数字基础设施：数字中国的底层架构和技术基础——工保网(8)

人工智能与大数据的关系
大数据是当前科技领域的基调，大数据催生了人工智能的爆发。大数据是人工智能的基础，将大数据转变为知识或生产力，离不开机器学习。机器学习是实现人工智能的一种方法，它既是让机器实现人工智能的技术核心，又是让机器具有类似人的智能的根本途径。机器学习实现人工智能的关键就是利用海量数据的训练，通过算法解析数据，从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。
人工智能、机器学习和深度学习，三者是层层包含的关系，机器学习是实现人工智能的一种技术或方法，而深度学习则是实现机器学习的一种技术或方法。深度学习是机器学习的一个子领域，是利用一系列”深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。深度学习的核心是让机器模仿人脑的机制去解释图像、文本和声音等数据，进而自己获得“知识”，并在不断地解释数据中修正和增长已有的知识，提高智能水平，这为机器自身的智力“成长”提供了一条路径。
大数据技术帮助提升了深度学习的算法性能，反过来人工智能技术的发展显著提高了大数据自主分析的能力。如果不具有智能技术，即使存在所需的庞大数据，也无法对大数据进行收集、处理、分析，无法从中发掘出新的意义、产生新的价值。人工智能技术通过读懂视频、音频甚至人类自语言，分析物联网中大量琐碎的非结构化数据，可以总结出其中隐含的规律，支持智能决策。
人工智能与区块链的关系
区块链可以为人工智能的发展提供非常大的支持，因为在人工智能发展过程中，机器学习需要依赖算法的不断改进和优化，期间需要不断地试错，这正是区块链的优势所在。区块链可以快速有效地让一个人工智能项目实现小组分工，更大可能地获取人工智能开发所需的各类资源，并通过散布在各地的终端，把人们都拉进人工智能的开发小组中，实现人工智能的快速迭代。
区块链模式不仅有利于人工智能技术的开发，而且在某种程度上解决了人工智能潜在的道德问题，比如说，现在很多人认为隐私不安全、个人行为不受控，甚至对整个人类社会信用体系不信任，这些都可能通过区块链技术来解决，因为所有的开发者分布在不同的领域、不同的地区，不同的国度，拥有不同的目标倾向，因此人工智能的学习最终可能会涵盖各种各样不同的价值观，而这可能会带来远超出人类想象的成功。
人工智能与云计算的关系
云平台或云设施已经成为企业或客户低成本获取人工智能服务的最重要渠道。云计算的大规模并行和分布式计算能力带来了低成本、高效率的计算力，并降低了计算成本。目前在商业领域，经过云服务商自身业务验证的人工智能技术备受企业决策者青睐。业内认为与微软、亚马逊、谷歌等企业相比，阿里巴巴的智能商业能力在商业和技术结合层面仍是最佳范例。