尽管现在人工智能在许多方面都取得了迅速的进步,但它仍然是少数人能理解的东西,掌握它的人也更少。或许今天讲到的这些内容,能让你更加通俗的理解人工智能。
2016年,人工智能概念开始变得火热,不过很多人在提到“人工智能”这个概念的时候还是很谨慎。毕竟作为一种新事物被大众所接受需要一个过程。
大数据
不仅是因为它帮助人们联系和思维模式,也是因为大数据在被人工智能盖过之前正在享受人工智能这个概念所带来的红利。究其原因,还是因为构建人工智能需要大数据的支撑。
它还需要一些其它的关键因素。让我们重温在欧洲大数据西班牙(BDS)一个最大的和最前卫的事件,根据我们上周从其明星阵容和活跃人群中得到的信息,这标志着从大数据过渡到人工智能几年来,并试着回答一些关于AI的问题。
你能一直假装到成功吗?简短的回答:不,不是。高德纳分析成熟度模型的一个要点是,如果你想构建人工智能能力(预测和规范的方面),你必须在坚实的大数据基础上(描述和诊断的方面)进行。部分原因在于存储和处理大量数据的能力,但这只是冰山一角。