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人工智能想要实现与人类相似的智能水平,就必须要具备相应的计算能力。
1997年,IBM“深蓝”在世界象棋中战胜世界棋王卡斯帕罗夫,*重要原因就是其强悍的数据处理能力。在研发过程中,IBM研制小组向“深蓝”输入100年来所有国际特级大师开局和残局的下法。
“深蓝”每秒能够进行2亿次的运算,能够通过计算预判之后的12步,对比做出*的决策。谷歌的搜索引擎与亚马逊的智能系统也都是人工智能的具体应用领域,在大量数据的训练下,无论是谷歌的搜索结果,还是亚马逊的结果,都越来越*,这构成了两家数据公司的核心竞争力。
生活中的各类系统,在搜集用户的个性化数据之后,利用机器学,为用户反馈出*的结果。创业公司“头条”便是利用数据获取*的典型案例。
当行业日渐开放,越来越多的算法选择了开源,此时数据便成为了影响人工智能成败的关键点。丰富、多维度的情景化数据使人工智能更多更深的被应用起来。
当然相应的,人工智能的深度应用,又产生了更加海量、*、高质量的面向情景的数据,为人工智能的进一步优化提供了条件。
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