其实就来于三个数据的逻辑，第一个训练数据，用大量的数据样本来去做依托，就像刚才我们看到这个动画一样，你会发现，它们为什么会越来越聪明，是因为它们经过了几万次，几十万几百万几千万次，甚至是几亿次的学习，它们才会变得更加的聪明对吗，第二它们输出数据，也就是说，当它们每一次遇到新的不一样的反馈之后，它们会立刻把它记录下来，以至于第三次的学习，所以第三个就是反馈数据，它们可以修正上一次的做法上一次行动，来进行重新的新的行为来去做测试，这就是人工智能的最基础的三个依托，训练数据 输出数据和反馈数据。
所以在谷歌在这个硅谷，很多所有大型公司都会说，数据相当于下一代的石油对吗，谁掌握了数据谁就掌握了下一代的经济，这就是为什么很多上市公司它其实并不赚钱，但是为什么会这么值钱，是因为它给到了大量的数据，这就是很多互联网公司，它们靠数据都可以卖钱，它们可以靠数据都可以赚取大量的财富，让很多传统生意的老板，不可思议不敢相信，理解不了的真正的原因是因为我想告诉你，数据是未来人工智能的最底层的依托，人工智能对人类有多么重要。
我相信，这短短的十分钟的时间你已有所了解了，难怪数据这么值钱好了，那么数据跟我们人有什么关系呢，跟我们的劳动跟我们的工作，会产生什么样的区别呢，首先跟大家分享一下，先要了解人和，人工智能最本质的优缺点在于哪里，首先第一个人类在统计领域非常的薄弱，在个人偏好的方向可以做出比较糟糕的预测，因为我们每个人是非常主观的对不对，他的感觉他的想法，不一定有人工智能这么准确，再加上我们的大脑的算力，也未必有机器这么的准确。
就好像计算器一样，我们每个人拿了计算器都可以成为算术神童，但是丢开计算器，又有多少个人可以去在大脑中演算出，成千上百的加减乘除呢，很难，但智能就可以，所以这是第一个，但是其实人工智能也有薄弱的地方，很多人在想象了，那人工智能这样的无限训练下去岂不是，太厉害了，其实人工智能也有薄弱的地方，薄弱在哪里，跟大家分享一下，人工智能在复杂的因果的关联问题下，表现得非常的差，什么叫做复杂的因果联系下，我举个例子，在人工智能刚开始学习下棋的时候，发生一件非常尴尬的事情，因为人工智能要分析人的一些行为对不对，人是怎么下棋的，这个棋的规则是什么？
举个例子，比如说你在下象棋的时候，你做了一件事，你做了一个弃车保帅的动作，或者是你做了一个弃车将军的动作，直接把对方将死的动作，但是我们仍理解为什么要弃这个车对吗，但是人工智能不太理解，人工智能会以为误以为，你是因为弃了这个车所以能把对方将死，或者弃了一个车导致这个整场变得更加胜利，所以导致的结果就是，人工智能一旦学会之后，它做的第一件事情就是弃车，直接把车送给对方吃，它以为会赢。
但是它发现规则错误之后，它会慢慢的转换过来，所以这就是人工智能最大和人类的不同就是在于，阴谋 谋略，人工智能将比人反应的更慢，同样的一件事情第一次遇到，人可以看出来它是个阴谋，但人工智能不会，人工智能可能会训练无数次之后，它才能反应过来原来这是个阴谋，或者是它根本就看不出来，它只是通过大量的数据演算出来，这么做可能会胜利仅此而已，所以这就是人工智能的缺点，在于抽象性的思维，在于谋略上的东西，人工智能将大大不如人类。
目前至少现在的人工智能是这样，那么好了，当我们分析出人类和人工智能优缺点的时候，那么你会发现这个时候，我们可以做哪些行为的事情呢，很多人s说那易发老师，我听你讲人工智能那么厉害，有没有一天人工智能会取代我的岗位呀，我想告诉你有可能但也不一定，为什么呢？
因为刚才我讲到过人工智能也有缺点对吗，所以你们知不知道现在所有的，不管是企业经营者还是，各个医学家科学家，所有的工作人员研究人员，他们都提出了一个非常好的想法那就是，人与人工智能互相合作，就是你会发现，人和人工智能各有自己的优缺点对吗，那么合作会不会产生更大的效益呢，有人已经做了预测了。
举个例子，在2016年的时候，哈佛大学与麻省理工学院的人工智能一个团队，挑战赛的时候做了一个这样的测试，他们的挑战赛是这样子的，这是一项依据活检组织切片来，检测转移性乳腺癌的计算机的竞赛，与人类病理学家96.6%的准确率相比，该团队设计的深度学习算法的正确率，在92.5%，根据这个数据来看，是不是表面上看人类赢了，人类的准确率比人工智能更加厉害，高了3-4个百分点，但研究人员更进一步他们发现。
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