到底什么是人工智能对于人工智能而言到底什么才是最重要的

现如今，人工智能已经被炒的非常火热，似乎不管是不是科技圈的人士，都要在嘴边聊上几句人工智能，以显示自己多么与时俱进。

人工智能的定义是让机器实现原来只有人类才能完成的任务，其核心是算法。

例如下图所示就是让机器模拟人各种能力的人工智能领域示意图：

当然一方面人工智能的确是未来的方向，而另一方面则是因为人工智能有可能是科技圈中的下一个黑天鹅。说不定什么时候，一只独角兽就会从中诞生。

但在此之前，一定要正确的认清什么才是真正的人工智能。                      我们既不是专家，也不是专门研究这种领域的学者，有没有简单的方法直接认识什么是真正的人工智能？

答案是有的。举一个简单的例子，之前人们也尝试教计算机下国际象棋。计算机经过学习之后，与人们依然互有胜负，在最终完全战胜人类的时候，时间已经过去了10年。而谷歌的AlphaGo，从什么都不会到围棋中不可战胜的存在只用了短短一年的时间。

由此可以看出，真正的人工智能体现在其卓越的学习能力。

如果你隔一段时间，大概3个月左右去看一个算法的进步，比如面部识别，如语音识别，如果该算法进步只是代数级，没有达到指数级，那么这种算法可能更多的是机器学习，还未达到人工智能水平。

既然已经辨别了什么是真正的人工智能，那么对于人工智能而言，什么才是最重要的。

可能有些人会说算法，有些人会说设备，有些人会说编程技术。虽然它们也是构成人工智能中重要的一环，但是这些都不是最重要的。对于真正的人工智能而言，最重要的永远是大数据，只有拥有完整的数据，人工智能才能真正的发展起来。就像是一把宝刀，需要有一块好的磨刀石才能让它更加锐利，而大数据恰好就是这块最好的磨刀石。就像是谷歌的AlphaGo，有人说为什么AlphaGo不去下象棋，而是只在围棋领域中称雄呢。

AlphaGo的专家则表示，不是他们不想这么做，而是无法这么做。因为在围棋中，日本人一直以来有保存棋谱的习惯，在每个棋谱上都标注了什么是第1手，什么是第100手，这样很容易被AlphaGo学习。但是对于象棋来说，自古以来大多数都是残局。虽说残局也很精彩，但是对于AlphaGo来说，它不知道残局形成的原因，对之前的步骤一无所知，这样就会对它的认知造成障碍。

这也说明，完整的数据对于人工智能多么重要。任何抛开数据谈人工智能的，全都是耍流氓。