我们在上一篇文章中给大家介绍了有关人工智能的问题的解答，具体是现阶段人工智能是不是处于黄金时代。其实现在人工智能可以说是进入了黄金时代，也可以说并没有进入黄金时代，因为人工智能的发展经常是大起大落，只不过是现在人工智能处于顶峰而已。下面我们接着给大家解答一下关于人工智能的相关问题。

在这篇文章中我们给介绍的问题就是大数据如何帮助人工智能呢？可以说现阶段的人工智能大多数都是数据驱动的人工智能，如果没有数据，就没有深度学习的成功。数据驱动的人工智能离不开大数据，大数据与人工智能是一种共生关系，一方面，人工智能基础理论技术的发展为大数据机器学习和数据挖掘提供了更丰富的模型和算法，如深度神经网络衍生出的一系列技术和方法，这些技术就是深度学习、强化学习、迁移学习、对抗学习等。在另一方面，大数据为人工智能的发展提供了新的动力和燃料，数据规模大了之后，传统机器学习算法面临挑战，要做并行化、要加速要改进。当前的弱人工智能应用都遵从这一技术路线，绕不开大数据。所以做好人工智能是离不开大数据的。

那么问题来了，怎么做非数据驱动的人工智能呢？传统的规则式人工智能可以说是非数据驱动的，更多靠人工内置的经验和知识驱动，不过它最大的问题也是要人工介入，而且很难具有学习能力，靠的知识、记忆和经验建立的规则体系。强人工智能的目标是机器智能化、拟人化，机器要完成和人一样的工作，那就离不开知识、记忆和经验，同时也离不开通过知识、经验和记忆建立起来的认知体系。从这个角度讲，强人工智能要实现只靠深度学习还不够，但也不能绕过深度学习，通过深度学习进行物理世界基础知识的初步监督式或半监督学习，深度学习掌握的知识必须要能存储记忆并形成经验规则，只有这样遇到新的问题之后，才能智能响应。

我们在这篇文章中给大家介绍了人工智能相关问题的解答，具体就是给大家讲述了大数据是如何帮助人工智能的，我们在下一篇文章中继续给大家介绍更多的知识。