大数据人工智能时代从啥时候开始有的

大数据和人工智能（ai）时代的概念可以追溯到20世纪90年代，但直到21世纪初，随着互联网的普及、计算能力的提升以及数据量的爆炸性增长，这两个领域才真正开始受到广泛关注。

一、大数据时代的开端

1. 互联网的兴起：20世纪末至21世纪初，互联网的普及为数据的收集和传播提供了前所未有的便利。企业和个人开始积累大量数据，这些数据成为了大数据时代的基础。

2. 数据存储技术的进步：随着分布式文件系统的发展，如hadoop的出现，使得处理和分析大规模数据集成为可能。这使得企业和研究机构能够有效地管理和利用海量数据。

3. 商业智能的兴起：企业开始认识到数据分析在决策过程中的重要性，推动了商业智能工具的发展。这些工具帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，以支持业务决策。

4. 数据隐私和安全的关注：随着数据泄露事件的频发，社会对数据隐私和安全问题的关注日益增加。这促使政府和企业采取更加严格的数据保护措施，以确保数据的安全和合规使用。

二、人工智能时代的开端

1. 机器学习算法的发展：20世纪80年代以来，机器学习算法取得了显著进展，特别是深度学习技术的发展，为人工智能的应用提供了强大的动力。

2. 计算能力的提升：随着计算机硬件性能的提升，尤其是gpu和tpu等专用处理器的出现，使得大规模的机器学习模型得以训练和部署。

3. 大数据与ai的结合：大数据为人工智能提供了丰富的训练材料，而ai则可以帮助我们从这些数据中提取模式和知识，实现更高效的数据处理和分析。

4. 应用领域的拓展：人工智能技术在医疗、金融、交通、教育等多个领域的应用不断拓展，推动了各行各业的数字化转型。

三、大数据与人工智能时代的结合

1. 数据驱动的决策制定：在大数据时代，企业和个人越来越依赖于数据分析来做出决策。人工智能技术可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息，提高决策的准确性和效率。

2. 智能化的服务体验：在人工智能时代，各种智能服务如语音助手、推荐系统等已经成为日常生活的一部分。这些服务的背后往往依赖于大量的数据分析和学习，以提供个性化的体验。

3. 自动化和优化：大数据和人工智能技术的结合使得许多任务可以实现自动化，从而提高生产效率和降低成本。例如，通过预测分析，企业可以提前发现潜在的问题并采取措施避免损失。

4. 持续学习和进化：在大数据时代，人工智能系统需要不断地从新数据中学习以保持其性能。这意味着我们需要构建能够适应不断变化的数据环境和需求的技术体系。

综上所述，大数据和人工智能时代的开端可以追溯到20世纪末至21世纪初，但这两个领域的真正发展是在互联网普及、计算能力提升以及数据量爆炸性增长的背景下逐渐成熟的。随着技术的不断发展，我们可以预见，大数据和人工智能将在未来的社会中发挥越来越重要的作用。