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“Internet of Things（物聯(lián)網(wǎng)）”，是新一代信息技術(shù)的重要組成部分，也是"信息化"時(shí)代的重要發(fā)展階段。物聯(lián)網(wǎng)在之前被定義為通過射頻識別(RFID)、紅外線感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器、氣體感應(yīng)器等信息傳感設(shè)備按約定的協(xié)議把任何物品與互聯(lián)網(wǎng)連接起來進(jìn)行信息交換，以實(shí)現(xiàn)智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)，簡言之物聯(lián)網(wǎng)就是“物物相連的互聯(lián)網(wǎng)”。后來被重新定義為當(dāng)下幾乎所有技術(shù)與計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)物體與物體之間：環(huán)境以及狀態(tài)信息實(shí)時(shí)的實(shí)時(shí)共享以及智能化的收集、傳遞、處理、執(zhí)行。廣義上說，當(dāng)下涉及的信息技術(shù)的應(yīng)用，都可以納入物聯(lián)網(wǎng)的范疇。 

“The cloud computing（云計(jì)算）”——是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動(dòng)態(tài)易擴(kuò)展且經(jīng)常是虛擬化的資源。這個(gè)概念并不是指購買應(yīng)用然后將其安裝至你的計(jì)算機(jī)上，而是根據(jù)你的需求租賃應(yīng)用并使用互聯(lián)網(wǎng)訪問它們。就是這樣，這就是“云計(jì)算”。你可能聽過“software as a service(軟件即服務(wù))”這個(gè)術(shù)語，它有個(gè)很酷的縮寫“Saas”。本質(zhì)上是一樣的。它是一種集中式托管軟件，可以通過訂閱來獲得服務(wù)。如今這條船已經(jīng)開始為投資者揚(yáng)帆起航，CRMSaas提供商Salesforce.com表示在10年里返利高達(dá)780%。對于投資者而言，“云計(jì)算”和“Saas”已經(jīng)是過時(shí)的新聞了，他們正在尋找計(jì)算領(lǐng)域中下一個(gè)大目標(biāo)。 

“Big Data（大數(shù)據(jù)）”——“大數(shù)據(jù)”，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價(jià)值密度)、Veracity（真實(shí)性）。它指的是新技術(shù)帶來的海量數(shù)據(jù)，比如“物聯(lián)網(wǎng)”和基因組學(xué)。這些數(shù)據(jù)集如此之大，如此復(fù)雜，以至于我們不能用傳統(tǒng)的應(yīng)用程序?qū)ζ溥M(jìn)行分析。我們需要建立新的應(yīng)用程序來分析這些“大數(shù)據(jù)”。在最近一篇文章里，我們看了看5大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)公司的收入，尋找“picksand shovels(鎬和鏟子，指的是那些在特定行業(yè)或商品中提供重要工具、產(chǎn)品或服務(wù)的公司)”在這個(gè)行業(yè)中扮演的角色。這些公司做的投資，似乎只有一家可行。也許如今這個(gè)領(lǐng)域最大的玩家是PalantirTechnologies，一家估值高達(dá)250億美元的私人企業(yè)，這應(yīng)該更能詮釋“大數(shù)據(jù)”的含義。眾所周知，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)是一回事，分析它則又是另一回事，因?yàn)楝F(xiàn)在80%的數(shù)據(jù)都不是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如新聞文章，研究報(bào)告，和企業(yè)數(shù)據(jù)。

“Machine Lean（機(jī)器學(xué)習(xí)）”，是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過從數(shù)據(jù)中歸納出如何執(zhí)行類似任務(wù)的方法。在手動(dòng)編程不適用的情況下，這通常是可行的并且非常劃算。隨著更多數(shù)據(jù)的可用，越來越多的問題可以得到解決。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)正在被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域。然而，開發(fā)一個(gè)成功的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序需要大量難以在教科書中找到的“黑色藝術(shù)(blackart)”。

“Deep Learning（深度學(xué)習(xí)）” - 本質(zhì)上，我們可以讓計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)所有非結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)，然后使用不同的方法，如“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，來模仿人類大腦的工作方式。深度學(xué)習(xí)在“大數(shù)據(jù)”中使用算法尋找復(fù)雜的關(guān)系，然后我們進(jìn)一步完善這些算法，使它們表現(xiàn)的更加出色。計(jì)算機(jī)可以在已有經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上隨著時(shí)間不斷學(xué)習(xí)更多的能力，就像大腦會(huì)自然而然地做一些事情，也稱作“認(rèn)知計(jì)算”。我們大概都聽說過IBM的認(rèn)知計(jì)算平臺Watson，它將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到翻譯以及語音和文本的相互轉(zhuǎn)換領(lǐng)域。雖然還沒有人純粹地將“深度學(xué)習(xí)”應(yīng)用到我們熟知的股票行業(yè)，但如今已有相當(dāng)多的初創(chuàng)公司正在嘗試將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到不同行業(yè)。深度學(xué)習(xí)或認(rèn)知計(jì)算是人工智能的一種形式。

“DNN,Deep Neural Networks（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）”，最重要的是表示學(xué)習(xí)的能力。

