人工智能（AI）作為當代科技的核心驅(qū)動力，其發(fā)展離不開堅實的基礎(chǔ)。若要探究人工智能的基礎(chǔ)是什么，可以從兩個核心層面理解：一方面是構(gòu)成AI“素材”的知識、信息與數(shù)據(jù)，另一方面是支撐其實踐的軟件工程。簡言之，這四個要素共同構(gòu)成了AI從理論到落地的根本。\n\n### 數(shù)據(jù)：AI的源泉\n說“數(shù)據(jù)是人工智能的血液”毫不為過。現(xiàn)代人工智能的最普及形式——深度學習，其核心在于從海量數(shù)據(jù)中發(fā)掘統(tǒng)計規(guī)律。無論是文本、圖像還是音頻，數(shù)據(jù)規(guī)模越大、覆蓋越完整，AI模型學到的先驗知識就越強，‘黑箱嘗試猜想世界的規(guī)律’。為此，如何攝取、保護、處理和判斷數(shù)據(jù)的可靠性，成了人工智能研究的基礎(chǔ)工序之一。\n\n### 信息:從路徑變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)化\n與較為直覺的數(shù)據(jù)不同，人類對知識結(jié)構(gòu)的高度契合模式是背后的\