從大數(shù)據(jù)到人工智能 未來的路在何方？

盡管現(xiàn)在人工智能在許多方面都取得了迅速的進(jìn)步，但它仍然是少數(shù)人能理解的東西，掌握它的人也更少。或許今天講到的這些內(nèi)容，能讓你更加通俗的理解人工智能。

2016年，人工智能概念開始變得火熱，不過很多人在提到“人工智能”這個概念的時候還是很謹(jǐn)慎。畢竟作為一種新事物被大眾所接受需要一個過程。

不僅是因為它幫助人們聯(lián)系和思維模式，也是因為大數(shù)據(jù)在被人工智能蓋過之前正在享受人工智能這個概念所帶來的紅利。究其原因，還是因為構(gòu)建人工智能需要大數(shù)據(jù)的支撐。

它還需要一些其它的關(guān)鍵因素。讓我們重溫在歐洲大數(shù)據(jù)西班牙(BDS)一個最大的和最前衛(wèi)的事件，根據(jù)我們上周從其明星陣容和活躍人群中得到的信息，這標(biāo)志著從大數(shù)據(jù)過渡到人工智能幾年來,并試著回答一些關(guān)于AI的問題。

你能一直假裝到成功嗎?簡短的回答：不，不是。高德納分析成熟度模型的一個要點是，如果你想構(gòu)建人工智能能力(預(yù)測和規(guī)范的方面)，你必須在堅實的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上(描述和診斷的方面)進(jìn)行。部分原因在于存儲和處理大量數(shù)據(jù)的能力，但這只是冰山一角。