自负年夜 Google 的人工智能 AlphaGO 成为围棋界的百胜将近开端，AI(Artificial Intelligence，人工智能)这两个英文字，刹那间成为科技业最热点的关键字之一。而就在2017岁首?年代，早在 AI 范畴打下深挚基本?底细的 IBM Watson，除了打进一些数据办事公司、科技公司外，甚至进军医疗范畴，可以或许按照病患材料剖断青光眼，精确率高达95%。

我们来看看这个数据：2015年机械进修的周边市场范围约3.6亿美元，至2020年预估将冲破29亿美元，并在AI整体市场的50亿美元中占了约六成比重，可以说机械进修的技巧冲破，就是AI市场成长的原动力。

回到主动驾驶的例子，假使此次我们先不将海量的数据供给给机械，而是只告诉他“目标地”、“禁止碰撞”两项指令，然后任凭他赓续的Trial & Error，在掉败中汲取“经验”以达到进修的效不雅，最终也能抵达目标地(前提当然是没有遭受严重车祸影响行进才能)。如许在初始阶段不仰赖大年夜数据的进修方法，可以归类为“强化进修”。

我们如今已经迈入了AI与机械人逐渐代替仁攀类工作的年代，在不知不觉间，AI的相干技巧已经开端渗入渗出每小我生活的角落，大年夜Google与Facebook按照兴趣投放的告白、可以帮你找材料设定日历的语音助理Siri，背后都含有AI的概念与技巧。将来的生活无论是投资、交通、医疗、进修、临盆，将无处不是AI的踪迹，这个技巧也将彻底改变人们的生活模式。

强化进修的办法能补足机械在突发状况下的应变才能，AlphaGO 的开辟商 DeepMind 也深谙这项办法的长处，是以让 AlphaGO 也借着深度进修与强化进修的组合，在敌手下出料想之外的棋步时，随即建立新的经验，以做为将来在雷同局面下能克敌制胜的断定根据。

是什么让AI大年夜“科幻”变“科技”?

AI其实是个宏大年夜而复杂的概念，但大年夜都奠定于一项基本的关键技巧，这个技巧叫做“机械进修 Machine Learning”。

机械进修技巧，就是让机械拥有自立进修的才能，说起来很简单，但在1950年代技巧萌芽时代，演算法和硬体前提都不敷成熟，是直到近年明天将来益优良的演算法，与强健的硬体运算才能，才让机械进修的才能有冲破性进展，而个中带进展最为快速的一项关键技巧，就是大年夜家最耳熟能详的──“深度进修”。

既然机械进修重要，那么它毕竟是什么?魏何能进展神速?

“大年夜数据”进步了深度进修精准度

演算法及硬件前提的大年夜幅跃进供给了机械进修成长的优良前提，再加上数字化联网的蓬勃下带来的“大年夜数据”，便引爆了科技大年夜厂争相投入深度进修技巧的海潮。今朝不管是NVIDIA这类的芯片商，或善于演算法的Google、Facebook等软件商，最常提到大年夜事的机械进修的主流技巧，就是深度进修。

举个例子描述深度进修若何进行。想像一下，要让一台搭载深度进修才能的车辆进行主动驾驶，面对陌生的路线、随时有行人冲出马路的危险途况，机械怎么断定?经由过程深度进修，你可先一次供给机械海量的数据资讯，包含履秩娶号志、路树、行人、等，让它学会辨识情况中的物体为何，学会了，便有助于它在行进过程中快速而精准地避开障碍、找出最佳路径，并顺利抵达目标地。只要数据越丰富完全，机械就越可以或许进步一切辨识的精准度，以加强断定才能。

这么说来，要能让AI靠“深度进修”成长思虑才能，很大年夜程度是依附大年夜数据所赐，不过，这时刻我们就会见临一个问题：没有大年夜数据，深度进修就毫无用武之地了吗?

“小数据”的机械进修筹划也蓄势待发

大年夜数据带给深度进修强而有力的断定才能，但其实机械若要做到“进修”这件事，深度进修并不是独一办法。

为什愦我们须要“小数据”的 AI 培养筹划?

事实上，“获取足够大年夜量的数据”就是极耗成本的一件事，此外，有些数据如罕有疾病的病历、症状等本身就具罕见性，是以像是强化进修等低数据依附度机械进修筹划逐渐开端受到青睐，很多公司与研究机构也以此作为研发的尽力偏向。日前就有一间名为 Gamalon 的新创公司揭橥新技巧，表示其 AI 体系可仅用很少量的数据练习机械进修，就达到媲美进行深度进修后的精准辨识才能，成功吸引市场存眷。

除了一捌揭捉?赖大年夜数据的深度进修外，其他可降低数据量依附度的机械进修筹划正赓续酝酿中。在不远的将来，我们开车出门只要安稳的在后座歇息，不须担心安然与塞车问题，AI 天然会帮我们找到最佳路径;弹指轻点棘手机便会帮我们遴选出最合适的购物选择;还可能有贴身的虚拟健康参谋可咨询，并随时告诉我们天天的饮食是否均衡、甚至帮我们设计健康菜单。

AI 深刻生活的程度，说不定会比我们想像中来得更快。

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本文标题：人工智能技术是基于大数据吃饭的?

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