任何時代產(chǎn)物的發(fā)展，其實都需要一個學習的過程。而人工智能技術之所以能取得突飛猛進的進展，正是由于各類感應器和數(shù)據(jù)采集技術的發(fā)展，我們開始擁有以往難以想象的的海量數(shù)據(jù)，同時，也開始在某一領域擁有深度的、細致的數(shù)據(jù)。而這些，都是訓練某一領域“智能算法”的前提。

人工智能是基于大數(shù)據(jù)的支持和采集，運用于人工設定的特定性能和運算方式來實現(xiàn)的，大數(shù)據(jù)是不斷采集、沉淀、分類等數(shù)據(jù)積累。人工智能技術立足于神經(jīng)網(wǎng)絡，同時發(fā)展出多層神經(jīng)網(wǎng)絡，從而可以進行深度機器學習。與以外傳統(tǒng)的算法相比，這一算法并無多余的假設前提，而是完全利用輸入的數(shù)據(jù)自行模擬和構建相應的模型結構。這一算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據(jù)不同的訓練數(shù)據(jù)而擁有自優(yōu)化的能力。

當今信息化的四大版塊：物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算，它們之間是一個整體，有著本質的聯(lián)系，具有融合的特質和趨勢。云計算是一個計算、數(shù)據(jù)存儲、通訊工具，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術才能形成行業(yè)級應用。通過物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集海量的數(shù)據(jù)存儲在云平臺，再通過大數(shù)據(jù)分析，以更高形式的人工智能提取云計算平臺存儲的數(shù)據(jù)為人類生活所需提供更好的服務。四者的關系就是，有效、合法、合理地收集、利用、保護大數(shù)據(jù)，是人工智能應用時代的基本要求。

人工智能未來將是掌控這個實體的大腦;云計算可以看做是大腦指揮下的對于大數(shù)據(jù)的處理并進行應用，就是大數(shù)據(jù)儲存在云端，再根據(jù)云計算做出行為，這就是人工智能算法。人工智能離不開大數(shù)據(jù)，更是基于云計算平臺完成深化學習進化的。而不管是無人駕駛，還是圖像識別、語音識別，系統(tǒng)底層架構應該都是基于大數(shù)據(jù)的邏輯算法，系統(tǒng)須先存儲海量數(shù)據(jù)信息，比如路況信息、人臉數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)……根據(jù)底層大數(shù)據(jù)、人類的需求分析，然后編碼成邏輯程序，再最終通過系統(tǒng)執(zhí)行人的想法應用于機器或設備之上。

人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算是這個時代重要的創(chuàng)新產(chǎn)物，高速并行運算、海量數(shù)據(jù)、更優(yōu)化的算法共同促成了人工智能發(fā)展的突破，它們具備巨大的潛能，能夠不斷催化經(jīng)濟價值和社會進步。

編輯：hfy