大数据在提升人工智能应用方面发挥着至关重要的作用。以下是一些大数据如何提升人工智能应用的方式：

1.训练数据增加：人工智能模型的性能往往与其训练数据的质量和数量密切相关。通过增加训练数据的规模，可以提高模型的准确性和泛化能力。

2.数据多样性：多样性的数据集有助于模型更好地理解不同的情境和场景，从而提高其适应性和鲁棒性。大数据可以提供丰富的数据样本，包括不同的地域、语言、文化背景等。

3.实时数据处理：大数据技术可以帮助人工智能系统实时处理和分析海量数据。这对于需要快速响应和实时决策的应用非常重要，如智能推荐系统、广告投放等。

4.数据清洗和预处理：大数据技术可以用于数据清洗和预处理，帮助消除数据中的噪音、异常值和缺失值，从而提高模型的稳定性和准确性。

5.模型优化和调整：通过分析大规模数据集，可以发现模型的潜在问题和优化空间，从而对模型进行调整和优化，提高其性能和效率。

6.个性化和定制化：大数据可以为个性化和定制化的人工智能应用提供支持，例如个性化推荐、定制化产品设计等，从而提升用户体验和满意度。

综上所述，大数据在人工智能应用中发挥着关键作用，通过利用大数据技术，可以提高人工智能系统的性能、准确性和适应性，从而实现更广泛的应用和更好的用户体验。