前言
近年來隨著網絡的快速發展，無所不在的終端設備與傳感器進入我們的生活，加上云端運算虛擬化技術與服務型商業模式的興起，讓計算機運算資源改以服務形式，經由互聯網直接取得，重新塑造信息產業供應鏈，在這個潮流下，物聯網(Internet of Things，IoT)無疑是眼下最熱門的話題之一，隨著傳感器的迅速普及，通過傳感器收集的巨量資料(Big Data)經過云端服務存儲及巨量數據的分析，以數據驅動服務價值，將是未來采用的技術創新，更是將引領下一個產業革命的典范轉移，成為未來企業新的商業模式。
物聯網與人工智能
物聯網是一個基于互聯網、傳統電信網等信息承載體，讓所有能夠被獨立尋址的普通物理對象實現互聯互通的網絡。物聯網一般為無線網，而由于每個人周圍的設備可以達到一千至五千個，所以物聯網可能要包含500兆至一千兆個物體。在物聯網上，每個人都可以應用電子卷標將真實的物體上網聯結，所以從物聯網的定義來看，智能電話、可穿戴設備、汽車、住房、消費類電子產品、醫療設備、工廠設備等城市基礎設施，都可成為一個端點 (Thing)，因此物聯網會產生巨量的數據。
另一方面自從IBM 的超級計算機 Watson 在 2011 年于在美國著名的知識答題節目“危險邊緣”，力挫兩位頂尖人類選手，成為當時冠軍，人工智能再度受到各方的關注。Watson 具備自然語言理解能力，還具有語義分析的能力，能分清反諷，雙關等特定語言現象。而這是構筑人工智能的重要技術“機器學習”的進化應用。“機器學習”是從巨量的數據庫數據中探勘構造一個模型，定義不同的參數，而學習這件事就是讓這個模型以程序的方式執行，利用測試數據(Training Data)來調整優化這些參數，等到訓練樣本到一定的程度后，參數的定義也成熟了，這支程序就可以做預測。而隨著取得的數據愈來愈龐大，傳統的機器學習算法行不通，必需要能夠自行學習知識而無須人工干預，這就是后來大家所熟知的深度學習領域。
責任編輯：黃焱林
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