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摘要：半個多世紀的某個夏天，麥卡錫明斯基等眾科學家們舉辦了一次，共同研究用機器模擬智能的問題，也是在那時，人工智能的理念正式被提出人工智能簡稱，能根據(jù)大量的歷史資料和實時觀察找出對于未來預測性的洞察。
半個多世紀的某個夏天，麥卡錫、明斯基等眾科學家們舉辦了一次Party，共同研究用機器模擬智能的問題，也是在那時，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！
人工智能（Artificial Intelligence）簡稱AI，AI能根據(jù)大量的歷史資料和實時觀察（real－time observation）找出對于未來預測性的洞察（predictive insights）。
如今人工智能商業(yè)化正在快速推進中，比如我們所知道和了解的人像識別、圖像識別技術、語音識別、自然語言理解、用戶畫像等。此類技術也現(xiàn)階段已經(jīng)在金融、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)得到應用！
對于未來而言，人工智能會在人類生活的方方面面，發(fā)揮越來越多的作用，也會刷更多的存在感，慢慢的更會懂我們很多！
不遠的將來會有越來越多的自動化的系統(tǒng)出現(xiàn)，比如刷臉支付已經(jīng)在來的路上了！
人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及云計算，彼此之間皆存在著千絲萬縷的“親緣”關系！
先以人工智能為例，拋棄其他任何，也便不會有今天大紅大紫的人工智能！
不得不說的人工智能背后的基石：大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)是人工智能的基石，目前的深度學習主要是建立在大數(shù)據(jù)的基礎上，即對大數(shù)據(jù)進行訓練，并從中歸納出可以被計算機運用在類似數(shù)據(jù)上的知識或規(guī)律。
簡單而言何為大數(shù)據(jù)？
雖然很多人將其定義為“大數(shù)據(jù)就是大規(guī)模的數(shù)據(jù)”。
但是，這個說法并不準確！
“大規(guī)?！敝皇侵笖?shù)據(jù)的量而言。
數(shù)據(jù)量大，并不代表著數(shù)據(jù)一定有可以被深度學習算法利用的價值。
例如：地球繞太陽運轉的過程中，每一秒鐘記錄一次地球相對太陽的運動速度、位置，可以得到大量數(shù)據(jù)?？扇绻挥羞@樣的數(shù)據(jù)，其實并沒有太多可以挖掘的價值！
大數(shù)據(jù)這里我們參閱馬丁·希爾伯特的總結，今天我們常說的大數(shù)據(jù)其實是在2000年后，因為信息交換、信息存儲、信息處理三個方面能力的大幅增長而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)：
信息交換：據(jù)估算，從1986年到2007年這20年間，地球上每天可以通過既有信息通道交換的信息數(shù)量增長了約217倍，這些信息的數(shù)字化程度，則從1986年的約20%增長到2007年的約99.9%。在數(shù)字化信息爆炸式增長的過程里，每個參與信息交換的節(jié)點都可以在短時間內接收并存儲大量數(shù)據(jù)。
信息存儲：全球信息存儲能力大約每3年翻一番。從1986年到2007年這20年間，全球信息存儲能力增加了約120倍，所存儲信息的數(shù)字化程度也從1986年的約1%增長到2007年的約94%。1986年時，即便用上我們所有的信息載體、存儲手段，我們也不過能存儲全世界所交換信息的大約1%，而2007年這個數(shù)字已經(jīng)增長到大約16%。信息存儲能力的增加為我們利用大數(shù)據(jù)提供了近乎無限的想象空間。
信息處理：有了海量的信息獲取能力和信息存儲能力，我們也必須有對這些信息進行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在數(shù)據(jù)量逐漸增大的同時，也相應建立了靈活、強大的分布式數(shù)據(jù)處理集群。
大數(shù)據(jù)在應用層面：大數(shù)據(jù)往往可以取代傳統(tǒng)意義上的抽樣調查、大數(shù)據(jù)都可以實時獲取、大數(shù)據(jù)往往混合了來自多個數(shù)據(jù)源的多維度信息、大數(shù)據(jù)的價值在于數(shù)據(jù)分析以及分析基礎上的數(shù)據(jù)挖掘和智能決策。
美國《大西洋月刊》公布的一段A.I.聊天記錄截圖
延伸閱讀：聊天機器人竟自創(chuàng)語言“對話” 臉書將其緊急關停
實際上人工智能的發(fā)展，離不開海量數(shù)據(jù)進行訓練，究其根本大數(shù)據(jù)的循環(huán)往復無數(shù)次的訓練才有了人工+智能！
沒有人工智能的物聯(lián)網(wǎng)：沒大戲
而物流網(wǎng)又讓人工智能：更準確
物聯(lián)網(wǎng)：英文名為Internet of Things，可以簡單地理解為物物相連的互聯(lián)網(wǎng)，正是得益于大數(shù)據(jù)和云計算的支持，互聯(lián)網(wǎng)才正在向物聯(lián)網(wǎng)擴展，并進一步升級至體驗更佳、解放生產(chǎn)力的人工智能時代。
