人工智能（Artificial Intelligence）簡稱AI，AI能根據(jù)大量的歷史資料和實時觀察（real－time observation）找出對于未來預測性的洞察（predictive insights）。

如今人工智能商業(yè)化正在快速推進中，比如我們所知道和了解的人像識別、圖像識別技術、語音識別、自然語言理解、用戶畫像等。此類技術也現(xiàn)階段已經在金融、物聯(lián)網等行業(yè)得到應用。

對于未來而言，人工智能會在人類生活的方方面面，發(fā)揮越來越多的作用，也會刷更多的存在感，慢慢的更會懂我們很多！

1.不得不說的人工智能背后的基石：大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是人工智能的基石，目前的深度學習主要是建立在大數(shù)據(jù)的基礎上，即對大數(shù)據(jù)進行訓練，并從中歸納出可以被計算機運用在類似數(shù)據(jù)上的知識或規(guī)律。

簡單而言何為大數(shù)據(jù)？

雖然很多人將其定義為“大數(shù)據(jù)就是大規(guī)模的數(shù)據(jù)”。但是，這個說法并不準確！“大規(guī)?！敝皇侵笖?shù)據(jù)的量而言。數(shù)據(jù)量大，并不代表著數(shù)據(jù)一定有可以被深度學習算法利用的價值。

大數(shù)據(jù)在應用層面：大數(shù)據(jù)往往可以取代傳統(tǒng)意義上的抽樣調查、大數(shù)據(jù)都可以實時獲取、大數(shù)據(jù)往往混合了來自多個數(shù)據(jù)源的多維度信息、大數(shù)據(jù)的價值在于數(shù)據(jù)分析以及分析基礎上的數(shù)據(jù)挖掘和智能決策。

2.沒有人工智能的物聯(lián)網：沒大戲

而物流網又讓人工智能：更準確

物聯(lián)網（Internet of Things）可以簡單地理解為物物相連的互聯(lián)網，正是得益于大數(shù)據(jù)和云計算的支持，互聯(lián)網才正在向物聯(lián)網擴展，并進一步升級至體驗更佳、解放生產力的人工智能時代。在未來，虛擬世界的一切將真正實現(xiàn)物理化！

物聯(lián)網主要通過各種設備（比如RFID，傳感器，二維碼等）的接口將現(xiàn)實世界的物體連接到互聯(lián)網上，或者使它們互相連接，以實現(xiàn)信息的傳遞和處理。對于人工智能而言，物聯(lián)網（IoT）其實肩負了一個至關重要的任務：資料收集。概念上，物聯(lián)網可連接大量不同的設備及裝置，包括：家用電器和穿戴式設備。嵌入在各個產品中的傳感器（sensor）便會不斷地將新數(shù)據(jù)上傳至云端。這些新的數(shù)據(jù)以后可以被人工智能處理和分析，以生成所需要的信息并繼續(xù)積累知識。

互聯(lián)網在現(xiàn)實的物理世界之外新建了一個虛擬世界，物聯(lián)網將會把兩個世界融為一體。物聯(lián)網的終極效果是萬物互聯(lián)，不僅僅是人機和信息的交互，還有更深入的生物功能識別讀取等等！

3. 人工智能背后強大的助推器：云計算

云計算是將我們傳統(tǒng)的IT工作轉為以網絡為依托的云平臺運行，NIST（美國國家標準與技術研究院）在2011年下半年公布了云計算定義的最終稿，給出了云計算模式所具備的5個基本特征（按需自助服務、廣泛的網絡訪問、資源共享、快速的可伸縮性和可度量的服務）、3種服務模式（SaaS（軟件即服務）、PaaS（平臺即服務）和IaaS（基礎設施即服務））和4種部署方式（私有云、社區(qū)云、公有云和混合云）。

云計算發(fā)展較早，經過10年發(fā)展，國內已經擁有超百億規(guī)模，云計算也不再只是充當存儲與計算的工具而已！未來可以預見的是，云計算將在助力人工智能發(fā)展層面意義深遠！而反之，人工智能的迅猛發(fā)展、巨大數(shù)據(jù)的積累，也將會為云計算帶來的未知和可能性！

人工智能也好、大數(shù)據(jù)也好、物聯(lián)網及云計算也好，彼此依附相互助力，藕不斷絲且相連！合力搭檔在一起，組合拳出擊才更有力量：給未來多一些可能，給未知多一些可能性，給不可能多一些可能！