任何時代產物的發展，其實都需要一個學習的過程。而人工智能技術之所以能取得突飛猛進的進展，正是由于各類感應器和數據采集技術的發展，我們開始擁有以往難以想象的的海量數據，同時，也開始在某一領域擁有深度的、細致的數據。而這些，都是訓練某一領域“智能算法”的前提。

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人工智能是基于大數據的支持和采集，運用于人工設定的特定性能和運算方式來實現的，大數據是不斷采集、沉淀、分類等數據積累。人工智能技術立足于神經網絡，同時發展出多層神經網絡，從而可以進行深度機器學習。與以外傳統的算法相比，這一算法并無多余的假設前提，而是完全利用輸入的數據自行模擬和構建相應的模型結構。這一算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據不同的訓練數據而擁有自優化的能力。

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當今信息化的四大版塊：物聯網、大數據、人工智能、云計算，它們之間是一個整體，有著本質的聯系，具有融合的特質和趨勢。云計算是一個計算、數據存儲、通訊工具，物聯網、大數據和人工智能必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術才能形成行業級應用。通過物聯網產生、收集海量的數據存儲在云平臺，再通過大數據分析，以更高形式的人工智能提取云計算平臺存儲的數據為人類生活所需提供更好的服務。四者的關系就是，有效、合法、合理地收集、利用、保護大數據，是人工智能應用時代的基本要求。

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人工智能未來將是掌控這個實體的大腦;云計算可以看做是大腦指揮下的對于大數據的處理并進行應用，就是大數據儲存在云端，再根據云計算做出行為，這就是人工智能算法。人工智能離不開大數據，更是基于云計算平臺完成深化學習進化的。而不管是無人駕駛，還是圖像識別、語音識別，系統底層架構應該都是基于大數據的邏輯算法，系統須先存儲海量數據信息，比如路況信息、人臉數據、語音數據……根據底層大數據、人類的需求分析，然后編碼成邏輯程序，再最終通過系統執行人的想法應用于機器或設備之上。

人工智能、大數據、云計算是這個時代重要的創新產物，高速并行運算、海量數據、更優化的算法共同促成了人工智能發展的突破，它們具備巨大的潛能，能夠不斷催化經濟價值和社會進步。