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是的，对人工智能来说，最重要的就是数据。
在过去的几年中，人工智能和机器学习已经取得了指数级的进步。科幻小说常常把人工智能描绘成具有人类特征的机器人，而人工智能实际涵盖了从谷歌搜索算法到IBM沃森再到自动武器等多种功能。
世界上最具影响力的科技公司，如亚马逊、脸书、谷歌和微软，都显示出对人工智能和机器学习（ML）探索研究的兴趣。以下是谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊在2016年10月谷歌Pixel手机发布会上的发言内容：
在过去10年里，人类一直在致力打造一个以移动科技为先的世界。在未来10年里，我们将转向一个以“人工智能为先”的世界。
举一个简单的人工智能的例子，你使用的虚拟助手，如Siri、谷歌Now和Alexa，通过记录你的声音并将记录数据上传到云端，然后处理这些语句，最后做出回答。你对你的虚拟助手所说的一切都会被传输到这些具有数据分析功能的人工智能引擎中，同时这些数据会被保留下来为以后的分析和不断改进提供参考。
人工智能需要大数据
所有这一切都表明，在所有这些快速进步和商业应用的表面之下，隐藏着人工智能工程最重要的事实：如果没有数据，一切都将会是苍白无力的。为了让人工智能科技可以发挥它神奇的能力，数据是必要的。大量的数据。事实上，数据库越巨大，人工智能就越智能。
大数据基础设施、深度学习模式以及其他一切都是为数据服务的，反过来则不成立了。人工智能要想做出大规模的数据分析，则需要具备从大数据中获取关键信息的能力，同时大数据提供给了人工智能不断学习和进化的必要知识。要充分利用人工智能的潜力，从数据中获得深刻的见解，企业首先需要找到一种整合和简化数据的方法。这就是为什么获得足够的数据是人工智能创新最重要的因素之一。
如今，为你的企业开发人工智能科技变得比以前容易了很多。对于基础设施、算法和平台，你有很多选择可以实现你的目标。然而，准确而相关的训练数据是与其他训练数据不同的。这就是为什么许多大型人工智能平台，如TensorFlow、Rekognition、Polly和IBM沃森都愿意让你免费使用它们的服务，只要它们可以获得你的数据。因为它们需要通过这些数据对人工智能系统进行不断地改进。
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