对人工智能的热议一直没有停歇，其背后主因是以谷歌和Facebook为代表的高新技术企业广泛应用机器学习以及深度学习技术开始显现出了良好的效果。特别是在语音识别和图像识别两个领域，这几年的提升非常快。谷歌在2014年将语音识别的精准度从2012年的84%提升到98%，而Facebook的人脸识别精度在短短几年里甚至超过人类肉眼的水平。目前亚马逊、微软、谷歌、IBM等巨头在云计算领域的厮杀，而基于机器学习技术的智能预测，也是他们争夺的新焦点。

机器学习有下面几种定义：1996年Langley定义的机器学习是“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。 “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。 “机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。” 一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.

机器是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。通过机器学习技术，应用软件可以分析海量数据，建立模型，并获得更加精确的趋势预测结果。通过的机器学习功能，可以很容易嵌入到企业应用软件产品中，从而减轻开发负担。

早在2012年，搜索巨头谷歌就推出了“预测API”服务。另外两个云计算服务商微软和IBM，也分别推出了“Azure机器学习”和“沃森（Watson）分析”(沃森是IBM超级计算机项目的名字)的机器学习服务。

在大数据已经不再是高高在上，而是更加深入每个人的生活和各种规模的企业中。此前，IBM发布了基于云、基于沃森认知计算平台的分析服务Watson Analytics，被IBM称之为“能够改写游戏规则”，让普通企业用户体验到大数据分析带来的好处。这项分析服务也是今年IBM沃森展台的重头戏。

沃森能够预测和分析人类语言，IBM提供一个云平台，将数据上传到Watson Analytics，做成数据地图，供分析和预测使用。

IBM Watson Analytics分析服务适合于企业营销、销售、运营、金融和人力资源等数据密集型部门，可以将企业专业人士的工作环节如数据收集、预测分析和可视化呈现等实现自动化。

Watson Analytics可以提供一系列全面的自助式分析功能，包括数据访问、数据清洗、数据仓库，帮助企业用户获取和准备数据，并基于此进行分析、实现结果可视化，为使用者采取有效行动和开展进一步交互提供基础和便利。

IBM在行一年一度的CeBIT展会上沃森展区内，就摆出了一个我们每个人熟悉的生活场景——美食厨房Watson Life可以推出智能菜谱和个性化的食谱应用，你下班回家只要输入想吃的菜单，沃森就会自动把指令交给炉灶，放入食材即可，只等美味的食物出炉。 想想很棒吧！

近日，阿里云CTO章文嵩在首届阿里云分享日上透露，阿里云将推出基于GPU的高性能计算，支持深度学习行业的创新。

章文嵩指出，从当前的图像识别、语音识别以及深度学习当中，可以看到新计算和数据的增长诞生了显著的科技商业机会。“阿里巴巴内部也运行着多个深度学习应用，高性能计算供不应求。”

“以前需要极大成本的业务在采用新计算后成本仅需此前的百分之一，这一指数级进化速度为几千年来罕见，而技术本身在今后还将加速更替。”