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332人工智能里面（miàn）有一部（bù）分算法（fǎ）是（shì）需（xū）要数据（jù）的（de），首先要进（jìn）去数据，然后才能学（xué）习。
比如一个大数据库（kù）叫ImageNet，有十（shí）几亿张图（tú）片，用了这么大量的图片，我们才能训练我们的深度神经网（wǎng）络去（qù）做图片中猫（māo）猫（māo）、狗（gǒu）狗、车辆的识别（bié）。
如果没有这些海（hǎi）量（liàng）的数据，很多机器学习算法是不能用的，像我们现（xiàn）在看视频网站它是面向百（bǎi）亿特征（zhēng），千亿参数，万（wàn）亿样（yàng）本，你没有万亿样本就（jiù）支撑不了（le）百亿特征，你可能要（yào）有一个亿的样（yàng）本才（cái）有可能支撑百万特征，而（ér）且深度学习是需要（yào）海量特（tè）征做特征工程的，所以（yǐ）这个（gè）时候（hòu）大数据（jù）实际（jì）是很（hěn）多机器（qì）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）些算法它又突（tū）然脱离数据了，比如说我（wǒ）们做增强学习，像（xiàng）早期（qī）的阿法狗（AlphaGo），它学了几（jǐ）十万专业棋（qí）手（shǒu）之间的对局，它是大师，那（nà）它就（jiù）下得很好，后来的（de）阿法Zero（AlphaZero），它（tā）是自己和自己下棋，反正有规则，所以它的数据实际不（bú）是真的数据，是生成出来的（de），它没（méi）有用真实数据，但是它用了（le）增强学习，所以说它最后下得比阿法狗（gǒu）还强。
我觉得从大的范畴来说，大（dà）数据人工智能肯（kěn）定是互相增益的，没有人工智能很多数（shù）据发挥不了价（jià）值，更多时候（hòu）我们（men）需要人工智（zhì）能算法才能挖掘（jué）大（dà）数据的价（jià）值，相当于一个是（shì）矿，一个（gè）是挖掘和提炼（liàn）矿的这样一（yī）个（gè）设备和工厂，人（rén）工（gōng）智能是后（hòu）者，很大程度上有（yǒu）了（le）数据我（wǒ）们才（cái）能开发出数（shù）据相关的人工（gōng）智能算法（fǎ），但是（shì）有（yǒu）些（xiē）算法和数（shù）据无关（guān），大体是这（zhè）样的关（guān）系。
