智能時代將由大數(shù)據(jù)、和算力二者驅(qū)動，為什么這樣講，這一撥AI熱潮的興起有三個關鍵原因。

　　一是通過物聯(lián)網(wǎng)和移動物聯(lián)網(wǎng)等技術的大規(guī)模普及應用，大數(shù)據(jù)的爆炸式增長成為常態(tài)，產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)燃料。隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，可以說已經(jīng)構建了地球人類文明以來最強大的知識庫、數(shù)據(jù)庫和記憶庫，然而大數(shù)據(jù)燃料還在源源不斷地補充。

　　二是得益于強化學習和深度學習算法設計訓練的突破，在機器學習和智能算法層面進行了極大的拓展，讓機器學習算法得以走出實驗室，應用于工業(yè)界。這也是通過大數(shù)據(jù)分析預測解決不確定性問題的可行路徑之一，大數(shù)據(jù)條件下的多方博弈和復雜性預測問題，越發(fā)難以應用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)建模技術加以解決。

　　由于客觀世界的復雜性和大數(shù)據(jù)的相關性，傳統(tǒng)人工設定的淺層學習模型和編程規(guī)則更是難以應用于大數(shù)據(jù)挖掘分析和預測，而神經(jīng)網(wǎng)絡的再次崛起已經(jīng)讓機器緩緩睜開了眼睛，不僅能看圖說話還能聽會道，初步具備了對外在環(huán)境的感知能力。

　　三是GPU計算設備的普及，為大規(guī)模深度學習提供了強有力的計算資源。

　　數(shù)據(jù)：智能燃料如果大數(shù)據(jù)智能是我們要飛抵的AI星球，那么大數(shù)據(jù)就是火箭燃料，數(shù)據(jù)是智能系統(tǒng)與環(huán)境交互的第一手資料。AlphaGo為什么能在短短幾個月時間內(nèi)學會圍棋，而且戰(zhàn)勝了人類頂尖棋手?歸根結底，離不開棋譜大數(shù)據(jù)的支持(初期版本)，短短幾天就能學習和對弈上百萬盤棋譜，而人類頂尖棋手一輩子才下多少盤棋?人類的成長是一樣的道理，幼兒經(jīng)過幾百天的數(shù)據(jù)訓練，而且是在看到的物體、聽到的話語等輸入數(shù)據(jù)很有限的條件下，就能激發(fā)大腦里的神經(jīng)網(wǎng)絡，形成基本的聽說經(jīng)驗和學習能力。

　　算力：智能加速大數(shù)據(jù)智能的成功，數(shù)據(jù)、算法和算力，一個都不能少。自從深度學習于2012年大放異彩以來，GPU計算走入我們的生活并日益普及，從此大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練再無大的性能瓶頸。最早的神經(jīng)網(wǎng)絡已提出了數(shù)十年，為什么現(xiàn)在才能大規(guī)模應用，這跟計算機的高性能處理能力有莫大關系。大數(shù)據(jù)的處理離不開高性能計算(High Performance Computing, HPC)，其核心目標就是解決算力這一根本問題，這些是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)智能的必備要件。