数据的新作用
信息爆炸
今天，人类在一周内创造的数据量，甚至更多的机器在一周内创造的数据量，超过了有史以来人类创造的全部数据量。再过一周，数据量又将是人类知识总量的两倍。再加上用光缆以光速传输数据的能力，可用于决策的数据范围和速度已经超出了人类的能力范围，进入了纳米空间。
人工智能如何使用数据
在积累这些数据的同时，我们也担心这些数据的安全性。尽管我们忧心忡忡（甚至还有即将到来的纳米民主化），但大数据的优势远远大于随之而来的危险。即使是最精明的人类统计学家也会觉得如海啸般涌入的数据，在饥渴的人工智能看来不过是一滴水而已。当智能系统汲取这些数据海洋的精华时，它就会有奇妙的发现，使我们所有人受益。
-
步骤 1
获取数据
系统中的数据有三个来源：人工输入、传感器读数和其他人工智能操作的结果。
-
步骤 2
存储数据
数据存储在数据湖中，即本地服务器、远程服务器（包括云）、设备或闪存驱动器和光盘等可移动媒体上的数据集合。
-
步骤 3
分析数据
每个数据点的访问都是为了保证质量和实用性。任何数据点都可能是错误的或不相关的。
-
步骤 4
运行算法
算法是为实现既定目标而计算结果的过程。虽然每种算法都有许多步骤，但不一定需要所有这些步骤才能解决问题。由于算法是由人类编写的，因此任何步骤都可能包含无意的偏见。先知型领导者努力确保其组织使用的所有算法都能产生公平的结果。
-
步骤 5
发送结果
每个结果都会依次存储在链中下一个实体（包括其他计算设备、机器人和动力机械）可以访问的位置。
-
步骤 6
采取行动
有了结果，后继实体就会采取所需的行动，无论是物理运动还是进一步计算。
在每一门学科中，人工智能每天都在实现理解上的巨大飞跃，它们筛选出眼前的复杂性，并找出重复的模式。一旦某种模式与某种结果建立了常规联系，人工智能就能在每次出现已知模式时预测出这种结果。这种所谓的预测分析超出了人类的能力（因为它发生在超人类的机器领域），而且往往超出了人类的理解能力。虽然这些通信的内容是由人类创建的，但所有这些通信中包含的数据都是由机器独自收集和共享的。
