人工智能（AI）和大数据是当今科技领域两个非常热门的话题。它们都涉及到数据处理和分析，但它们的侧重点和应用范围有所不同。接下来，我将比较人工智能和大数据，并尝试回答这个问题：人工智能和大数据哪个简单？
1. 定义与核心原理：
- 人工智能（Artificial Intelligence, AI）：AI是指由人制造出来的系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如学习、理解语言、识别图像等。AI的核心原理是通过算法和模型来模拟人类的思维方式和决策过程。
- 大数据（Big Data）：大数据是指在传统数据处理应用软件难以处理的大量、高增长率和多样性的信息资产集合。它的特点包括数据量大、种类多、处理速度快等。
2. 技术实现难度：
- 人工智能需要大量的计算资源和专业的知识，如机器学习、深度学习等。这些技术在理论上相对复杂，需要深入理解算法和模型。
- 大数据的处理则更加依赖于技术和工具，如Hadoop、Spark等分布式计算框架，以及数据挖掘、数据分析等技术。这些技术在实际应用中已经非常成熟，但仍然需要一定的学习和实践。
3. 应用领域：
- 人工智能在医疗、金融、自动驾驶等领域有广泛的应用，如语音识别、图像识别、预测分析等。这些应用对技术要求较高，需要专业的知识和技能。
- 大数据则广泛应用于商业、科研、政府等多个领域，如市场分析、疾病预测、城市规划等。这些领域的应用较为广泛，但仍然需要专业的知识和技能。
4. 社会影响：
- 人工智能对社会的影响主要体现在改变生产方式、提高生活质量等方面。例如，自动驾驶汽车可以减轻交通拥堵，智能家居可以提供便捷的生活服务等。
- 大数据对社会的影响则主要体现在信息获取、决策支持等方面。例如，通过大数据分析可以了解消费者需求，优化产品和服务；通过大数据分析可以预测自然灾害，提前做好防范措施等。
综合以上分析，从技术实现的难度、应用领域和社会影响来看，人工智能相对于大数据来说更为复杂和专业。然而，随着技术的不断发展和普及，越来越多的领域开始应用人工智能技术，使得人工智能变得越来越简单和易于使用。同时，大数据也不断涌现出新的应用和技术，使得大数据的应用变得更加广泛和深入。因此，无法简单地说哪个更简单。
