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自去年AlphaGo戰勝李世石以來，AI的熱度一致居高不下，將近期了解知識簡單梳理，供大家學習和討論。
什么是大數據-大數據時代，數據不再僅僅指數字或數字構成的，數據的范疇要大的多。包括：互聯網上的任何內容，比如文字、圖片以及視頻;書籍中的文字內容;醫院里包括醫學影像在內的所有醫學檔案資料;公司里的設計圖紙、設計文檔等;科學研究中的各種觀測數據以及歷史研究成果;甚至我們人類活動本身，也可被看成一種特殊的數據，比如我們在微信朋友圈等社交網絡的行為，瀏覽網絡的記錄，我們每天的出行軌跡、活動范圍等。從以上數據來源的紛繁復雜性，大數據的“大”的特征是不言而喻的，但大數據的特征不僅僅是體量大，還需要具備多維度以及完備性的特點，才足以刻畫出一個立體的事物。
什么是人工智能-學術界將人工智能分為傳統人工智能方法和現代人工智能方法。那么傳統人工智能方法是怎樣的呢-其實簡單地講，傳統人工智能的思路是，首先了解人類是如何產生智能的，然后讓機器按照人的思路去做。這是對人工智能直覺認識，早期科學家也在這個方向上進行了很長時間的研究，到20世紀60年代末實在發展不下去了。
20世紀70年代，人類開始嘗試機器智能的另外一條發展道路，即采用數據驅動和超級計算的方法。該方法首先被康內爾大學的教授賈里尼克用于研究語音識別，在賈里尼克之前，各個大學和研究所得專家們在這個問題上已經花了近20年的時間，主流的研究方法有兩個特點：一是讓計算機盡可能地模擬人的發音特點和聽覺特征，二是利用人工智能的方法理解人所講的完整語句。對于*一項研究，又被稱為特征提取，大家提取特征的方式不一，好壞也不一。對于第二項研究，大家都采用了傳統人工智能方法，基于語法規則和語義規則。但賈里尼克不是語言學專家，而是一位通信專家，在他看來，語音識別其實就是一個通信問題。
通信過程
典型的通信過程如圖1所示。對端是信息源，將所要表達的觀點組織成語言然后表達出來，實際上是信息編碼的過程。信息源發出的語音通過聲道、空氣等媒介傳播到本端，本端對所接收的信息進行解讀，理解對端意思的過程就是信息解碼的過程。既然是通信問題，就采用解決通信問題的方法，為此賈里尼克用兩個數學模型分別表示信源和信道，找到數學模型后，下一步就是采用統計的方法用大數據訓練模型的參數，這就是“機器學習”的過程。在這個過程中，需要有大量的數據和足夠的計算能力。
數據使用的基本流程 |
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