人類總想預(yù)測(cè)未來，這讓凱文·凱利（別名KK）名聲大噪。其書《失控》成書于1994 年，預(yù)言了多年后大熱的概念，比如云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)、協(xié)作、共生、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)等。此預(yù)言式的作品讓KK在科技高速發(fā)展的中國收獲眾多粉絲。

就在2019年中國國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)上，KK在“AI賦能，引領(lǐng)未來”的主題演講中又給出了這樣的觀點(diǎn)：大數(shù)據(jù)時(shí)代，如果沒有人工智能，我們產(chǎn)生太多數(shù)據(jù)可能也是個(gè)麻煩，它將帶來的是挑戰(zhàn)而不是機(jī)遇。

沒有人工智能的數(shù)據(jù)是沒有用的。對(duì)比動(dòng)物智慧，人類的智慧能記住某一些東西，并在這個(gè)進(jìn)化的過程中不斷拓展大腦的能力，但還是不夠。而機(jī)器的認(rèn)知水平是可以超越人類的，而且是多維的認(rèn)知。作為工程師，要懂得通過三維甚至四維的觀念來看，但是不可能一下子達(dá)成。現(xiàn)在很重要的一點(diǎn)就是，當(dāng)我們?cè)?u>制造人工智能的時(shí)候，這種思維方法跟人類的思維想法不一樣。AI能夠模擬人的認(rèn)知，同時(shí)更具有創(chuàng)造力、更能夠解決問題，而且情緒會(huì)更少。
? ? ? ?AI可以模擬出真人的面孔，它能夠幫助我們?nèi)ヌ摌?gòu)、模擬人的樣子。人類做到這些需要使用不同的認(rèn)知細(xì)胞，但我們還不知道人的大腦里有多少神經(jīng)系統(tǒng)或神經(jīng)細(xì)胞可以讓我們獲得這種認(rèn)知，但我們可以去分析機(jī)器。比如自動(dòng)駕駛，比如AlphaGo打敗人類棋手等等的案例，我們不知道未來還會(huì)出現(xiàn)怎樣的場(chǎng)景。我們只知道現(xiàn)在數(shù)據(jù)很多，我們必須讓AI學(xué)會(huì)分析哪個(gè)是貓、哪個(gè)是狗。

大數(shù)據(jù)作為一個(gè)具有高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)，其戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)有特定價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理，否則大數(shù)據(jù)將是一堆無用的“垃圾”。

大數(shù)據(jù)是人工智能的數(shù)據(jù)支撐，人工智能是“消化”大數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)。人工智能究其本質(zhì)而言是對(duì)人的思維的信息過程的模擬（結(jié)構(gòu)模擬、功能模擬），人工智能對(duì)人類思維模擬程度越高，就需要越多越全的有價(jià)值的數(shù)據(jù)量。換句話說，人工智能從大數(shù)據(jù)中汲取認(rèn)識(shí)水平和能力，但同時(shí)又反哺于大數(shù)據(jù)，更成熟的人工智能能夠更高效、更有質(zhì)量地分析處理大數(shù)據(jù)，幫助大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)其價(jià)值。