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人工智能时代的到来范文1
关于“人工智能”最热的讨论之一，就是如果人工智能超越人类智能，人类是否将遭遇自己给自己制造的威胁？在《人工智能的未来》的作者，奇点大学校长、谷歌工程总监雷・库兹韦尔看来，2045年，人工智能将超越人类智能，储存在云端的“仿生大脑新皮质”与人类的大脑新皮质将实现“对接”，世界将开启一个新的文明时代，“奇点”到来！当智能机器的能力跨越这一临界点之后，人类的知识单元、链接数目、思考能力，将旋即步入令人眩晕的加速喷发状态――一切传统的和习以为常的认识、理念、常识，将统统不复存在。
有一种说法认为，机器人无法取代人类，因为它永远体会不到妈妈的手抚摸它的感觉。这理由大大地让人放心！但《情感机器》告诉我们，通过对人类思维方式建模，创建能理解、会思考、具备人类意识、具备常识性思考能力的情感机器是可行的。所以未来的挑战不是没有。就如尼古拉斯・卡尔在《玻璃笼子》中所说，当计算机和一切智能设备变成我们生活中的伴侣时，应更加留心它如何改变了我们的行为和身份。
随着技术发展的不断加快和机器自动化的发展，对人的需求将会减少。很多工作将会消失，所谓的“好工作”也会过时。马丁・福特在《机器人时代》中表示，在可预见的将来，机器人行业将与大数据、移动通信等进行跨领域技术融合，基于服务创新的机器人产业体系也许很快就要到来。
人工智能时代的到来范文2
【关键词】人工智能 超级计算力
一、引言
（一）问题提出
人工智能作为下一代技术发展的趋势，其方向也是众多科技界人士关心的问题。很多科学家预言，人工智能不仅仅是人类技术突破的下一个阶段，而且更是人工智能的发展潜力必将超出人类的控制，成为新一个物种，甚至可能替代人类，“统治”地球，我们抱着研究的目的，来探讨人工智能技术发展的方向与途径。
人工智能技术的发展对大多数人而言，是浑然不觉，全无概念的，但是从近年来各大科技公司的战略与产品上看，人工智能的确已经成为当下科技界争夺的战略制高点，苹果的Siri语音助手，谷歌的无人驾驶等单向的人工智能技术已经非常成熟，而大量的科技公司正在投入巨大的精力与财力进行研究，可以预见，在不久的将来，人工智能技术必将成为人类生产生活领域中广泛应用的技术之一。而对其进行发展脉络和规律的判断与估计也是十分必要的，也是顺应技术趋势，推动技术创新的必由之路。
（二）目的与意义
一方面，对于科学研究来说，繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更正确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，人工智能这门科学的详细目标也天然跟着时代的变化而发展。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰硕信息的逻辑结构。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相称有效的途径。
另一方面，对于人类的生产生活甚至未来来说，人工智能技术的快速发展，不仅会在更大程度上解放人的劳动时间与降低工作辛劳程度，使得人们越来越离不开机器的工作，并且每个人的生活方式发生根本性的转变，而且，更重要的是，在未来，人类是否会与机器进行深度融合，发展处全新的生命构造体，以此来迭代和进化，实现人类和机器人的和谐共存，还是人工智能会自动发展出自我意识，而在将来的某一个时点，机器人们将会对他们的缔造者――人类举起屠刀，实现自己称霸的野心，这也不得而知，因此，对人工智能的路径探讨是十分必要和有重大意义的。
二、人工智能发展趋势
（一）人工智能的准确定位
