大資料和人工智慧的關係，首先要說什麼是大資料。這些年來，大資料先是被神化，繼而又被妖魔化，到了今天，其實誰也不知道別人所謂的大資料指的是什麼。有時候大資料的定義裡既有平臺（硬體）又有分析技術。但為了說清楚大資料和人工智慧的關係，我們還是迴歸大資料的本質：海量的、多維度、多形式的資料。

任何智慧的發展，其實都需要一個學習的過程。而近期人工智慧之所以能取得突飛猛進的進展，不能不說是因為這些年來大資料長足發展的結果。正是由於各類感應器和資料採集技術的發展，我們開始擁有以往難以想象的的海量資料，同時，也開始在某一領域擁有深度的、細緻的資料。而這些，都是訓練某一領域“智慧”的前提。

如果我們把人工智慧看成一個嗷嗷待哺擁有無限潛力的嬰兒，某一領域專業的海量的深度的資料就是餵養這個天才的奶粉。奶粉的數量決定了嬰兒是否能長大，而奶粉的質量則決定了嬰兒後續的智力發育水平。

與以前的眾多資料分析技術相比，人工智慧技術立足於神經網路，同時發展出多層神經網路，從而可以進行深度機器學習。與以外傳統的演算法相比，這一演算法並無多餘的假設前提（比如線性建模需要假設資料之間的線性關係），而是完全利用輸入的資料自行模擬和構建相應的模型結構。這一演算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據不同的訓練資料而擁有自優化的能力。

但這一顯著的優點帶來的便是顯著增加的運算量。在計算機運算能力取得突破以前，這樣的演算法幾乎沒有實際應用的價值。大概十幾年前，我們嘗試用神經網路運算一組並不海量的資料，整整等待三天都不一定會有結果。但今天的情況卻大大不同了。高速並行運算、海量資料、更優化的演算法共同促成了人工智慧發展的突破。

這一突破，如果我們在三十年以後回頭來看，將會是不弱於網際網路對人類產生深遠影響的另一項技術，它所釋放的力量將再次徹底改變我們的生活。

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