大数据能促进人工智能相关项目向前推进和发展

事实上，“获取足够大量的数据”就是极耗成本的一件事，此外，有些数据如罕见疾病的病历、症状等本身就具稀有性，因此像是强化学习等低数据依赖度机器学习方案逐渐开始受到青睐，许多公司与研究机构也以此作为研发的努力方向。日前飔拓公司就发布了其最新的研究成果AInspir深度学习平台，表示其可仅用很少量的数据训练机器学习，就达到媲美进行深度学习后的精准辨识能力，成功吸引市场关注。

除了一般仰赖大数据的深度学习外，其他可降低数据量依赖度的机器学习方案正不断酝酿中。在不远的未来，我们开车出门只要安稳的在后座休息，不须担心安全与塞车问题，AI自然会帮我们找到最佳路径;弹指轻点，手机便会帮我们挑选出最适合的购物选择;还可能有贴身的虚拟健康顾问可咨询，并随时告知我们每天的饮食是否均衡、甚至帮我们设计健康菜单。

举个例子描述深度学习如何进行。想像一下，要让一台搭载深度学习能力的车辆进行自动驾驶，面对陌生的路线、随时有行人冲出马路的危险路况，机器怎么判断?透过深度学习，你可先一次提供机器海量的数据资讯，包含路标、号志、路树、行人、等，让它学会辨识环境中的物体为何，学会了，便有助于它在行进过程中快速而精准地避开障碍、找出最佳路径，并顺利抵达目的地。只要数据越丰富完整，机器就越能够提高一切辨识的精准度，以加强判断能力。

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