人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
（二）人工智能的发展趋势研究
1、自我存续。这是一个十分显眼的要求，人工智能如果作为一个新物种存在，其必须拥有自我生存的能力，即离开人类，人工智能技术必将仍然存在。而且人工智能将与其他物种和环境形成新型交流互动方式。以极端的情况来说，如果人类在将来的某一天消失了，而人工智能必须拥有维持自身生存和发展机制和技术，如果是电量不足，核心机器人将会指挥挖掘型机器再次挖煤，或核能机器人运用核能来发电，以维持自身的正常运转，而这一切的工作都是在人工智能的机器内部解决，而并不需要人类的参与，这就是人工智能的自我生存功能。
2、自我迭代更新。这是在自我存续的基础之上发展而来的。一个机器，一代机器的存在可能并不是问题，而要想机器向人类一样代代繁衍不绝，则对人工智能来说，绝对是一个巨大的障碍。因此，在机器自身的自我繁殖更新迭代，也是必须要进行的过程，这就需要强人工智能的高度运用，来对整个机器人生态进行实时评估，不断地提出新的发展要求，而且立即组织机器人中的“科学家”对其进行研究与探讨，实验与创造，或者是融入生物技术而与之进行基因式的合作，这些都是不确定的，唯一能确定的是，离开人类的独立人工智能必须要有发展创造出更新更快更强的人工智能的能力。
3、自我认同。人工智能的自我认同分两个层面，一方面是对内进行认同，另一方面，是对外进行认同。如果假定人工智能是人类的发展方向，其必须会对人类关心的终极问题等产生同样的巨大疑惑，比如我是谁？我从哪里来？要到哪里去？宇宙的界限是什么？而且以人工智能的水平来看，它一定不会停留在思考的层面上，而是会进行各种不同的实验与探索，已验证自己的猜想。另一方面，人工智能作为一个以理性而存在的物种，其合作是建立在种种规章制度之上，而一旦有机器发现制度的漏洞，就会有进行套利和损人利己的动机，而阻止这种情况的发生，只能是建立在机器人的情感共同体的基础之上，即是机器人产生同样的情感，而形成有效率的合作与分工，而不会因为短期利益牺牲长远利益。
三、结论
由上述探讨可知，人工智能的发展道路还是非常漫长而艰辛的。对于其是否会取代人类，这个问题要依赖于将来的技术发展和人类的生命形态的演变而定，而我们对人工智能进行的物种化探讨是非常有必要的，也是对人工智能技术的发展和对其风险的防控具有借鉴意义的一个环节，是我们进行科学技术开发的留有的一个客观冷静的分析角度。
参考文献：
人工智能时代的到来范文3
如果你坐在车里，对着空气说，“我想在附近找个地方吃饭”。你的车会立即回应说“已为您找到附近10个餐厅”。你接着说：“我想吃火锅，还想看场电影。”汽车会筛选出周边有电影院的海底捞王府井店。如果你说现在前往，导航就会立即开始线路规划。
注意，这不是说梦话，这是千真万确。整个过程，你不需要打招呼，也不需要动手进行任何操作。对于开车的司机来说，这套由科大讯飞研发的“飞鱼助手”语音操作系统简直是梦寐以求的行车神器。
现在，讯飞、百度等企业的人工智能已经把科幻片一样的黑科技变成了现实。汽车、电视机、电冰箱、电灯，任何你能想到的电器都能跟你愉快地聊天，并按照语音指令完成各N操作。
这些都是基于深度神经网络的语音识别技术来实现的。语音识别技术，简单说就是让计算机“听懂”人类的语音，将语音中包含的文字信息提取出来。该项技术在智能计算机系统中扮演着重要角色，相当于给计算机装上了“耳朵”，使其实现人机通信和交互。目前语音识别准确率可达到97%。
“随着万物互联时代到来，以语音为主、键盘触摸为辅的人机交互正逐渐成为刚需。未来5到10年，人工智能会像水和电一样成为我们生活的必需品，深刻改变我们的世界。”科大讯飞董事长刘庆峰说。
