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333人（rén）工智（zhì）能里面有一部分算法（fǎ）是需要数据的，首（shǒu）先（xiān）要进（jìn）去（qù）数据，然（rán）后才能学（xué）习（xí）。
比（bǐ）如一个大数据库叫ImageNet，有十几亿（yì）张图片，用了这么大量的图（tú）片（piàn），我们才能（néng）训练（liàn）我们的深度神经网络（luò）去做（zuò）图（tú）片中（zhōng）猫（māo）猫、狗狗（gǒu）、车辆的识别。
如果没（méi）有（yǒu）这些海量的数据，很（hěn）多机器学习算法是不能（néng）用的，像我们现在看（kàn）视频网站它（tā）是面向百亿特征，千亿参数，万亿样本，你没有（yǒu）万亿样本就（jiù）支撑不了百亿特征（zhēng），你可能要有一个亿的样本才有可能支撑百万特征，而（ér）且深度学习是需要海量（liàng）特征做特（tè）征工程（chéng）的，所以这个时（shí）候大（dà）数据实际是很多机器学习（xí）算法得（dé）以能（néng）够（gòu）发展的基（jī）础，但是发（fā）展（zhǎn）到（dào）一定程度，有些算法它又突（tū）然脱离数据了，比（bǐ）如说我们做增强学习，像早期的阿法狗（AlphaGo），它学了几十（shí）万专业棋手之间的对（duì）局，它是大（dà）师，那它（tā）就（jiù）下得很好，后来的阿法Zero（AlphaZero），它是自己（jǐ）和自（zì）己下（xià）棋，反正有（yǒu）规则，所以它的数据实际不是（shì）真（zhēn）的数（shù）据（jù），是生成出来的，它没（méi）有用真实数据，但是它用了增强学习，所以说它（tā）最后下（xià）得比阿法狗还强。
我觉得从（cóng）大的范畴来说，大数据人工（gōng）智（zhì）能肯定是互（hù）相增益（yì）的，没有人工（gōng）智能很多数据发（fā）挥（huī）不了（le）价值，更多时候我们需要人工（gōng）智能算法才能挖掘大数（shù）据的价值，相当于一个是矿，一个（gè）是挖掘和（hé）提炼矿的这样一个设备和（hé）工厂，人工智（zhì）能（néng）是后者，很大程度上有了（le）数据我们才能开发出（chū）数据相关的（de）人工智（zhì）能算法，但是有些算法和数据无关，大体（tǐ）是这样的关系。
