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年俄罗斯世界杯堪称史上最智能的世界杯，VAR、大数据、智能穿戴设备、AI等各种“黑科技”层出不穷，颠覆了观众的观赛体验。VAR视频助理裁判在小组赛首战中大放异彩，通过实时画面与虚拟画面结合，帮助裁判做出准确判罚。VAR团队由四人组成，在视频操作间工作，通过回放细节缩小错判率。
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AI和大数据之间存在显著的区别，主要体现在定义、作用、技术侧重点以及应用场景等方面。定义AI（人工智能）：AI是一种模拟人类智能的技术，旨在使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如视觉识别、语音识别、自然语言处理等。大数据：大数据则是指数据量巨大、类型繁多、处理速度快的数据 *** 。
大数据和人工智能之间的核心差异在于它们的功能和用途。大数据指的是在数据变得有用之前，需要进行清理、结构化和集成的原始信息。人工智能，或称AI，是指机器执行的认知功能，如对数据输入做出反应或进行处理，模拟人类智能的某些方面。
大数据和人工智能在应用领域上有着显著的区别。大数据更多地关注于如何从海量数据中提取有价值的信息，而人工智能则侧重于模拟人类的智能行为，如学习、推理、感知和决策等。大数据为人工智能提供了丰富的数据来源，而人工智能技术又进一步挖掘和利用这些数据，推动了大数据价值的深度开发。
人工智能是指那些能够模拟人类智能行为的技术，使计算机系统能够执行诸如识别模式、理解语言、做出决策等任务。与传统的计算程序不同，AI系统能够通过机器学习自适应地改进其性能，这意味着它们能够根据经验调整算法，以更准确地完成任务。
相比之下，人工智能更加注重学历和专业背景。在人工智能、机器学习和数据挖掘等领域，专业的教育背景和相关知识显得尤为重要。拥有相关学位或专业证书的候选人往往在求职市场上更具竞争力。因此，对于那些希望进入人工智能领域的求职者而言，除了技术技能，还需要具备一定的学术背景。
BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集预测的能力，更多的是主动角色。虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。
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