如今，以智能语音技术为主的人工智能已在手机、教育、家具、汽车、医疗、服务机器人等多个领域显示出巨大的应用潜力。
事件
国内首个动漫IP定制儿童智能语音灯在京东众筹
国内首个结合《虫虫派》动漫IP进行深度定制的智能家居产品――虫虫派系列智能语音灯已在京东火热开启众筹。据悉，虫虫派系列智能语音灯是轻生活科技根据中国领导力学术带头人杨思卓的作品《虫虫派》3D动漫进行IP深度整合定制的智能语音灯，是给12岁以下的小朋友特别定制的成长玩伴。
杨思卓长期致力于领导力研究和少儿教育，非常关注儿童成长，其漫画图解领导力的《虫虫派》用寓教于乐的形式，依据现代心理学特点，塑造了6个生动活泼的动漫形象，通过他们的成长故事来引导小朋友提升面对困难和人际关系的处理能力，而虫虫派系列智能语音灯正好对应了这6个动漫形象。
动漫IP与智能语音灯完美结合。每台智能语音灯那肤如凝脂又亭亭玉立的陶瓷灯身上都有与之相对应的动漫形象，并在灵动的宽檐帽上搭配有与动漫形象性格相匹配的色彩，还动用了《虫虫派》原班声优为角色对应的智能语音灯进行声音录制，希望通过动漫IP整合和人机交互的形式，将《虫虫派》积极向上的思想理念潜移默化的传递出来，陪伴每一位小朋友更健康快乐的成长。
离线智能语音技术强大又有趣。作为主打“智能语音”的灯，虫虫派系列智能语音灯的语音操控功能是核心亮点。依托轻生活科技对于智能语音交互、物联网技术和云服务软件技术的超强整合能力，推出了处于行业前沿的离线智能语音技术，即无需联网和下载手机App，只需对着智能语音灯喊话就能与《虫虫派》中的动漫角色交谈，并按你的语音指令进行开/关灯、亮度调节、延迟关灯、歌曲播放等的操作。
另外，经过超1W条录音样本的检测调教，虫虫派系列智能语音灯的语音识别正确率高达到95%，真正做到了让小朋友与智能语音灯沟通无阻碍、玩得更尽兴。
设计细节有更多人性化考量。虫虫派系列智能语音灯造型婀娜，通体曲线优雅柔和，触感温润不硌手，该设计还斩获了红帆工业设计大奖，小朋友可以放心使用。
此外，智能语音灯采用了寿命超过5W小时的LED灯，光线柔和，不伤眼睛，可调节光线强弱来适应不同生活氛围对光线的要求，还可通过喊话自动设置5～20分钟的熄灯时间，为了不惊醒浅睡眠的小朋友，智能语音灯采用了渐进熄灯方式自然过渡到睡眠环境。
当小朋友困了或者睡眼惺忪，不想说话的时候，可以用手掌轻压宽檐帽来调节开关和亮度，也可以通过关闭智能语音灯底部语音交互按键，进入到手摸触控模式。
背景 人工智能迎来第三次浪潮
人工智能（AI）是2016年除了共享自行车（摩拜、OFO等）外最火的投资主题了，特别是自去年3月份阿尔法狗（AIphago）战胜韩国围棋高手李世石的世纪之战开始，很多投资者及创业者的目光都聚焦于人工智能，资本跑马圈地，创业BP（商业计划书）言必称AI+，不时冒出机器学习、深度学习等炫酷概念，就像几年前的团购、O2O、P2P、共享经济的创投浪潮一样。
实际上，人工智能不是新鲜事物，这已经是人工智能的第三次，第一波是源于1956年的达特茅斯会议，人工智能概念初出茅庐就得到各界的吹捧，然而，人工智能并不如人们所想象的那样乐观，1970年左右，研究几乎停滞，热情消退。
上世纪80年代，日本提出雄心勃勃的“人工智能电脑”计划，该计划随着1987年Lisp机器商业化的失败，AI再次进入低迷期，人们意识到人工智能的问题不仅仅是硬件，更多的是软件及算法层面得不到突破。
第三次浪潮源于上世纪90年代，由于摩尔定律所到来的产业变革，人工智能得到长足发展，代表性事件如1997年IBM的深蓝在国际象棋比赛中战胜世界冠军卡斯帕罗夫，Geoff Hinton在2006年发现了训练高层神经网络的有效算法，并且在2012年的ImageNet评测领域大大突破了以前的算法。深度学习算法的应用使得语音识别、图像识别取得长足进步，围绕语音、图像、机器人、自动驾驶等人工智能技术的创新企业大量涌现。
