“我不是故意让你震惊，但概括来说，现在世界上就已经有了可以思考，可以学习和创造的机器。它们的能力还将与日俱增，一直到人类大脑能够应用到的所有领域。”这段话，是AI技术之父赫伯特·西蒙在1957年对人工智能的预测。

如今，机器逐渐代替人工，被运用到各个领域，谷歌围棋机器人AlphaGo更是战胜国内外围棋大师。人类正在一步一步走向预言的终点，而如此聪明的“人工智能”大脑是由什么组成的呢？

大数据是基础

伴随着互联网的飞速发展，在线数据变得异常丰富。阿里巴巴创办人马云在一次演讲中提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT时代，DT就是Data Technology数据科技。大数据并不在于“大”而在于“有用”，数据中涵盖的信息才是其价值所在。

云时代的来临，让大数据受到越来越多的关注。大量实时产生的数据，可以从不同的角度对现实进行更为逼真的描述，这为AI的“智慧”奠定了基础。

计算能力是引擎

当然，光有大量的数据是不够的，AI还有着超强的计算能力。早期研究人工智能的科学家往往受限于单机计算能力，这导致数据模型建立的准确率和效率都很低。

如今，云计算和芯片处理能力的发展，可以利用成千上万的机器进行并行运算。GPU、FPGA以及人工智能专用芯片（如谷歌的TPU）的出现，使人工智能对大数据的整合处理能力变强，也使类似于人类深层神经网络算法模型的人工智能应用成为现实。

深度学习是更高要求

电影《机械姬》中，AI机器人 Ava 不仅可以听懂人话，并且还能深谙人类的情感，理解他们的爱与恨，同理心与保护欲。虽然电影带着一些科幻色差，但在理论上，这些可以通过深度学习而实现。

传统的计算机程序，很大程度上都是顺序执行的代码，而深度学习是一种全新的软件模式。它的本质是通过增加网络的层数来让机器自动地从数据中进行学习。通俗点说，如果过去的计算机是单条神经，现在的人工智能就是神经网络。

人工智能的深度学习，在一定程度上引起恐慌，有人认为机器通过自己学习，可能会产生自己的意识，变得不受人类控制。对此，美国科学家罗伯特·斯隆教授表示，“我们离具有常识的人工智能程序仍然很遥远。”

大数据、计算能力与深度学习三者组成了人工智能的大脑。它们相辅相成，相互依赖，相互促进，使得人工智能应用到各行各业成为可能。这一技术的进步堪比互联网革命，人类生产和组织效率将会得到进一步的提升。

众创网 刘嘉乐