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机器人
人工智能与汽车驾驶
人工智能可以看作由三个层次构成，分别是基础层、技术层和应用层。基础层为算力支撑，包括AI芯片、云计算等，技术层的核心为算法平台，应用层就是AI在各种场景下的应用。
若用驾驶汽车和人工智能做对比，基础层就相当于汽车，技术层相当于驾驶员，用汽车拉货、拉人就是各种应用。
驾驶员驾驶汽车经过理论学习和起步停车等基础训练后，就具备了基本的驾驶技能，就像人工智能有了云计算平台和算法后，就具备了“思维”的物质基础。然而只有这些还是不够的，如果驾驶员不到实际场地上去练习，就掌握不了实际的驾驶技能，更谈不上完成实际任务。对于人工智能来说，汽车训练场地就意味着人工智能的应用场景，人工智能的数据就来源于各种场景。驾驶员驾驶汽车在山路、高速公路、乡镇集市、城市道路、雨雪湿滑路段等不同的场地训练后，就能掌握不同场地下开车的特殊技能。同样，AI在商场、工厂、学校、医院、酒店、饭店等等场合下，进行交易、制造、诊断、服务、社交等训练，就能通过核心算法掌握不同场景下的实际技能，这些场景提供的是特有的大数据，经过这些场景的训练，使得人工智能具备人一样的智能，就能在这些场合替代人做很多工作。
AI时代的创新需要算法和数据的双轮驱动，优秀的算法可以产生越来越多有价值的数据，有价值的数据又会反过来推进算法的进一步提升和改进。
近几年AI的快速发展就得益于算法和数据的互相促进，循环迭代。
最后更新：2017-11-09 22:49:51