早期的人工智能机器不够完善，只能按照定义明确的指令运行。但是，随着计算机和处理网络功能的不断增强，现在可以创建和执行可以在每次迭代时改进其功能的算法。这种现象被称为人工智能(AI)，尽管称之为机器智能可能会更好。  定义人工智能  人工智能难以完全清晰地进行定义。通常其定义可以表示为机器模仿可能与人类相关功能的能力。这可能包括认知能力、解决复杂问题的能力，以及从过去经验中学习以改善未来的能力。  人工智能的范围一直在扩大。这是因为智力是一个主观概念。有的概念将人工智能定义为执行当前不可能实现的机器功能的能力。一些重要的人工智能功能包括自动化车辆、军事模拟、高效的路由交付网络，以及最近从大型数据集中解释信息的能力。  现在人们需要将注意力集中在人工智能是如何改进数据处理实践的方法上，并确保能够利用现有数据了解更多信息。  什么是数据处理?  数据处理最好定义为收集不同的数据项，然后以某种形式对其进行操作，以生成所需的信息元素。数据处理是指以某种方式更改数据元素，在这种方式下，它们可以提供更高的功能性和提供复杂结果的能力。数据处理是现代企业中的一个重要概念，它可以产生大数据集，通常被称为大数据。  现代数据处理是从赫尔曼·霍利思为1890年美国人口普查准备的穿孔卡片开始的。它将人口普查数据处理时间缩短到两年，而传统方法通常需要等待八年来统计人口普查结果。现代计算机的功能更强大，可以生成智能信息以供将来使用。  数据处理当然受益于人工智能的使用，因为它允许从可用数据集中获得更多信息，同时确保减少错误，并且每一次数据处理练习的近似概率都会变得更好。以下阐述在数据处理中使用人工智能的一些重要好处，特别是在处理大数据时：  1.提高精度  一个重要的好处是提高精度。人工智能算法可以将其当前性能与之前的结果进行比较，并需要学习以改进数据处理。这样可以提高信息元素的精确度。它也可以使用像Hadoop这样的大数据解决方案，并实现人工智能的功能来增强它们的功能。  这使得企业可以从他们的业务功能中迅速实施的数据集中生成精确的结果。这样企业可以获得更好的性能和更高的性价比。人工智能建立了改进的数据处理方案和方法，它产生了一种持续改进处理结果精度的方法。  2.强大的解决方案  大数据处理始终与大数据存储和强大处理的需求相关联。通过在数据处理系统中使用人工智能，可以减少每个过程中的步骤。这可以生成易于实施且提供更多组织价值的强大数据解决方案。  对于依赖大型数据集的企业而言，强大的解决方案非常受重视。产生快速反应的能力为企业提供了重要的竞争优势。他们可以将这一优势传递给最终用户，通过不断改进人工智能算法，可以确保各方都能从使用快速数据处理解决方案中获益。  3.融合性  人工智能的应用概念目前正与使用大数据的应用概念融合在一起。这意味着这两个概念结合在一起时，将会产生更多的效益。在大数据解决方案中使用人工智能很重要。这为使用集成工具提供了基础，这些工具可从顶级数据软件供应商(如Amazon、Cloudera和Microsoft)获得。  这种融合应被视为理想的收益，因为它允许企业通过提高效率和降低管理单独系统的费用来降低其业务总成本。而现代数据解决方案中也采用了各种工具，其中包括人工智能。企业必须对这些工具进行比较，并找到适合以一致方式改进其功能的方法。  4.划分层次  可供使用的人工智能有不同的层次。这很重要，因为不同的数据处理需要有不同的改进要求。企业不需要复杂的人工智能系统，只需要简单的自动化处理任务。然而，在处理语音和实现类似功能方面，需要获得最高的人工智能性能。  这是人工智能的一个好处，企业可以选择可能需要的认知功能