Question

人工智能需要什么基础？

Answer 1

大数据。
学者们研究「人工智能」的初衷，是为了制造出能够像人脑一样思考的机器。虽然目前我们距离这一目标还过于遥远，不过这正是我们前往终极目标的必经之路。它们往往被称作为「应用人工智能」，即帮助我们完成各种简单任务的手段或工具。
正是通过机器学习，这些「应用人工智能」才得以实现。机器学习（Machine Learning）指用大量数据训练出一个模型的过程，使它可以代替人类完成一些简单的任务。机器学习是目前应用人工智能最为主流的实现方式。
体育记者想让机器帮助他们撰写格式固定的赛事新闻，医生需要机器辅助查看患者的 X 光片，公司职员想通过机器快速审阅合同等文件...通过机器学习训练出对应的算法模型，在输入新的数据后自动生成结果，可以帮助他们显著的提高工作效率。
大数据（Big Data）提供了训练模型所需要的基础原料。 Gartner Group 对大数据的定义为：需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。对于这些数量惊人、形式多变的数据进行收集、管理、分析等的技术，被称为「大数据技术」。海量数据经过处理后变为了实现应用人工智能的基础资料，它们让机器顺利完成「学习」，胜任我们给予的任务。
简单来说，机器学习是实现人工智能的途径与手段，大数据则提供实现人工智能的基础资料。