隨著人工智能在企業和社會的應用變得越來越普遍，人工智能與神經網絡和數據中心一度成為熱詞，因此關注的人也比較多，他們想知道人工智能與神經網絡和數據中心的關系是怎樣的？企業可以利用人類的智慧來獲取訓練算法所需的各種數據和輸入。因此人工智能與神經網絡的關系也是相輔相成的。

　　人工智能與神經網絡的關系：

　　人工智能

人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

　　人工神經網絡

人工神經網絡（Artificial Neural Networks）是早期機器學習中的一個重要的算法，神經網絡的原理是受我們大腦的生理結構——互相交叉相連的神經元啟發。但與大腦中一個神經元可以連接一定距離內的任意神經元不同，人工神經網絡具有離散的層、連接和數據傳播的方向。

　　人工智能與數據中心的關系：

人工智能與數據中心是相輔相成的關系，你中有我，我中有你。數據中心為人工智能提供更多的技術支撐與創造無限可能，人工智能也給數據中心帶來巨大的利益，特別是在應用到機器人技術時，將其部署到網絡中并進行物理調整。人工智能的發展需要數據中心，而數據中心的發展也將離不開人工智能。首先就是數據中心管理與控制。

未來都是軟件定義數據中心，數據中心里所有的管理和控制都由控制器來完成，這個控制器由人來完成管理。但是人的精力是有限的，能力更是有限的，如果有人工智能接管，結果將大為不同，其利用機器學習的能力，將以往的管理數據學習一遍，同時進行智能分析，從而得到客觀準確的決策，這比人為利用各人經驗去判斷準確得多。

現在的數據中心技術涵蓋面非常廣，靠幾個人去學習和掌握幾乎不可能，而靠機器學習則很容易，它可以快速記憶下海量的技術特性，通過學習便可以掌握控制器的操作，更好地進行數據中心管理；其次是數據中心的能耗。

數據中心是能耗大戶，巨額的電能費用已經成為數據中心高速發展的瓶頸，數據中心開始想盡一切辦法去降低能耗。可以利用人工智能技術進行數據中心的PUE數值計算，再根據PUE值反推哪些因素對PUE影響最大，再去優化這些部分，從而達到降低能耗的目的，提升數據中心運行效率。

第三是數據中心的數據加工。數據中心擁有海量數據，利用大數據技術可以對這些數據進行分析，得到一些有價值的信息。同樣可以利用人工智能，對這些數據進行深度分析，將這些數據進行過濾、整理、組建各種模擬模型，這些加工后的數據可能會產生巨大的價值，價值的大小取決于數據量大小和人工智能算法的優劣。

如果是數據中心的運行數據，則可以通過人工智能計算獲得提升數據中心運維水平機會；如果是數據中心的存儲數據，則可以通過人工智能計算獲得某些行業市場狀況，人員特征的分析等等。

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