人工智能从非主流到主流只用了几年时间。尽管人工智能在许多方面都取得了迅速的进步，但它仍然是少数人能理解的东西，掌握它的人也更少。这里有一些关于如何让它为你工作的，不管你在你的AI旅程中的哪里。2016年，人工智能的炒作才刚刚开始，很多人在提到“人工智能”这个词的时候还是很谨慎。毕竟，我们许多人多年来一直被灌输要避免使用这个词，因为它传播了混乱、承诺过多、兑现不足。事实证明，从大数据和分析到人工智能的道路是很自然的。
大数据
不仅是因为它帮助人们联系和调整他们的思维模式，或者是因为大数据和分析正在享受人工智能的那种炒作，在它们被人工智能盖过之前。但主要是因为构建人工智能需要大量或多数数据。
它还需要一些其它的关键因素。让我们重温在欧洲大数据西班牙(BDS)一个大的和最前卫的事件,这标志着从大数据过渡到人工智能几年来,并试着回答一些关于AI的问题，根据我们上周从其明星阵容和活跃人群中得到的信息。
你能一直假装到成功吗？简短的回答：不，不是。高德纳分析成熟度模型的一个要点是，如果你想构建人工智能能力(预测和规范的方面)，你必须在坚实的大数据基础上(描述和诊断的方面)进行。部分原因在于存储和处理大量数据的能力，但这只是冰山一角。
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