大数据智能三要素

智能时代将由大数据、和算力二者驱动，为什么这样讲，这一拨AI热潮的兴起有三个关键原因。

一是通过物联网和移动物联网等技术的大规模普及应用，大数据的爆炸式增长成为常态，产生了大数据燃料。随着互联网、移动互联网和物联网的高速发展，可以说已经构建了地球人类文明以来最强大的知识库、数据库和记忆库，然而大数据燃料还在源源不断地补充。

二是得益于强化学习和深度学习算法设计训练的突破，在机器学习和智能算法层面进行了极大的拓展，让机器学习算法得以走出实验室，应用于工业界。这也是通过大数据分析预测解决不确定性问题的可行路径之一，大数据条件下的多方博弈和复杂性预测问题，越发难以应用传统数据建模技术加以解决。

由于客观世界的复杂性和大数据的相关性，传统人工设定的浅层学习模型和编程规则更是难以应用于大数据挖掘分析和预测，而神经网络的再次崛起已经让机器缓缓睁开了眼睛，不仅能看图说话还能听会道，初步具备了对外在环境的感知能力。

三是GPU计算设备的普及，为大规模深度学习提供了强有力的计算资源。

数据：智能燃料如果大数据智能是我们要飞抵的AI星球，那么大数据就是火箭燃料，数据是智能系统与环境交互的第一手资料。AlphaGo为什么能在短短几个月时间内学会围棋，而且战胜了人类顶尖棋手？归根结底，离不开棋谱大数据的支持（初期版本），短短几天就能学习和对弈上百万盘棋谱，而人类顶尖棋手一辈子才下多少盘棋？人类的成长是一样的道理，幼儿经过几百天的数据训练，而且是在看到的物体、听到的话语等输入数据很有限的条件下，就能激发大脑里的神经网络，形成基本的听说经验和学习能力。

算力：智能加速大数据智能的成功，数据、算法和算力，一个都不能少。自从深度学习于2012年大放异彩以来，GPU计算走入我们的生活并日益普及，从此大规模深度神经网络的训练再无大的性能瓶颈。最早的神经网络已提出了数十年，为什么现在才能大规模应用，这跟计算机的高性能处理能力有莫大关系。大数据的处理离不开高性能计算（High Performance Computing, HPC），其核心目标就是解决算力这一根本问题，这些是实现大数据智能的必备要件。