人工智能的核心是通过不断地进行机器学习，而让自己变得更加智能。2015年以来，人工智能开始大爆发。一方面是由于巨头整合了AI开源平台和芯片，技术快速发展，GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效：另一方面在于云计算、云存储的发展和当下海量数据的爆发，各类图像数据、文本数据、交易数据等为机器学习奠定了基础。机器学习利用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务，使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。
深度学习是机器学习的重要分支，作为新一代的计算模式，深度学习力图通过分层组合多个非线性函数来模拟人类神经系统的工作过程，其技术的突破掀起了人工智能的新一轮发展浪潮。深度学习的人工神经网络算法与传统计算模式不同，本质上是多层次的人工神经网络算法，即模仿人脑的神经网络，从最基本的单元上模拟了人类大脑的运行机制，它能够从输入的大量数据中自发地总结出规律，再举一反三，应用到其他的场景中。因此，它不需要人为地提取所需解决问题的特征或者总结规律来进行编程。
深度学习的典型代表是Google AlphaGo，而 AlphaGo Zero采用纯强化学习的方法进一步扩展了人工智能技术，不需要人类的样例或指导，不提供基本规则以外的任何领域知识，在它自我对弈的过程中，神经网络被调整、更新，以预测下一个落子位置以及对局的最终赢家，并以100：0的战绩击败AlphaGo。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，使所有的机器辅助功能成为可能，拓展了人工智能的领域范围。
深度学习系统一方面需要利用庞大的数据对其进行训练，另一方面系统中存在上万个参数需要调整，需要平台对现有数据及参数进行整合，向开发者开放，实现技术应用价值的最大化，因此在芯片和大数据之外，IT巨头争相开源人工智能平台，各种开源深度学习框架层出不穷。2015年以来，全球人工智能顶尖巨头陆续开源自身最核心的人工智能平台，其中包括Caffe、CNTK、MXNet、Neon、TensorFlow、Theano和Torch等。
人工智能技术正在逐渐发展，距离真正的成熟期还有很长的路要走，而单单依靠有限的企业去推动整个技术的发展力量相对有限，通过开源人工智能平台，能够群策群力，将更多的优秀人才调动到人工智能系统的开发中。开源人工智能平台可以增强云计算业务的吸引力和竞争力，比如用户使用谷歌开源的TensorFlow平台训练和导出自己所需要的人工智能模型，然后把模型导入TensorFlowServing对外提供预测类云服务，实质上是将开源深度学习工具用户直接变为其云计算服务的用户，现阶段包括阿里、亚马逊在内的云计算服务商都将机器学习平台嵌入其中，作为增强其竞争实力和吸引更多用户的方式。同时，开放的开发平台将带来下游应用的蓬勃发展。开源平台的建立在推动技术成熟的同时，对科技巨头来说，既整合了人才，又可以第一时间将开发成果接入自己的产品中，实现研发到商业化的快速过渡，从而在人工智能市场中占据先发优势。
人工智能与大数据技术导论
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