人工智能时代的到来范文4
【关键词】计算机技术 人工智能 金融领域 应用
随着信息时代的到来，人们逐渐提高了对计算机网络技术的要求，希望利用计算机技术获得更加智能化、人性化的服务。因此，人工智能在计算机网络中有着十分重要的作用，由于人工智能的配合与支持，计算机网络技术得到了更好的发展。下面本文简述一下人工智能的概念、优势及发展过程中存在的问题，详细的分析基于计算机的人工智能在金融领域的应用情况。
1 简述人工智能的概念、优势及存在的问题
通过综合计算机、语言学、心理学等众多学科，而形成一门具有应用性的技术，就叫做人工智能。其主要目标是模仿或超越人的智能，并将该理念运用到机器中，让机器拥有像人一样的思维、能力和行为等。下面我们主要利用表格介绍人工智能的优势、发展情况及其存在的问题，如表1所示。
2 基于计算机的人工智能给金融领域带来的影响
2.1 促使金融行业服务模式更加主动
在金融行业中，主要是人与人服务价值进行交换的过程，核心因素是人。因此，如果想要促进金融行业的快速发展，就必须加大对人力、物力等的资金投入，来维护与客户之间的关系，进而发现客户真正的需求，得到金融业务的真正价值。随着计算机在人们生活中的广泛应用，我们开发了网银、APP等软件，大力促进金融机构的系统建设工作，提高了客户与金融机构交流的便利性。人工智能的快速发展，有利于更深处的服务价值链高端的金融，为客户提供个性化和人性化的服务。同时，也有利于支持各类金融分析、金融交易中的决策，监督防控后台风险等。
2.2 进一步提升了对金融大数据处理的能力
金融行业在市场分析、投资顾问、风险控制、客户信息等方面有着许多有用或无用的信息，需要我们进行辨别。但是数据单位都是海量级别，且大量数据的存在方式又都是非结构化的，如扫描客户的证件信息等，浪费人力、物力、存储内存等，还无法转成可分析的数据。而在运用人工智能的深度学习系统后，可以大幅度的降低人力成本、提高数据处理能力、提升金融行业风控等。
3 基于计算机的人工智能在金融领域中的应用
随着国际巨头公司将人工智能技术渗透于产品的各个方面，国内金融行业也开始使用人工智能技术，下面我们以阿里巴巴、交通银行、平安集团等的应用情况进行分析。
3.1 阿里巴巴
阿里巴巴利用人工智能技术，在客户服务、征信、智能投顾、保险、互联网小贷等多个领域进行了创新和应用，下面我们根据阿里巴巴旗下的蚂蚁金服所公布的数据进行分析，如表2所示。
3.2 平安集团
在人工智能技术出现以后，平安集团旗下的平安科技人工智能实验室开始大规模的研发人工智能的金融应用。如开展了人像识别，对指定银行区域进行整体监控，进而对陌生人的行为进行识别，保证银行物理区域安全性；开展智能客服，用户拨打后直接说出服务需求，系统识别客户语音内容后，即可转接相应模块，节省了客户选择菜单的时间。
4 总结
综上所述，我们可以发现人工智能技术在金融行业广泛应用后，有效的节省了解决客户问题的时间，技术难度较低，有利于商业价值的迅速实现。虽然就目前来说，人工智能在绝大部分领域还不能替代人力，但是能起到较大的辅助作用。而在金融行业中，则可以尝试在多个领域运用相关技术，不管是提升客户体验还是风险防范中，都可以进行较多的探索和尝试。
参考文献
[1]郝登山.人工智能在计算机网络技术中的应用分析[J].中国新通信，2016，18（01）：87-89.
[2]程东亮.人工智能在金融领域应用现状及安全风险探析[J].金融科技时代，2016（09）：47-49.
[3]郝登山.人工智能在计算机网络技术中的应用分析[J].中国新通信，2016，18（01）：87-89.
