大數據、云計算、人工智能堪稱當前年代里最火的三個概念，不論怎樣的商業模式，扯上這三點，估值絕對翻一番，但是乍一聽它們之間好像互相有關系，又好像沒有關系，那么到底是什么關系，今天我們就來分享一下。
還是要從云計算說起，云計算做什么的？一句話解釋就是對資源的管理，硬盤空間管理，Cpu算力管理，網絡帶寬?？梢栽O想一下，如果你平時打游戲，雖然只需要買一臺電腦，但是還是需要仔細研究電腦的cpu、顯卡型號，并計算一下自己家的網絡帶寬會不會有延遲，放到一個公司里，他需要超過1000臺電腦，如果每一臺都這么研究、配置、運維、同學會瘋的，那有沒有一種方式能夠讓配置更加靈活，想要多少就來多少，完全不用考慮背后每一臺電腦怎么做配置，這就是云計算誕生的初衷了。云計算最大的優點就是兩個靈活性，第一個時間靈活性，想什么時候要就什么時候要，需要的時候一點就出來了；第二個是空間靈活性，想要多少就有多少。云盤給每個人分配的空間動不動就很大很大，隨時上傳，隨時有空間，永遠用不完，俗話說由奢入儉易，由儉入奢難當，程序員們用上了如此好用的產品之后，就在云計算的道路上一去不復返了。
第二個，我們再來講講大數據，很多人會有誤解，認為只有數據大了，他才有智慧，但實際并非如此，再小的數據也有智慧，過去的信息量沒有那么大，大家獲取信息的方式是讀書看報，同樣能夠產生價值，只是后來隨著信息化時代的到來，數據變得很多，人類已經難以對龐大的數據進行有效分析了，才產生了大數據的概念。但是大數據的原始信息是十分雜亂的，只有經過梳理和篩選才能夠稱之為信息，信息會包含很多規律，我們將信息中的規律總結出來，就可以稱之為知識，知識多了就可以改變命運。例如很多做電商的商家都會問你，看我收集了這么多的數據，能不能基于這些數據來幫我做下一步的決策，來改善我的產品；例如讓用戶看視頻的時候，旁邊彈出廣告正好是視頻里出現的商品；再例如讓用戶聽音樂的時候，推薦一些與歌手相關的衍生品。說到這里，大家可能有些明白了，就是大數據需要非常多的電腦湊在一起，不停的算才能產出知識，而云計算的靈活性正好完美符合了大數據的需求，所以說云計算需要大數據，大數據需要云計算，二者就這樣結合了。
那么人工智能又與前兩者有什么關聯呢？雖然說我們有了大數據，能夠總結規律，產生知識，但這種知識是基于規律的，而非人性，比如在淘寶買東西的時候，我們時常會有這樣的感受，我想要的東西不會搜，搜出來的東西又不是我想要的，這個時候人工智能就登場了，它誕生的初衷便是教會大數據什么是人性化，就是教給機器知識，或許我們把人的推理過程總結成規律，告訴機器，讓機器根據你的提問推理出相應的回答。但是發現這個行不通，就像語言翻譯一樣，語言的表達千變萬化，規律太難總結了。這個時候我們就想，機器是和人完全不一樣的物種，能不能讓機器自己學習，例如當人們看到美女瞳孔會放大，但這個過程絕不是大腦，根據身材比例進行規則判斷，也不是讓人生中看過的所有美女都統計一遍，而是神經元從視網膜出發到大腦再回到瞳孔，在這個過程中，其實很難總結出每個神經元對最終結果起到了哪些作用，反正就是起作用了。于是人們開始用一個數學單元模擬神經元，這個神經元有輸入也有輸出，輸入和輸出之間通過一個公式來表示，輸入根據重要程度不同影響著輸出，加N個神經元通過像一張神經網絡一樣連接在一起，就誕生了神經網絡，可以說，神經網絡將人工智能的底層算法打通了，是未來實現機器智能的最重要一環，你看人工智能就是要算算算，跟計算的關系就更加不一樣了。
所以當云計算、大數據、人工智能這樣整合起來，便完成了相遇、相知、相識的過程，指不定未來的某一天，你突然發現自己的網戀對象還真是電腦，而且是在云上的。
