AlphaGo的成功引爆了人工智能，相关领域的从业者无不言必算法、语音、图像...好像是只要有了算法所有的问题就都迎刃而解，真的是这样吗？
在人工智能领域，机器学习算法无疑处于一个核心的位置，但是算法，特别是机器学习算法，如果没有数据的支撑，那么就是无源之水、无本之木。只有在大数据的支撑下，机器学习算法才能发挥出其应有的作用。
从某一方面来讲，人工智能本质上就是数据的智能，机器学习算法只是将数据向智能转换的一种工具。人工智能问题不是传统计算机擅长的领域。但是在数据量机器丰润的今天，我们可以换个角度去思考，将智能的核心问题转换为数据问题：以数据为驱动。这种方法最大的好处就在于：随着数据量的积累，系统的智能效果会与日俱增，变的越来越强大。当我们收集的数据足够多之后，大部分的智能问题都可以从数据处理的角度出发加以解决。
以谷歌翻译为例：
2005年，美国国家标准与技术研究所多当时众多高校、科研机构和企业的机器翻译系统进行了测试评估，谷歌的系统在英文到中文与英文到阿拉伯文的翻译中以领先于其他系统近一个年代的优势获胜。但当时谷歌是初涉此领域，是什么让他们获得了如此大的领先优势呢？好的机器学习算法？特殊的人工智能方式？
都不是！秘诀就是更多的数据！谷歌机器翻译系统的设计者弗朗兹 奥科博士，曾在亚琛工学院和南加州大学求学和工作过，也在这两所高校开发的相同的系统，但是谷歌的性能却如此之卓越！秘密就在于在谷歌他可以使用比其他系统多几千倍甚至几万倍的数据。量的积累最终使得系统得到脱胎换骨的变化！
其他的系统如谷歌汽车、语音识别、图像识别等无不需要海量的数据用于训练。
我们讲述了数据的重要性，但并不代表就可以忽视算法！算法，特别是机器学习算法，这是将数据向智能转化的核心与手段。机器学习算法的学习可以通过短期的培训完成，但是能在工作中真正的心应手的将其加以利用则必须是长时间的实践过程。高手与入门者的区别主要就在于几年的工作经验吧。
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