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首先，吴军解释说，之所以能实现人工智能，很大程度上是靠数据，还要建立数据模型。互联网时代的大数据，让人工智能有了巨大提高。人工智能会影响很多行业，吴军在演讲里，主要举了体育行业和医疗行业的例子。 体育的例子如下：美国NBA的金州勇士队，六年前还是全联盟倒数第二名。新老板接手后，请工程师团队做了大数据分析，改变了球队的传统打法，引进了投篮更准的球员。他们还开发了一整套算法，计算出了整个球队12个人相互传球的几百种组合，以及应对球场更复杂情况的对策。训练的时候，不再只是训练一般的基本功，而是更聚焦于训练球员习惯在什么情况下，本能地把球传给该传的人，这样组织进攻的效率就非常高。因此只用了五年时间，金州勇士就拿下了NBA总冠军。 再来说说人工智能怎么影响医疗行业的。我们都知道，现在想治愈癌症非常困难，因为每个人的基因不同，即便是两人得了同一种癌症，出错的基因也不尽相同。科学家想要找到癌症的共性，研制抗癌药，但实际上不能保证对所有患者都有效。像美国最有名的研制抗癌药的公司，研制出来的治疗乳腺癌的药物，也就对约20%的患者特别有效，对其他人效果一般。另外，癌细胞在不断变化，可能患者对一种药吃了十年一直有效，但是突然复发，没有新药能治。 吴军说，未来人类可以用新的大数据和人工智能，把所有导致癌症基因变化的组合给找出来，然后研制一种药，尽量覆盖更多的组合。比如病人张三来了，做一下基因测序，根据情况给他吃503号药。后来基因突变了，重新做测序，再去吃726号药。只要不断吃药，病情就能得到控制。理论上任何一种疾病，都可以给每个不同的人吃不同的药。像谷歌成立的大数据医疗公司就在做这件事。 除了治疗癌症，在大数据的基础上，人工智能还能协助诊断疾病。吴军在他的《智能时代》里说，人们看病都喜欢找老大夫，因为老大夫更有经验。实际上，老大夫积累的经验也是通过学习病例得来的。而且，人学习得再快也不如计算机快。一个放射科大夫一生阅读研究的病例很难超过10万个，但是计算机很容易从上百万病例中学习。 2012年，谷歌科学比赛的第一名是一位高中生，她通过对700多万乳腺癌患者数据的机器学习，设计了一种乳腺癌癌细胞位置的算法，位置预测的准确率达96%，已经超过了目前专科医生的水平。这个高中生采用的图像处理和机器学习的算法都不复杂，成功完全得益于大数据，因为没有哪个医生能见识700多万个病例。 大数据处理信息服务商金盛网聚WJFabric认为，大数据已成为企业发展新的底盘，其中包括行业数据、企业自身运营数据、客户数据以及可掌握的竞品数据等。数据的最大特点是对历史及现状的精确描述，同时能够直观反应现存问题，这就为企业提供了发展方向，即，寻找更有效的方式解决问题。如果所有企业都重视大数据的积累及应用，对于行业来讲，这是巨大的进步，同时也是行业财富的积累过程，会为行业的快速发展提供新的动力。未来，传统行业接入人工智能已成定势，而人工智能务须以大数据构建其新的底盘。因此可以说，企业对于大数据的重视程度以及开发利用决定着企业未来发展的高度。 |
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