随着人工智能在企业和社会的应用变得越来越普遍，人工智能与神经网络和数据中心一度成为热词，因此关注的人也比较多，他们想知道人工智能与神经网络和数据中心的关系是怎样的？企业可以利用人类的智慧来获取训练算法所需的各种数据和输入。因此人工智能与神经网络的关系也是相辅相成的。

　　人工智能与神经网络的关系：

　　人工智能

人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

　　人工神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Networks）是早期机器学习中的一个重要的算法，神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。

　　人工智能与数据中心的关系：

人工智能与数据中心是相辅相成的关系，你中有我，我中有你。数据中心为人工智能提供更多的技术支撑与创造无限可能，人工智能也给数据中心带来巨大的利益，特别是在应用到机器人技术时，将其部署到网络中并进行物理调整。人工智能的发展需要数据中心，而数据中心的发展也将离不开人工智能。首先就是数据中心管理与控制。

未来都是软件定义数据中心，数据中心里所有的管理和控制都由控制器来完成，这个控制器由人来完成管理。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，结果将大为不同，其利用机器学习的能力，将以往的管理数据学习一遍，同时进行智能分析，从而得到客观准确的决策，这比人为利用各人经验去判断准确得多。

现在的数据中心技术涵盖面非常广，靠几个人去学习和掌握几乎不可能，而靠机器学习则很容易，它可以快速记忆下海量的技术特性，通过学习便可以掌握控制器的操作，更好地进行数据中心管理；其次是数据中心的能耗。

数据中心是能耗大户，巨额的电能费用已经成为数据中心高速发展的瓶颈，数据中心开始想尽一切办法去降低能耗。可以利用人工智能技术进行数据中心的PUE数值计算，再根据PUE值反推哪些因素对PUE影响最大，再去优化这些部分，从而达到降低能耗的目的，提升数据中心运行效率。

第三是数据中心的数据加工。数据中心拥有海量数据，利用大数据技术可以对这些数据进行分析，得到一些有价值的信息。同样可以利用人工智能，对这些数据进行深度分析，将这些数据进行过滤、整理、组建各种模拟模型，这些加工后的数据可能会产生巨大的价值，价值的大小取决于数据量大小和人工智能算法的优劣。

如果是数据中心的运行数据，则可以通过人工智能计算获得提升数据中心运维水平机会；如果是数据中心的存储数据，则可以通过人工智能计算获得某些行业市场状况，人员特征的分析等等。

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