人工智能时代的到来范文5
日本是世界上最重要的制造大国之一，在信息通讯领域也具有很强的研发能力。人工智能时代，日本企业有哪些最新的动向？这些新动向，又将如何影响中国市场？ `
机器人向导能说多国语言
《t望东方周刊》记者在日本看到，自动驾驶、机器人走上生产线、对话型机器人等基本的人工智能应用，在日本基本已经进入试验或使用的阶段。
其中，机器人在生产线上的使用已经相当普遍。而对话型机器人已经能够简单回答一些问题。
在东京举行的“日立社会创新论坛2016”上，日立公司研发的第三代对话型机器人EMIEW3的展位被挤得水泄不通。展位上，一位“刚刚来到”日本的金发碧眼的女士，想去购买一些特产，但不知道去哪里买。她向EMIEW提问后，后者用英语指引她去了附近的礼品店。
据介绍，EMIEW今后将被用在机场、火车站、大型公共设施等游客集中的地方，它将可以使用不同语言回答游客提出的问题。而且，如果出现了几个人同时向一个EMIEW提问的情况，附近其他的EMIEW会赶过来帮忙，而且无需游客再次提问，新到的EMIEW可以直接回答问题。
EMIEW3之所以如此“聪明”，是因为它具有一个“远程大脑”――将机器人信息技术平台与基于“云”的智能处理系统和远程操作系统相连接，就共同构成了这个“远程大脑”，可以指挥和控制不同位置的多个机器人。
日立公司相关负责人表示，他们还在持续研发对话型机器人，让其具有多语言、多功能、联合提供服务的功能，未来还有可能将它引入中国。
把“制造”变成“智造”
作为以制造能力驰名世界的“百年老店”，日立在人工智能时代思考的更多问题是：如何把“制造”全面转型为“智造”？
在“日立社会创新论坛2016”上，日立制作所执行役社长兼CEO东原敏昭告诉《t望东方周刊》，面对新的时代和挑战，日立提出的概念是“协创”。
具体来说，就是基于日立的制造能力和技术，与客户共同、个性化解决生产中遇到的问题。
“首先，日立会和客户共同分析遇到的问题，这被我们称为‘课题共有’，然后将问题‘可视化’，最后共同设计解决问题的商业模式，经过效果模拟后，进入实施。”东原敏昭说。
比如，作为全球顶尖的高铁车辆和控制系统的提供商，日立为英国大型城际铁路项目制造的Class 800系列已于2015年运抵伦敦，预计将于今年投入运营。这是英国铁路史上也罕有的新列车制造、置换大单，且涵盖了长达近30年的维保服务，日立在欧洲市场的业务也将同步展开。
为什么日立可以在众多强大的竞争对手中胜出？日立轨道业务单元首席战略官光富真哉告诉《t望东方周刊》：“具有提供综合解决方案的能力，让日立区别于其他同行厂家。”
更具体来说，日立不仅能够提供车辆、信号设备等，还拥有充足的IT、物联网技术，能够将商务数据、机械数据和客流等重要相关大数据放入物联网平台，通过可视化、图像识别等人工智能的方式，提出一整套更完备的解决方案与服务体系。
比如，通过日立影像识别技术，能够随时监控车站客流状况，在拥挤人流到来之前，采取分流、增加列车数量等方式，避免发生踩踏事件等。同时，通过对车站客流大数据的分析，能够知道客流年龄、消费喜好等关键信息，指导地铁车站的商业规划。
不再追求一枝独秀
日立把这个诞生于物联网时代的平台命名为“Lumada”，它具有开放、适用性强、高信赖度等特点。最值得关注的，则是它的通用性，任何企业、社团、机构都可以使用。
面对已经到来的大数据和人工智能时代，北美提出了“工业互联网”概念，欧洲在谈“工业4.0”，中国提出“中国制造2025”，日本的愿景则是建成“让人人充满活力又舒适”的、“超级智能”的“5.0社会”。
放眼看去，具有较强制造业实力的日本企业很多，除了日立，还有东芝、三菱电机、松下、夏普、三菱重工等“群雄”。但让日立真正独树一帜的，是它兼具强大制造能力和信息处理能力的综合实力。
前些年，日立提出了制造业与信息技术的“融合”的“软硬兼施”（能提供IT解决方案，同时更能提供相关设备，能够为其进行总装）的概念，并一直坚持在全球推进以此为基础的社会创新事业。
人工智能时代的到来范文6
新时代的到来
后数据爆炸时代
其实整个人类的发展历史，就是人类不断尝试记录、测量自身和世界的过程。无论从古时候人类发明算盘、阿拉伯数字，又到近明二进制计算机，都像是这一现象的反映，而人类对自己，包括对世界的认知还是那么浅。比如描述一个人时还只能说这人是男是女，是老是少，身高、体重等；提到环境时会说气温怎么样、湿度怎么样……但人类对于数据测量的需求一直没有减弱。
