人工智能三驾马车：大数据、算力和算法

　　1956年，达特茅斯会议的召开及“人工智能”概念的首次提出，标志着人 工智能的诞生。之后10余年，人工智能迎来了发展史上的第一个小高峰，相继 取得了如工业机器人和聊天机器人等一批令人瞩目的研究成果。但由于计算机 有限的内存和处理性能不足以解决实际的人工智能问题，整个人工智能领域都 遭遇了“瓶颈”，人工智能发展进入了消沉期。1980年，第一届机器学习国际 研讨会在卡内基梅隆大学召开，标志着机器学习在全世界的兴起。随后出现的 神经网络反向传播算法，更是加速了神经网络的研究进程，各种专家系统被人 们广泛应用。但随着专家系统的应用领域越来越广，问题也逐渐暴露出来，专 家系统应用有限，且经常在常识性问题上出错，人工智能迎来了第二个寒冬。 1997年，IBM的超级计算机 “深蓝”战胜了当时的国际象棋世界冠军，成为 人工智能史上的一个重要里程碑，人工智能开始了平稳向上的发展。以2006年 加拿大多伦多大学Geoffrey Hinton教授提出深度学习神经网络为标志，人工 智能进入了新的快速发展阶段。 在新时期的人工智能发展中，数据、算法、算力并称为推动人工智能发展 的三驾马车：其中数据是人工智能发展的基础，为人工智能发展提供了源源不 断的数据资源；算法是人工智能发展的内在推动力，为人工智能带来了相应的 实现手段；算力是人工智能发展的平台，为人工智能技术的实现提供了坚实保障。 数据、算法、算力共同推动人工智能不断向前发展，缺一不可。 本书从人工智能的定义入手，阐述了人工智能的概念、发展历程、研究目标、 应用场景及人工智能带来的机遇和挑战。从第二章开始详细阐述人工智能发展 的核心要素：大数据、云计算和深度学习，论证了这三大要素对人工智能发展 的影响。通过阅读本书，读者不仅能够学习人工智能涉及的各方面知识，而且 能够深入学习人工智能的关键技术。我们也希望读者通过阅读本书，能够将人 工智能技术和实际应用场景结合起来，实现人工智能的落地应用，共同创建一 个智能的时代。

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