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機器人
人工智能與汽車駕駛
人工智能可以看作由三個層次構成，分別是基礎層、技術層和應用層。基礎層為算力支撐，包括AI芯片、雲計算等，技術層的核心為算法平台，應用層就是AI在各種場景下的應用。
若用駕駛汽車和人工智能做對比，基礎層就相當於汽車，技術層相當於駕駛員，用汽車拉貨、拉人就是各種應用。
駕駛員駕駛汽車經過理論學習和起步停車等基礎訓練後，就具備了基本的駕駛技能，就像人工智能有了雲計算平台和算法後，就具備了“思維”的物質基礎。然而隻有這些還是不夠的，如果駕駛員不到實際場地上去練習，就掌握不了實際的駕駛技能，更談不上完成實際任務。對於人工智能來說，汽車訓練場地就意味著人工智能的應用場景，人工智能的數據就來源於各種場景。駕駛員駕駛汽車在山路、高速公路、鄉鎮集市、城市道路、雨雪濕滑路段等不同的場地訓練後，就能掌握不同場地下開車的特殊技能。同樣，AI在商場、工廠、學校、醫院、酒店、飯店等等場合下，進行交易、製造、診斷、服務、社交等訓練，就能通過核心算法掌握不同場景下的實際技能，這些場景提供的是特有的大數據，經過這些場景的訓練，使得人工智能具備人一樣的智能，就能在這些場合替代人做很多工作。
AI時代的創新需要算法和數據的雙輪驅動，優秀的算法可以產生越來越多有價值的數據，有價值的數據又會反過來推進算法的進一步提升和改進。
近幾年AI的快速發展就得益於算法和數據的互相促進，循環迭代。
最後更新：2017-11-09 22:49:51