在未來，虛擬世界的一切將真正實現(xiàn)物理化！
物聯(lián)網(wǎng)主要通過各種設備（比如RFID，傳感器，二維碼等）的接口將現(xiàn)實世界的物體連接到互聯(lián)網(wǎng)上，或者使它們互相連接，以實現(xiàn)信息的傳遞和處理。
對于人工智能而言，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）其實肩負了一個至關重要的任務：資料收集
概念上，物聯(lián)網(wǎng)可連接大量不同的設備及裝置，包括：家用電器和穿戴式設備。嵌入在各個產(chǎn)品中的傳感器（sensor）便會不斷地將新數(shù)據(jù)上傳至云端。這些新的數(shù)據(jù)以后可以被人工智能處理和分析，以生成所需要的信息并繼續(xù)積累知識。
互聯(lián)網(wǎng)在現(xiàn)實的物理世界之外新建了一個虛擬世界，物聯(lián)網(wǎng)將會把兩個世界融為一體。
物聯(lián)網(wǎng)的終極效果是萬物互聯(lián)，不僅僅是人機和信息的交互，還有更深入的生物功能識別讀取等等！
人工智能背后強大的助推器：云計算
云計算（詳情參閱之前回答：什么是云計算？）是將我們傳統(tǒng)的IT工作轉為以網(wǎng)絡為依托的云平臺運行，NIST（美國國家標準與技術研究院）在2011年下半年公布了云計算定義的最終稿，給出了云計算模式所具備的5個基本特征（按需自助服務、廣泛的網(wǎng)絡訪問、資源共享、快速的可伸縮性和可度量的服務）、3種服務模式（SaaS（軟件即服務）、PaaS（平臺即服務）和IaaS（基礎設施即服務））和4種部署方式（私有云、社區(qū)云、公有云和混合云）
云計算發(fā)展較早，經(jīng)過10年發(fā)展，國內已經(jīng)擁有超百億規(guī)模，云計算也不再只是充當存儲與計算的工具而已！
未來可以預見的是，云計算將在助力人工智能發(fā)展層面意義深遠！
而反之，人工智能的迅猛發(fā)展、巨大數(shù)據(jù)的積累，也將會為云計算帶來的未知和可能性！
人工智能也好、大數(shù)據(jù)也好、物聯(lián)網(wǎng)及云計算也好，彼此依附相互助力，藕不斷絲且相連！合力搭檔在一起：
給未來多一些可能，給未知多一些可能性，給不可能多一些可能！
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摘要：邊緣計算保障大量的計算需要在離終端很近的區(qū)域完成計算，完成苛刻的低延時服務響應。邊緣計算和云計算又有何區(qū)別呢實際上這兩者都是處理大數(shù)據(jù)的計算運行方式。 云計算showImg(https://segmentfault.com/img/bVboEmR?w=600&h=404);一種利用互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)隨時隨地、按需、便捷地使用共享計算設施、存儲設備、應用程序等資源的計算模式。云計算系統(tǒng)由云平臺、...
摘要：在此文中，我們將討論物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)和云計算這三種技術之間的相互關系。其背后的原因是大量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)生成將為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)。因此，對于上述兩點，我們明確認為需要為物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)采用基于云的系統(tǒng)。我們現(xiàn)在的社會正在步入物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算時代。這些技術中的每一個都會有瓶頸，例如可伸縮性差安全性問題以及傳統(tǒng)信息技術框架中的安裝困難，容錯、維護和性能低下。因此，我們需要利用這些技術中的每一種來...
摘要：月日，阿里巴巴集團首次對外推出了物聯(lián)網(wǎng)整體戰(zhàn)略，包括阿里云阿里智能等事業(yè)群，聯(lián)合打造面向物聯(lián)網(wǎng)時代的服務平臺，共同為企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者賦能。阿里云將嚴格遵守去年月份發(fā)起的數(shù)據(jù)保護倡議書，也希望全行業(yè)能夠自律，共同迎接物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)?！ ?月29日，阿里巴巴集團首次對外推出了物聯(lián)網(wǎng)整體戰(zhàn)略，包括阿里云、阿里智能、YunOS等事業(yè)群，聯(lián)合打造面向物聯(lián)網(wǎng)時代的服務平臺，共同為企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者賦能。阿...
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