人工智能的主要目标是使计算机系统具备智能，能够模仿人类的思维和决策过程，执行复杂的任务，如语音识别、图像识别、自然语言处理、自动驾驶等。
2、方法：
大数据分析通常使用统计分析、数据挖掘、数据可视化等技术，以发现和解释数据中的模式和关系。它侧重于从已有数据中提取知识。
人工智能使用各种技术和方法，包括机器学习、深度学习、专家系统等，以使计算机能够进行智能决策和任务执行。它侧重于构建智能代理或系统。
3、应用领域：
大数据分析可应用于多个领域，包括业务分析、市场营销、金融风险管理、健康研究等。它帮助组织更好地理解和利用其数据资源。
人工智能的应用非常广泛，涵盖了语音识别、图像处理、自然语言处理、智能机器人、自动化决策系统等各个领域。它旨在实现计算机的智能表现。
4、数据需求：
大数据分析通常需要大量的数据，因为它依赖于数据的多样性和规模，以提供可靠的结果。
人工智能可以在不同规模的数据集上工作，但通常需要有标记的训练数据来构建和训练模型。
5、决策制定：
大数据分析提供基于数据的见解，帮助人们做出更明智的决策，但决策通常仍然由人类来制定。
人工智能系统可以自动进行决策和操作，例如自动驾驶汽车可以在没有人类干预的情况下做出驾驶决策。
尽管大数据分析和人工智能有不同的焦点和方法，但它们也可以相互配合。例如，大数据分析可以用于准备和清洗数据，以供人工智能模型使用。同时，人工智能可以自动化某些大数据分析任务，加速洞察的获取。在实际应用中，这两者通常结合使用，以实现更全面的数据驱动决策和任务执行。
THE END