人工智能需要有大數據支撐人工智能主要有三個分支：1.基于規則的人工智能；2.無規則，計算機讀取大量數據，根據數據的統計、概率分析等方法，進行智能處理的人工智能；3.基于神經元網絡的一種深度學習。基于規則的人工智能，在計算機内根據規定的語法結構錄入規則，用這些規則進行智能處理，缺乏靈活性，不适合實用化。因此，人工智能實際上的主流分支是後兩者。而後兩者都是通過“計算機讀取大量數據，提升人工智能本身的能力/精準度”。如今，大量數據産生之後，有低成本的存儲器将其存儲，有高速的CPU對其進行處理，所以才有了人工智能後兩個分支的理論得以實踐。由此，人工智能就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準度。同時，采用人工智能的服務作為高附加值服務，成為了獲取更多用戶的主要因素，而不斷增加的用戶，産生更多的數據，使得人工智能進一步優化。
大數據是人工智能的前提。
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