構成人工智慧的幾大要素

何為人工智慧？接地氣的說法就是電腦像人一樣思考像人一樣做事。

「人工智慧」是一個令人又愛又怕的詞，它可幫助人類做大量人類不願意承擔的工作，以及人類無法承擔的工作，但從另一方面來看，它也會取代現存人類的簡單初級工作，讓人類面臨失業，甚至被機器統治的風險，如何運用好人工智慧仍是擺在人類面前的難題。

從誕生至今，人工智慧經歷了漫長發展歲月，直到今天人工智慧的發展仍處於進化階段，我們所享受到的人工智慧所帶來的服務還有很大的進步空間，未來的人工智慧所能達到的水平，將遠超我們的想像。那麼實現真正的人工智慧需要些什麼必備條件呢？或者說，人工智慧離我們還有多遠？

大數據

任何科技都離不開數據支持，人工智慧也是一樣。輸入法可以提前預知你要輸入的文字，語音助手可以聽懂多重含義的命令，人臉識別可以準確判斷出站在鏡頭前的人是誰，這些都得益於大數據的幫助。

在一個特定的領域內，以語音識別為例，每個用戶每次輸入的語音都將成為數據之一，將這些語料集合起來就成為了一個豐富的資料庫。每個人都有不同的說話方式，包括停頓、語氣以及口音等等，當用戶對著軟體發出指令時，其將迅速在資料庫出匹配出最精準的語義，，更多的語料是讓語音助手「理解」複雜含義的基礎。

當一家公司擁有大數據時，它就能在某一個行業或領域中成為領導者，百度、阿里、騰訊、谷歌、微軟無一不是，在數據的支撐下，人工智慧會有更多可能。

深度學習能力

有了數據還不夠，人工智慧的要素還包含有深度學習的能力。2016年圍棋人工智慧程序AlphaGo以4:1的成績戰勝圍棋世界冠軍李世石，震驚了全世界，這便是計算機深度學習的體現。

圍棋需要對弈者擁有超強的計算能力，而計算機顯然在此方面佔據優勢，它可以在資料庫中找到所有對弈者的數據資料，分析對方的優勢及弱點，並據此找到規律成功擊破。人工智慧的計算能力遠超人類想像，人類要做的僅是設定一個參數或者說是領域範圍，給它足夠多的數據，它便可成為這一領域的超強能力者，實現人類無法達到的高度，在醫療領域同樣如此，但以上這些都僅限在特定領域之內。

高速網路

有了高速網路相當於有了一個運送數據的通道和路徑，當前各國都在部署5G網路，未來它將承擔起數據運送的重擔。數據顯示，5G網路下最高理論傳輸速度可達每秒數十GB，相比當前的4G網路快上數百倍。未來，人們將不僅只擁有智能手機一種終端設備，還會有各種配件以及智能家居產品，它們都需要網路的支持才能正常運轉，在高速網路環境下，大數據以及深度計算能力才有意義。

當網路速度有了更高的提升時，數據間的傳輸與互通將更加快速、高效，人工智慧可幫助我們在更短的時間內找到所需數據，縮短響應時間，在醫療、教育、汽車、機器人領域將提供巨大的支持。

智慧人類

人類是地球上最有智慧的生物，即使計算機的能力再強悍，也無法敵得過人腦思維能力的深度與廣度。人工智慧只有獲得了人類的支持才有可能成長、強大，人才也是實現人工智慧必不可少的要素之一。

創新工場董事長兼CEO李開復曾經表示：一個特別優秀的數學或計算機應屆畢業生經過六個月的培訓，就可以創造人工智慧的價值，就可以做人工智慧的工程師。可以說未來的人工智慧能達到什麼樣的高度掌握在年輕人的手中。

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