如果從復(fù)雜度這個(gè)角度去解釋的話，我們就沒法說清楚為什么扁平的(flat)，或者寬的網(wǎng)絡(luò)做不到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能?實(shí)際上我們把網(wǎng)絡(luò)變寬，雖然它的效率不是那么高，但是它同樣也能起到增加復(fù)雜度的能力。實(shí)際上只要有一個(gè)隱層，加無限多的神經(jīng)元進(jìn)去，它的復(fù)雜度也會(huì)變得很大。但是這樣的模型在應(yīng)用里面怎么試，我們都發(fā)現(xiàn)它不如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好。所以從復(fù)雜度的角度可能很難回答這個(gè)問題，我們需要一點(diǎn)更深入的思考。所以我們要問這么一個(gè)問題：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里面最本質(zhì)的東西到底是什么?今天我們的回答是，表示學(xué)習(xí)的能力。以往我們用機(jī)器學(xué)習(xí)解決一個(gè)問題的時(shí)候，首先我們拿到一個(gè)數(shù)據(jù)，比如說這個(gè)數(shù)據(jù)對象是個(gè)圖像，然后我們就用很多特征把它描述出來，比如說顏色、紋理等等。這些特征都是我們?nèi)祟悓＜彝ㄟ^手工來設(shè)計(jì)的，表達(dá)出來之后我們再去進(jìn)行學(xué)習(xí)。而今天我們有了深度學(xué)習(xí)之后，現(xiàn)在不再需要手工去設(shè)計(jì)特征了。

“Artificial Intelligence（人工智能）”- 在這個(gè)領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)開始處理數(shù)據(jù)，并從中推斷復(fù)雜的關(guān)系，就像人類那樣。那么我們應(yīng)該如何去衡量結(jié)果的好壞呢?最常用的方法也就是“圖靈測試”，盡管一些研究人員認(rèn)為這是業(yè)余愛好者才會(huì)感興趣的問題。雖然IBM是人工智能專利的領(lǐng)先持有者(500+)，但在人工智能領(lǐng)域仍有許多其它初創(chuàng)公司，比如我們之前強(qiáng)調(diào)的Vicarious公司，幾乎所有人都支持它。Vicarious公司主要是創(chuàng)建軟件代碼，然后使用相對小的數(shù)據(jù)量和計(jì)算能力來復(fù)制人類大腦。然而現(xiàn)在使用極小的計(jì)算能力很有意義，如果我們可以掌握量子計(jì)算，那么這將不是一個(gè)問題。

“AI云服務(wù)平臺”也同樣成為激烈競爭的戰(zhàn)場。與會(huì)的許多企業(yè)基于各個(gè)領(lǐng)域，推出了各自基于云服務(wù)的人工智能平臺，像著名的Google的TensorFlow；AWS推出構(gòu)建和部署ML模型的Sagemaker；IBM有Watson；百度自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有Apollo平臺，語音技術(shù)、視頻處理技術(shù)領(lǐng)域有DuerOS平臺等。既然“AI云服務(wù)”成為發(fā)展的趨勢，那么這些AI的大佬們自然不會(huì)錯(cuò)過這個(gè)機(jī)會(huì)，因?yàn)槠脚_的競爭就意味著用戶的競爭，說到底是意味著數(shù)據(jù)入口和流量的競爭。

“Quantum Computing（量子計(jì)算）”- 我們可以利用奇妙的量子物理，建立一臺比我們今天所擁有的任何東西更為強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)。我們可以開始討論“量子糾纏（quantum entanglement）”以及把東西凍結(jié)到絕對零度需要什么，可誰會(huì)關(guān)心這些呢。量子計(jì)算有什么潛力?我們今天又在哪里呢?就在最近，谷歌宣布，他們利用D-Wave 2來解決一個(gè)優(yōu)化問題（有1000個(gè)變量），比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)快1億倍。形象的來說，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)需要處理10000年的事情D-Wave 2只需1秒就能完成。

量子糾纏(Quantum Entanglement)，或稱量子纏結(jié)，是一種量子力學(xué)現(xiàn)象，是1935年由愛因斯坦、波多爾斯基和羅森提出的一種波，其量子態(tài)表達(dá)式：其中x1，x2分別代表了兩個(gè)粒子的坐標(biāo)，這樣一個(gè)量子態(tài)的基本特征是在任何表象下，它都不可以寫成兩個(gè)子系統(tǒng)的量子態(tài)的直積的形式。 定義上描述復(fù)合系統(tǒng)(具有兩個(gè)以上的成員系統(tǒng))之一類特殊的量子態(tài)，此量子態(tài)無法分解為成員系統(tǒng)各自量子態(tài)之張量積(tensor product)。量子糾纏技術(shù)是安全的傳輸信息的加密技術(shù)，與超光速傳遞信息無關(guān)。盡管知道這些粒子之間"交流"的速度很快，但我們卻無法利用這種聯(lián)系以如此快的速度控制和傳遞信息。因此愛因斯坦提出的規(guī)則，也即任何信息傳遞的速度都無法超過光速，仍然成立。 實(shí)際上的糾纏作用并不很遠(yuǎn)，而且一旦干涉其中的一方，糾纏態(tài)就會(huì)自動(dòng)消除。