AI和大数据都是目前最热门的技术，如果这两者结合在一起，会发生什么呢?研究人员正在寻找通过与AI结合将大数据提升到更高水平的方法。大数据与AI的强强联合将会互相促进，促进行业更广泛、更深层的转变。

大数据和AI的收敛期望如何?

人工智能在大数据上的应用可以说是当今最重要的突破。它重新定义了企业在数据帮助下创造价值的方式。大数据的可用性也促进了机器学习取得前所未有的突破，这在以前是不可能的。通过访问大量数据集，企业可以进行有意义的学习，并获得惊人的结果。这也是为什么企业很快就从基于假设的研究方法转向更加集中的“数据优先”战略。

但是大数据是如何推动人工智能获得快速突破的呢?以往，由于技术限制，企业无法处理大量数据。为了应对海量数据，企业不得不购买那些昂贵但功能强大的硬件和软件。但是这一切随着大数据的出现开始发生变化。数据的广泛可用性是行业创新的重要因素。

大量数据集的可用性与机器学习取得显著突破的步伐一致，这主要是因为机器学习的进步催生了更好、更复杂的AI算法。其中最重要的突破是虚拟代理。虚拟代理(通常被称为聊天机器人)在经历了一段时间的低潮期后获得了惊人的进展。过去的聊天机器人无法很好的识别出特定的词汇或方言。

事实上，大多数聊天机器人都容易被最简单的单词和词汇所困扰。然而，随着大数据和AI的融合，我们看到虚拟代理通过自我学习的方式实现突破。

IPSoft­——Amelia

自我学习虚拟代理Amelia就是一个很好的例子。Amelia是由IPSoft开发的一个认知代理。Amelia可以理解日常语言，学习速度很快，并且会随着时间的推移变得更聪明。现在，她被部署在北欧银行SEB以及一些公共部门机构。相关单位和团队对Amelia的评价都是正面积极的。

谷歌——DeepMind

Google也正在深入研究大数据驱动的AI学习。谷歌旗下的人工智能公司DeepMind开发出了一个AI系统，该系统可以在无事先指导的情况下，通过不断的尝试，自我学会走路、跑步、跳跃和攀爬。这些突破在人工智能领域的影响是惊人的，也为今后进一步的创新奠定了基础。不过，自我学习算法也会产生严重的后果。


我们应该担心AI的演变吗?

一些科幻迷担心，随着大量访问数据，人工智能可能会具有“自我意识”，并且可能会发起大规模的网络攻击甚至接管世界。从现实角度来说，有些人则认为AI会取代人类的工作。

看看AI自我学习的速度，我们大概就可以理解为什么世界上有很多人在担心AI自我学习的能力和对大数据的访问权限。无论是哪一种情况，未来都是既有趣又可怕的。

没有人知道大数据和人工智能的融合会对世界产生什么影响。但是，所有的事情都有其两面性。例如，具有自我学习能力的AI可以让聊天机器人变得更加高效、更加复杂。

结论

也许最终，当我们去银行时，迎接我们的是AI机器人。这些机器人通过自我学习能够在无人帮助的情况下回答我们所有的问题。无论结果如何，有一点是可以肯定的，那就是大数据和人工智能的融合预示着新的可能，会带来惊人的技术突破和创新。只希望带来的好处要远胜于坏处。