根据TalkingData的数据统计，目前在中国，智能手机（含平板电脑）有13.05亿用户，智能手表等可穿戴设备已经达到千万级，这意味着什么？智能手机、智能设备基本上人手一部甚至更多，而每部智能手机平均携带多达16种的传感器，每天产生1G数据。这不仅加强了人类感知和数字化世界的能力，也让数据以前所未有的速度在产生和发展。所有这一切现象，都揭示了以人为中心的世界正在加速数字化。这是一个数据爆发的时代。
人工智能：已经过了单纯积累数据量的时代
移动设备已经成为人类身体的延伸。根据TalkingData的数据统计，我们每天使用手机将近四个小时。不管是上网，还是在现实生活中，在家、上班、吃饭、旅游、消费……我们所有的足迹都被默默地记录了下来。数据行业迎来了历史上最好的时刻――数据爆发的时刻。
但这已不是一个单纯的积累数据量的时代，新的时代对计算提出了更高的挑战。
第一， 这些数据并不是所有的都被存储和收集。大量隐形数据的采集、运算、存储、传输等领域依然存在着巨大的障碍。
第二， 如何从大量的数据里面解读人的动作、识别人的场景是更重要的问题。现在很多数据都是非结构化的情境数据，例如图像、声音、姿态、动作，需要人工智能的帮忙从中提炼有价值的信息。世界上顶尖的技术公司都在尝试用算法、机器学习去还原人在现实生活中的动作，不管视觉、听觉、姿态、感知还是做一些基础的工作，现在语音、图像识别技术都在大规模发展，但是为什么当数十亿大脑神经元彼此传递信号时，就会出现喜爱、恐惧或愤怒的主观感受呢？对此，我们依然一无所知。人工智能对世界的认知还停留在早期阶段。
数据促进了人工智能的发展。AI过去与现在的最大区别是，必须具备的计算能力、原始数据和处理速度现在都有了，因此AI技术现在能大放异彩。目前人工智能在识别（包括认知）产生很大进展的原因首先是数据量带来的。谷歌在语音识别领域取得了很大的突破，但这背后的原因是谷歌建立了几十亿音频的库，而且用人类的智慧标注它，所以可以用算法、人工智能找到模式，甚至可以区别不同口音。图像也是如此：过去几十年里，人类花了大量时间去标注这些图像，我们才能在图像里面切割识别出各种各样的物体。没有这些人的智慧现在人工智能达不到这样的程度。
人的智慧：AlphaGo背后的故事
以AlphaGo人工智能为代表的AI复兴体现对于世界的认知能力正在加强。在过去的几年间，我们看到，机器学习、强大的算法、强大的处理能力和所谓的“大数据”已可以让机器做一些让人印象深刻的事，比如：实时语言翻译、在复杂的城市环境中安全地开车。
AlphaGo战胜人类被视为AI历史上的里程碑事件。大家看到AlphaGo战胜了李世石，但是不知道背后的故事。TalkingData的CEO崔晓波作为亲历者之一（这场棋赛的解说者），看事情的角度和大家不同，他看到了数据的力量。
他认为，在这场比赛中，关键的获胜因素有两个：
第一，要有足够的数据支撑。AI要模拟人，它首先要知道人在面对不同事情的时候是怎么去把握的，而这种判断和把握的能力就是出自于成千上万的海量数据得出的结果。
AlphaGo拥有一个数据库，里面有十几万份人类6～9段职业棋手的对弈棋谱。Alphago从中模仿人类常见的落子方式，根据谷歌透露的数据，模仿的准确率达到了57%。也就是说，单单这一项功能，就可使AlphaGo在一步的选择上有57%的概率与人类高等级职业棋手相同。2014年，Google来到中国棋院买棋谱，近两年累计记录的棋谱数量是过去几百年的总和：根据KGS统计，KGS平台每年专业段位的对局棋谱的累积量，近三年研究的棋谱数量都接近20万。GoGoD平台的累积大约8.5万专业段位棋谱。18万的棋谱共有近2500万的局面，每一局面都可上下左右、镜面翻转，这个2500万局面就能再乘以8，这个数据量已经能够支撑深度学习。
