一、大数据***人工智能等新技术带来了哪些问题应该如何应对

大数据、人工智能等新技术带来了很多问题，例如数据隐私和安全、算法歧视、算法失灵、数据孤岛等。为了应对这些问题，我们可以采取以下措施：

加强数据隐私和安全：政府和企业应该加强数据隐私和安全的保护，采取措施防止数据泄露和滥用。同时，应该加强数据安全和隐私保护的法律法规建设，提高公众的数据安全意识。

加强数据共享和开放：政府和企业应该加强数据共享和开放的政策和法规建设，促进数据的共享和开放，避免数据孤岛的出现。同时，应该加强数据的标准化和规范化，提高数据的可靠性和可用性。

加强算法公正性和透明度：政府和企业应该加强算法公正性和透明度的保障，确保算法的公正性和透明度，避免算法歧视的出现。同时，应该加强算法的评估和监督，提高算法的科学性和有效性。

加强数据科学家的培养和选拔：政府和企业应该加强数据科学家的培养和选拔，提高数据科学家的专业素养和技能水平，确保数据科学家的独立性和客观性。同时，应该加强数据科学家的职业规划和发展，提高数据科学家的职业发展和晋升机会。

加强数据安全和隐私保护的法律法规建设：政府和企业应该加强数据安全和隐私保护的法律法规建设，提高公众的数据安全意识和法律意识，加强对数据安全和隐私保护的监管和管理。

总之，应对大数据、人工智能等新技术带来的问题需要政府、企业和公众共同努力，加强数据隐私和安全的保护、数据共享和开放的政策和法规建设、算法公正性和透明度的保障、数据科学家的培养和选拔、数据安全和隐私保护的法律法规建设等方面的工作。

二、我们该如何应对“人工智能”

我们都知道，互联网技术发展到现在，人工智能已经走了很大的进步。他的表现不仅仅是围棋大战与人机大战。而是云计算，大数据。它意味着未来IT会更低成本，高效率，低能耗的工作。它的规模化，综合化，智能化，让他们更像人类，甚至某些方面超过了人类。那么，结果就是，大量的工作，职业，工种会消失，取消，被替代。

  人工智能，是社会进步的表现。同时对一些工种，是极大的冲击。对于还未踏入社会和职场的我们，如何面对和解决这个境况呢？

我想，我们要去学习知识，提升自身能力，将来要去做具有想象力，创造力，可以无中生有的工作和实业。要知道人工智能重要的是“吃数据”，没有大量的数据，他不可能推理出合理的、贴近真实的功能和技巧。那些流水线上的工作现在就已经被替代了，因为机器可以很随意的模仿他们，而且更高效和低成本。可是机器，是带着芯片的机器，仍旧不是人，他虽然可以替代一部分低端，高危险的工作，但是不会研发新东西，不会创造新的东西。而这些东西，是需要想象力，创新力，和进取意识的。

 机器不是人，它是程序，是人编辑出来的，它只能按照人类的规划和设计去工作。所以，即使它会和人类产生竞争关系，他仍然不会完全替代和超越人类并取代人类。因为他们是没有生命的，不是生物学意义上的生物，只是具有一定使用寿命周期的有零件拼凑而成的设备，它的本质是“工具”。这一点是毋庸置疑的。

  人工智能的时代已经来临，同时还会大大的进步，面对如此巨大的冲击和挑战。我们要让自己变得更强大。变得让自己的职业，工作和技能无可替代，要让它成为具有影响力，创造力和想象力的职业。这样，我们才能立于不败之地。

三、人工智能与大数据怎样结合

人工智能需要有大数据支撑

人工智能主要有三个分支：

1.基于规则的人工智能；

2.无规则，计算机读取大量数据，根据数据的统计、概率分析等方法，进行智能处理的人工智能；

3.基于神经元网络的一种深度学习。

基于规则的人工智能，在计算机内根据规定的语法结构录入规则，用这些规则进行智能处理，缺乏灵活性，不适合实用化。因此，人工智能实际上的主流分支是后两者。

而后两者都是通过“计算机读取大量数据，提升人工智能本身的能力/精准度”。如今，大量数据产生之后，有低成本的存储器将其存储，有高速的CPU对其进行处理，所以才有了人工智能后两个分支的理论得以实践。由此，人工智能就能做出接近人类的处理或者判断，提升精准度。同时，采用人工智能的服务作为高附加值服务，成为了获取更多用户的主要因素，而不断增加的用户，产生更多的数据，使得人工智能进一步优化。

大数据挖掘少不了人工智能技术

大数据分为“结构化数据”与“非结构化数据”。

“结构化数据”是指企业的客户信息、经营数据、销售数据、库存数据等，存储于普通的数据库之中，专指可作为数据库进行管理的数据。相反，“非结构化数据”是指不存储于数据库之中的，包括电子邮件、文本文件、图像、视频等数据。

目前，非结构化数据激增，企业数据的80％左右都是非结构化数据。随着社交媒体的兴起，非结构化数据更是迎来了*发式增长。复杂、海量的数据通常被称为大数据。

但是，这些大数据的分析并不简单。文本挖掘需要“自然语言处理”技术，图像与视频解析需要“图像解析技术”。如今，“语音识别技术”也不可或缺。这些都是传统意义上人工智能领域所研究的技术。

四、大数据与人工智能的关系是怎么样的

大数据与人工智能相辅相成，一方面大数据的积累为人工智能发展提供燃料，大数据具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源。

以人脸识别所用的训练图像数量为例，百度训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。

另一方面人工智能推进大数据应用深化，在计算力指数级增长及高价值数据的驱动下，以人工智能为核心的智能化正不断延伸其技术应用广度、拓展技术突破深度，并不断增强技术落地（商业变现）的速度。

例如，在新零售领域，大数据与人工智能技术的结合，可以提升人脸识别的准确率，商家可以更好地预测每月的销售情况；在交通领域，大数据和人工智能技术的结合，基于大量的交通数据开发的智能交通流量预测、智能交通疏导等人工智能应用可以实现对整体交通网络进行智能控制。

在健康领域，大数据和人工智能技术的结合，能够提供医疗影像分析、辅助诊疗、医疗机器人等更便捷、更智能的医疗服务。同时在技术层面，大数据技术已经基本成熟，并且推动人工智能技术以惊人的速度进步；产业层面，智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。