人工智能

        第一，人工智能如何让数据产生智慧？大数据之所以能够智能化，能够决策，能够辅助决策，是因为在人工智能或计算机操作过程中有四个步骤：一是采集、抓取、推送，二是传输，三是存储，四是分析、处理、检索和挖掘。第一步，在大数据中不断地过滤出有一定目的和意义的信息，也就是采集、抓取、推送。第二步、第三步是传输和存储，内涵不言自明。大数据之大，不是在抽屉里静态的闲置大数据，而是在云里存储、动态传输的大数据。第四步是分析、处理、检索和挖掘，关键技术在于算法。算法是辅助人类在繁杂、巨大的海量数据空间中，快速找到目标、路径和方法的工具。 第二，人工智能依靠大数据在分析、处理、检索和挖掘中产生智能的关键在于大数据、算法以及高速度的计算处理能力。没有数据和大数据的长期积累、重复验证，有智能管理也没用；有了算法和大数据，没有高速度的计算能力也没用。算法是人工智能的灵魂，它要变得“有灵气”需要用大数据不断地“喂养”，不断地重复和训练。在这个意义上，大数据如果没有算法，就没有灵魂，就没有大数据处理的真正意义。 但是如果算法没有大数据来“喂养”，即使数学家想出好的算法，智能也未必有效。以柯洁与阿尔法围棋下围棋的人机大战为例，阿尔法围棋中的算法是来源于人类各种各样的棋谱、高明棋手的下棋步骤。人工智能工程师将这些数据全部放入谷歌的算法中运行，运行了几万次、几十万次。因为有网络深度学习的模块，所以每运行一次，阿尔法围棋就聪明一点。这个过程是一个不断反复、不断学习的过程。 总而言之，人工智能、大数据和这些要素有关，转化为真正人工智能的时候，一靠大数据，二靠算法，三靠高速度。人类对工具使用的发展，本质上是一个计算能力不断提高的过程。在农业社会，中国人曾用自己的聪明智慧发明了算盘。算盘一秒钟拨动两三个珠子，每秒计算两三下。到了工业社会初期，电得到广泛运用。20世纪20年代，以继电器作为基本器件的计算机问世。继电器计算机振动频率非常高，每秒抖动几十次，比算盘快10~20倍。到了20世纪40年代，第二次世界大战期间，电子管问世。电子管计算机每秒可计算几万次，是继电器计算机的1 000倍，运算速度非常快。到了20世纪60年代，半导体问世，以三极管、二极管为元器件的电脑，一秒钟能运算几十万次到几百万次。到了20世纪80年代，半导体芯片问世，集成电路计算机的运算速度达到每秒几千万次甚至几亿次。中国的超级计算（简称超算）在10年前达到了亿次，2015年前后达到了10亿亿次，最新推出一个超算系统已经超过100亿亿次。但是，超级计算机不是一个芯片、一个电脑的运算速度，而是几千台电脑、几千个服务器组合而成一个矩阵和一个算法。超级计算机能够做到每秒运算10亿亿次、100亿亿次，但单个芯片难以达到每秒运算10亿亿次。 我们为什么非常重视一个芯片每秒能计算10亿亿次呢？2012年出版的《奇点临近》一书中提到，二三十年后，人造机器的计算速度将超过人脑。作者提出，人脑的运算速度是每秒计算10亿亿次。当计算机到了每秒计算10亿亿次以上时，其运算速度将超过人脑，拐点就会到来。大家在讨论人工智能最终能不能超过人类智能，人是不是会被人工智能圈养时，各有各的说法。从科学的角度讲，人工智能的计算能力不断增强，是人对工具的使用智慧不断发展的结果。强大的计算能力、大数据、算法连接在一起，超越了几千小时、几万小时、几十万小时，人无法等待的时间，使得大智慧逐步发展。
第三，云计算、大数据、人工智能的软件植入云计算厂商提供的数据处理中心硬件中，向客户提供三种在线服务。云计算的云是一个硬件，是一个具有通信能力、计算能力、存储能力的基础设施。云中除了存放大数据之外，同时提供各种各样的算法作为一种服务软件处理。大数据公司往往在收集、组织管理了大量数据的基础上，使用人工智能算法后为客户提供有效的数据服务，形成一个大数据的服务平台。所谓的人工智能公司，往往是依靠大数据平台支撑提供算法服务，算法软件也是一种服务。它们共同形成了“数字化”的三大功能：第一个是IaaS，是基础设施作为使用的服务；第二个是PaaS，是大数据的平台作为使用的服务；第三个是SaaS，算法软件也是一种服务。这三个词组代表了“数字化”三兄弟，即三种功能不同的软件。 当然，“数字化”也离不开互联网、移动互联网和物联网。简言之，互联网的时代是PC（个人电脑）时代，移动互联网的时代是手机加笔记本电脑的时代，物联网时代是万物万联的时代。