人工智能是什么？
人工智能技术旨在根据数据和分析赋予计算机做出类似人类思维方式与判断的能力。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等。人工智能的目标是能够胜任通常需要人类智能才能完成的复杂工作，帮助人类以更高效的方式进行思考与决策，其核心能力应体现在三个方面：
1.计算智能：机器可以具备超强的记忆力和超快的计算能力，从海量数据当中，进行深度学习和积累，从过去的经验当中获得领悟，并用于当前环境。例如，Google AlphaGo利用增强学习技术，借助价值网络与策略网络这两种深度神经网络，完胜围棋冠军。
2.感知智能：机器具备视觉、听觉、触觉等感知能力，可将前端非结构化数据进行结构化，并以人类的沟通方式与用户进行互动。例如，Google的无人驾驶汽车通过各种传感器对周围进行处理处理，从而有效地对障碍物、汽车或骑行者做出迅速避让。
其实，人工智能从提出到现在已经有几十年的时间，只所以在近些年获得爆发式增长？是因为云计算、物联网和大数据等数字技术的日趋成熟，人工智能才取得实质性进展：云计算为人工智能提供了开放平台，物联网确保数据的实时分享，而大数据则为深度学习提供无限资源及算法的支持。与这些颠覆技术的有机结合驱动了人工智能技术不断升级，为实现其由“智能感知”向“智能思考”与“智能决策”的演进打下了扎实的根基。
云计算
云计算是商业模式与游戏规则的颠覆技术。云能力允许个人和企业以新的模式进行交互，并且有助于跨平台数据分析与资源共享，从而最大限度地提升企业的运营效率、响应速度与创新能力。如今，云计算已经被越来越多的企业 视为数字化转型的核心战略。
同时，随着IaaS（基础设施即服务）的稳固发展，来自于PaaS（平台即服务）的需求将更为强劲，以支持不断涌现的基于云的行业应用落地。而人工智能与云计算二者之间是什么关系呢？其实，通过神经网络进行深度学习的人工智能，其自身基础就是云计算技术。云计算能够以最低的成本、最快速灵活的方式为人工智能提供强大的数据处理能力。开放的人工智能API接口和人工智能工具，实质上会成为更高层次的云计算服务。目前，包括谷歌、IBM、亚马逊、微软在内的大部分人工智能厂商都已经开展了云服务，从而有效降低人工智能技术的使用门槛。
大数据
大数据在信息化时代的今天变得异常珍贵，然而，海 量的数据并非是高纯度的黄金，而是价值密度很低的矿石，数据量大、种类繁杂、价值密度低、瞬息万变等特点使得数据在获取与实用上困难异常。面对如此浩瀚而又多变的数据洪流，如何从中获得真相，则为大数据技术提供了广阔的施展空间。先进的分析技术可从大数据中提取更深入的商业智能和消费者洞察，生成描述性和预测性的信息。大数据技术已成 为一项在业务上优先考虑的工作任务，企业持续加大在数据收集、存储、分类、分析上的投入。
另外，大数据为人工智能的发展打开了一扇大门。大数据的质量、数量以及智能化，影响着人工智能的呈现效果。 大规模数据可以反馈到算法及技术本身，让人工智能技术通过数据的不断产生，发展出各种深度学习算法、强化自身能力。如今，拥有垄断性闭环数据并成功实现大数据商业落地的企业，包括美国的谷歌(Google)、脸书 (Facebook)及中国的阿里巴巴(Alibaba)、百度(Baidu)， 都是人工智能的早期受益者。比如，Facebook 的社交图谱、亚马逊(Amazon)的购物推荐系统、奈飞(Netflix) 的影片推荐系统，已经依靠深度学习和其他人工智能方 法，实现了大数据的商业价值。
物联网
当今，随着传感器、RFID、GPS等物联网技术成本的不断下降，互联设备数量正以惊人的速度增长，全球每分钟都会产生48000个物联网终端。当这些数以亿计的嵌入式设备遇上了人工智能， 便从最初只具备简单的连接属性发展到对周围环境的感知和设备的远程诊断，再到最终产品的深度学习、自我认知、自主运行等，设备越来越像人类的方式一样思考和行动。平日里我们所见到 的不能再普通的设备，在被赋予这种“智慧”之后 则创造了崭新的产品与服务，颠覆了我们传统的工作与生活方式。
