

基于規(guī)則的人工智能，即在計算機內(nèi)根據(jù)規(guī)定的語法結(jié)構(gòu)錄入規(guī)則，并用這些規(guī)則進行智能處理，缺乏靈活性，不實用。因此，人工智能實際上的主流分支是后兩者。而后兩者都是通過計算機讀取大量數(shù)據(jù)，以提升人工智能本身的精準(zhǔn)度。如今，大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生之后，有低成本的存儲器將其存儲，有高速的CPU對其進行處理，所以才有了人工智能后兩個分支的理論與實踐。由此，人工智能就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準(zhǔn)度。同時，采用人工智能的服務(wù)作為高附加值服務(wù)，成為吸引更多用戶的主要因素;而不斷增加的用戶將產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，使得人工智能進一步優(yōu)化。

大數(shù)據(jù)分為 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 與 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 。 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 專指可作為數(shù)據(jù)庫進行管理的數(shù)據(jù)，例如，企業(yè)的客戶信息、經(jīng)營數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)等存儲于普通的數(shù)據(jù)庫之中。相反， 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 是指未存儲于數(shù)據(jù)庫之中的數(shù)據(jù)，包括電子郵件、文本文件、圖像、視頻等數(shù)據(jù)。 目前，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)激增，企業(yè)數(shù)據(jù)的80%左右都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。隨著社交媒體的興起，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更是迎來了爆發(fā)式增長。復(fù)雜的、海量的數(shù)據(jù)通常被稱為大數(shù)據(jù)。但是，這些大數(shù)據(jù)的分析并不簡單。文本挖掘需要 自然語言處理 技術(shù)，圖像與視頻解析需要 圖像解析技術(shù) 。如今， 語音識別技術(shù) 也不可或缺。這些都是傳統(tǒng)意義上人工智能領(lǐng)域所研究的技術(shù)。

責(zé)任編輯：娟子編輯

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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