大数据在人工智能的体系结构中通常被视为一个关键组件，它并不直接属于某一个特定的“层”，而是贯穿于人工智能的多个层次中，为各个层次提供数据支持。

但如果我们从一种结构化的视角来看待人工智能的层次，可以将大数据视为人工智能基础设施层的一部分。

基础设施层：在人工智能的体系结构中，基础设施层包括硬件、计算能力和数据资源。

大数据作为这一层的重要组成部分，提供了海量的数据资源，这些数据是训练机器学习模型和进行数据分析的基础。

数据的作用：在人工智能的感知层、认知层、理解层和创造层中，大数据都发挥着重要作用。

感知层通过收集外界信息并将其转化为数字信号，这些数据信号往往来源于大数据集。

在认知层，机器学习和深度学习算法对大数据进行学习和训练，从而做出决策和判断。

理解层则利用大数据进行语义解析和关联分析，以更好地理解人类的意图和语境。

在创造层，大数据可以为新的知识和思想的组合与创造提供丰富的素材。

大数据与算法层的交互：虽然大数据本身并不直接属于算法层，但它与算法层紧密相连。

算法层中的机器学习算法和深度学习算法都需要大数据来进行训练和验证。

没有足够的数据支持，这些算法的性能将大打折扣。

综上所述，大数据在人工智能中扮演着至关重要的角色，它是人工智能各个层次（感知层、认知层、理解层和创造层）得以有效运作的基础。

从结构化的角度来看，大数据可以被视为人工智能基础设施层的一部分，同时与算法层紧密相关。