任何時(shí)代產(chǎn)物的發(fā)展，其實(shí)都需要一個(gè)學(xué)習(xí)的過(guò)程。而人工智能技術(shù)之所以能取得突飛猛進(jìn)的進(jìn)展，正是由于各類(lèi)感應(yīng)器和數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展，我們開(kāi)始擁有以往難以想象的的海量數(shù)據(jù)，同時(shí)，也開(kāi)始在某一領(lǐng)域擁有深度的、細(xì)致的數(shù)據(jù)。而這些，都是訓(xùn)練某一領(lǐng)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(yùn)用于人工設(shè)定的特定性能和運(yùn)算方式來(lái)實(shí)現(xiàn)的，大數(shù)據(jù)是不斷采集、沉淀、分類(lèi)等數(shù)據(jù)積累。人工智能技術(shù)立足于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)發(fā)展出多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而可以進(jìn)行深度機(jī)器學(xué)習(xí)。與以外傳統(tǒng)的算法相比，這一算法并無(wú)多余的假設(shè)前提，而是完全利用輸入的數(shù)據(jù)自行模擬和構(gòu)建相應(yīng)的模型結(jié)構(gòu)。這一算法特點(diǎn)決定了它是更為靈活的、且可以根據(jù)不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)而擁有自?xún)?yōu)化的能力。

當(dāng)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(jì)算，它們之間是一個(gè)整體，有著本質(zhì)的聯(lián)系，具有融合的特質(zhì)和趨勢(shì)。云計(jì)算是一個(gè)計(jì)算、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、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(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)才能形成行業(yè)級(jí)應(yīng)用。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云平臺(tái)，再通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，以更高形式的人工智能提取云計(jì)算平臺(tái)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)為人類(lèi)生活所需提供更好的服務(wù)。四者的關(guān)系就是，有效、合法、合理地收集、利用、保護(hù)大數(shù)據(jù)，是人工智能應(yīng)用時(shí)代的基本要求。

人工智能未來(lái)將是掌控這個(gè)實(shí)體的大腦;云計(jì)算可以看做是大腦指揮下的對(duì)于大數(shù)據(jù)的處理并進(jìn)行應(yīng)用，就是大數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在云端，再根據(jù)云計(jì)算做出行為，這就是人工智能算法。人工智能離不開(kāi)大數(shù)據(jù)，更是基于云計(jì)算平臺(tái)完成深化學(xué)習(xí)進(jìn)化的。而不管是無(wú)人駕駛，還是圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別，系統(tǒng)底層架構(gòu)應(yīng)該都是基于大數(shù)據(jù)的邏輯算法，系統(tǒng)須先存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)信息，比如路況信息、人臉數(shù)據(jù)、語(yǔ)音數(shù)據(jù)……根據(jù)底層大數(shù)據(jù)、人類(lèi)的需求分析，然后編碼成邏輯程序，再最終通過(guò)系統(tǒng)執(zhí)行人的想法應(yīng)用于機(jī)器或設(shè)備之上。

人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算是這個(gè)時(shí)代重要的創(chuàng)新產(chǎn)物，高速并行運(yùn)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(jì)價(jià)值和社會(huì)進(jìn)步。

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