回顧過去的十余年，人工智能的進步可謂“耀眼”。尤其是從2015年“阿法狗”橫空出世之后，人工智能行業(yè)的發(fā)展速度一騎絕塵。歸根結(jié)底，是人類在人工智能領(lǐng)域探索50余年，最終才在半導體技術(shù)和網(wǎng)站開發(fā)軟件技術(shù)的幫助下，找到了機器學習領(lǐng)域的突破口。

隨著時間的推移，人們發(fā)生事情開始轉(zhuǎn)變——在越來越多的應(yīng)用場景下，網(wǎng)站開發(fā)數(shù)據(jù)反倒成為了阻礙人工智能的大因素。一來越來越復雜的人工智能需要的數(shù)據(jù)量直線上升，二來現(xiàn)實中的數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)隱私問題難以解決。

現(xiàn)實世界中，人工智能所需的數(shù)據(jù)，大多都會以“數(shù)據(jù)孤島”的方式分布。行業(yè)與行業(yè)、企業(yè)與企業(yè)，甚至部門與部門之間，都會存在現(xiàn)實的“數(shù)據(jù)鴻溝”。對于自身網(wǎng)站開發(fā)數(shù)字經(jīng)營過程中產(chǎn)生的新型資產(chǎn)，每個主體的數(shù)據(jù)都是寶貴的，更不要提其中涉及到的用戶隱私問題。

放眼網(wǎng)站開發(fā)人工智能的整體發(fā)展趨勢，2000年后取得重大突破的機器學習，還將作為人工智能的主要“突破口”，數(shù)據(jù)也將扮演整個人工智能實現(xiàn)過程中的關(guān)鍵角色。

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