大数据和人工智能都是近两年火热的话题，都说外行看热闹，内行看门道，很多人把大数据和人工智能混为一谈，其实不然，大数据和人工智能之间存在着千差万别。接下来我们就看看大数据和人工智能有哪些区别。
大数据和人工智能定义上的区别
大数据的定义
大数据研究机构 Gartner 把大数据定义为：需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对庞大的数据信息中的核心数据的提取
人工智能的定义
尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”
人工智能基本可分为“人工”和“智能”两个部分，其中“人工”是指通过人类制造的工具，而“智能”解释起来就比较复杂了，关于“智能”也存在着很多争议，一部分人认为动物和人类都具备智能，但大部分人还是偏向只有人类才拥有智能这个观点，所以人工智能也可以解释为：人类创造一个跟人类一样具备智能的机器。
大数据和人工智能结构上的区别
大数据分为三个层次
我们将大数据分为三个层次。一是容量很大的数据，比如两个仓库都堆满了很多书，甲仓库的书全是大学二年级数学教材，乙仓库的为大学各类教材及其提升学生综合能力的各类图书，两仓库都满足了“大”的要求；二是大容量且有用的数据，比如对大学教学来说，肯定上述甲仓库的书几乎没用，而乙能满足这一要求；三是从中挖掘核心数据的强大能力，这个很考水平。
所以，大数据不能简单地理解为数据多，其核心是数据挖掘。挖掘数据则要涉及到云计算。这种如云般运算的能力与强度，实际上就是考验科技与研发人员的“认知”水准。——摘自《新未来简史》
第一层面是理论，从最基础的层面上解释大数据是什么；第二层是技术，通过技术对数据进行分析、整理、归类等等，确定出哪些数据是有用的数据；第三层是实践，大数据通过第二层的技术层已经变成有用的数据了，第三层就需要把数据中的核心数据挖掘出来，这也是大数据价值的最终体现。
人工智能分为两个层次
对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。
现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。——摘自《百度百科-人工智能》
第一层结构模拟，通过模拟人类大脑的结构机制，制造出拥有智能的机器，这个方法延伸出了我们熟知的人工神经网络算法；第二层功能模拟，不模仿人脑结构，直接模拟功能过程。
大数据与人工智能的关系
互助互利
大数据和人工智能协同合作，人工智能需要大数据提取的核心数据进行训练，而训练后的人工智能也可以帮大数据更快速的挖掘出核心数据，两者之间互助互利。
智能音响就是一个很好的例子，通过人工智能技术，音响可以识别你的语音，理解你所表达的意思，通过大数据音响可以知道你什么时间段喜欢听什么样的歌曲，大数据加人工智能可以为人们提供更好的服务。
总结
总而言之，大数据和人工智能是两种独立的技术，大数据主要是核心数据的挖掘，而人工智能主要是了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。