物联网、大数据、人工智能等科技热词这几年或许每天都在科技头条中上百经常出现，究竟哪一种技术对人类社会的发展有更大的推展起到呢？不告诉是不是人有这样的困惑，事实上，它们都是未来的趋势，彼此之间并不矛盾。有人说道，万物网络的时代，大数据是未来的新石油。怎么去解读这一句话呢？我们告诉，物联网技术主要是构建物理世界（现实世界）和信息世界的融合，从而提供到现实世界海量、动态、多态以及关联的数据。

而大数据概念，正是对于这些数据的抽象化叙述，一般来说是指大小已远超过传统意义的尺度，并且软件工具无法捕猎、存储、管理与分析的数据。再者就是人工智能技术，它是创建在大量数据的基础上的一门技术，可以让机器像人一样去思维。说道到人工智能，就被迫提及机器学习和深度自学。

很多人回应不是很理解，在这里我就用一张回应子集的图来直观地叙述下三者的关系。图1机器学习是人工智能的一个分支，而深度自学又是机器学习的一个分支人工智能、机器学习、深度自学技术的辨析1、人工智能图2人工智能——让机器像人一样思维人工智能技术是1956年明确提出的，被指出是21世纪三大尖端技术之一，是对人的思维和意识的信息过程的仿真。人工智能的概念很明确，从表面上可以解读为让机器像人一样能思维并解决问题。

只不过，人工智能核心技术还包括很多的方面，推理小说、科学知识、规划、自学、交流、感官、移动和操作者物体的能力等。一般来说情况下，我们按照实力将人工智能分成以下三大类：很弱人工智能：擅长单个方面的人工智能。

比如有能战胜国际象棋世界冠军的人工智能，但是它只不会下象棋，你要回答它怎样更佳地在硬盘上储存数据，它就不告诉怎么问你了。强劲人工智能：人类级别的人工智能。

强劲人工智能是所指在各方面都能和人类媲美的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。建构强劲人工智能比建构很弱人工智能绝佳多。

超强人工智能：超强人工智能可以是各方面都比人类强劲一点，也可以是各方面都比人类强劲数倍的，而最后能否构建，业界并无统一众说纷纭。人工智能在计算机上构建时有2种有所不同的方式。

一是使用传统的编程技术，使系统呈现出智能的效果，而不考虑到其明确的结构否与人类大脑相近或完全相同。另一种是模拟法，它不仅要看最后呈现出的结果，还拒绝其结构也与人类大脑相近或完全相同。

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