第二，要有人类的智慧。AlphaGo在下棋的时候“聪明”得像一个人，大量的数据提供了它“思考”的来源。但AI不是由大数据一手决定的，还有人的经验和智慧。AI会发展成什么样？打个比方：大数据是土壤和养分，AI是植物，而人就是园丁。土壤和养分让植物长得好，但也离不开人的修剪和培养。替AlphaGo持棋跟李世石对战的那个人本身就是六段的高手，他在训练AlphaGo时，加入了大量的人工智慧和人为规则，这些都是被人忽略的。我们过大强调AI的作用，更现实的还是要引入专家的智能、人的智慧，在数据科学和数据工程不断完善的情况下，提高AI的水平。
虽然AI应用能使一些任务变得自动化，但人类判断全部交由算法负责几乎不可能发生。更现实的方法是，使用数据科学和工程不断完善并提升人类的判断质量。当数据十分充足，依靠统计学的方法进行决策是恰当且合理的。当没有数据或拥有的数据十分有限时，采用群体智慧和其他心理学方法能够更好地进行决策。“智能”数据应用将把日程工作自动化，从而空出更多时间让人类专家专注于需要他们专业判断的工作，以及从事社会认知和共情等非认识能力的行动。比如：保险公司可以使用深度学习系统，将估算受损汽车的成本修理费用变得自动化。但在可以预见的未来，人类仍将是“决策过程中的一部分”。
数据为本，AI为核心，人为关键
这个时代叫做智能数据时代
智能数据，不同于传统的数据，就是添加了人工智能和人的智慧的数据，这个名词的出现，揭示了数据、人和机器三者之间的有机联系。这种有机联系赋予数据更多价值，赋予数据心智。现阶段数据内容包含的信息量越来越大、维度越来越多，从图像、声音等富媒体数据，逐渐过渡到人的动作、姿态、行为轨迹，再加上地理位置、天气、社会群体行为等，按照以往处理数据的思路已经难以适应“数据”本身发展的速度。一个融合人类智慧、人工智能和海量非结构化数据的智能数据时代已经来临。因此，“发展多年的‘大数据’即将进入‘下半场’”。
这个时代最重要的三个要素是：数据、AI，人的智慧。做个比喻，数据相当人的血液，人工智能相当于人的心脏，心脏需要血液，同时把血液输送给全身，如此往复循环。人的智慧是什么？大脑是不可替代的。所有这一切构成了智能时代的三个要素。
数据时代的颠覆和挑战
未来，数据行业本身将会面临进一步的洗牌，能够更好地应用异构的、情境化的数据，能够开发更加智能的算法，能够开源撬动生态价值流动的企业会获取更大的竞争优势，也就是说，能够驾驭智能数据的企业得天下。这样，竞争优势会内生叠加，进一步帮助企业吸引更多的人才和技术；人才和技术持续集中，根据数据分布的特点，中小型企业将被迫向垂直数据应用领域转型，并稳定在垂直领域，但同时又不得不依托于大型生态的数据连接能力，最终呈现一种“一大多小”两极分化、“小依附大”的竞争态势。
对于其他行业来说，企业将面临四个方面的挑战。1）业务数据化：所有业务都以数据的形式进行流转。2）数据资产化：在很多企业，业务与运营没有形成闭环；数据没有资产化，只是先储存起来而已。智能数据时代，会倒过来，业务可能不赚钱，但数据将体现出商业价值。3）应用场景化：企业与用户的每一个交互点，都具有改变用户认知的功能，因此场景化将成为营销的核心。4）技术开源化。智能数据首先会颠覆那些比较依赖于快速决策的高频交易行业，比如高新技术企业、零售、广告……还有为这些行业提供决策支撑服务的专业企业、商、咨询服务商等。紧接着，传统行业的各个环节也会受到极大颠覆，出现新的销售渠道和获客手段，极大地更新行业平均效率。
智能数据时代的新商业范式：新贝叶斯定律
智能数据时代，数据离所有企业的商业价值都很近。在交流过程中，基本上客户只问一类问题：好像大数据这个系统投入很大，到底有没有价值，到底怎么产生商业价值，商业价值又体现在哪些方面？这类问题的终极答案会在这个时代得到揭示。一个新的商业范式诞生了，TalkingData称之为“新贝叶斯定律”。
贝叶斯定律是大数据时代重要的定律，无处不在，所有的机器学习算法、图像识别、语音识别，一切统计方程式后面都是这个定律在起作用，大数据满足了修正到最接近现实的基础条件――数据量的积累。在此基础上，与传统统计学不同的是，贝叶斯定律集合了人的智慧，在决策的过程中，我们能够不断修正，更快地做出正确的决策。比如说炮兵在瞄准目标时，先根据自己的经验试射，在首发不中的情况下，马上根据炮弹的落点修正，这样三到五次就可以命中目标了，这种瞄准的方法就是贝叶斯定律，强调的是首先靠人的智慧，来确定一种方案，做一个决定，后续不断地通过吸收数据来调整方案；数据量越大最后越能得到一个接近现实的结果。
