人工智能发展离不了云计算和大数据

　　最近火热的美剧《西部世界》里传递出很多关于人工智能的信息，在围绕如何突破机器极限，形成自主意识方面，提出了富有科幻现实色彩的方法 - 冥想程序，将意识形成描绘成了

　　“走迷宫”的过程，同时在道德层面又一次将“人工智能是否能成为有别于人类的另一个物种”的问题呈现在广大观众面前。

　　“人工智能”（AI） 这一概念最早由马文 · 明斯基和约

　　翰 · 麦卡锡于 1956 年的“达特茅斯会议”上共同提出。1960

　　年，麦卡锡在美国斯坦福大学建立了世界上第一个人工智能实验室。经过近几年互联网的飞速发展，AI 对企业甚至是行

　　业产生了巨大而又深远的影响。机器学习，尤其是深度学习技术成为人工智能发展的核心。越来越多的硬件供应商专为深度学习和人工智能定制设计芯片。如 IBM 的人脑模拟芯片

　　SyNAPSE（Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable

　　Electronics，自适应塑料可伸缩电子神经形态系统）芯片，含

　　有 100 万个可编程神经元，2.56 亿个可编程突触，每消耗一焦耳的能量，可进行 460 亿突触运算。

　　云计算和大数据作为人工智能的基础，在工业制造等众多场景中得到了广泛应用，比如很多工厂都在传送带上加装了传感器，将压力、温度、噪音和其他一些参数实时传到云端，将工厂真正连上网络，然后利用人工智能的算法对这些数据进行比对，由此提前为工厂提供预警和远程检测服务。这种将生产流程及产品通过物联网连接到云端，然后利用算法进行大数据分析的模式，将在更多的行业被广泛应用。

　　目前人工智能主要有 10 个应用子领域，分别是机器学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语音处理、实

　　时语言翻译、情感感知计算、手势控制、推荐引擎及协同过滤、视频内容自动识别。各方向处于不同的发展阶段，发展程度有高有低。但驱动发展的先决条件主要体现在感知能力、理解

　　能力、学习能力、交互能力四个方面。

　　1 感知能力

　　目前人工智能的感知主要通过物联网来实现，它提供了计算机感知和控制物理世界的接口与手段，能够采集数据、记忆，分析、传送数据，进行交互、控制等。比如摄像头和相机记录了关于世界的大量图像和视频，麦克风记录了语音和声音，各种传感器将它们感受到的世界数字化。这些传感器就如同人类的五官，是智能系统的数据输入，是感知世界的方式。

　　2 理解能力

　　智能系统不同于人脑，没有数以千亿的神经元，对事物问题的理解在现阶段还很大程度上依赖于处理器的计算分析能力。近年来，基于 GPU（图形处理器）的大规模并行计算异军突起，拥有远超 CPU 的并行计算能力。从处理器的计算方式来看，CPU 计算使用基于 x86 指令集的串行架构，适合尽可能快的完成一个计算 任 务。 而

　　GPU 诞 生之

　　初是为了处理 3D 图像中的

　　上百万个像素

　　图像，拥有更