中國IDCl圈1月27日報道：計算機運算對于上世紀80年代的我們來說是件非常興奮的事，還記得我們第一次啟動386DX處理器的場景。對，是”DX”，不是”MX”。盡管沒人能夠正確說出“DX”在數學或其它方面的優勢是什么，但我們仍然會付出額外的200美元在Super VGA圖形卡上安裝16MHz的386DX，然后讓那個壞男孩上鉤，去CompuServe購買快如閃電的14,400 波特的U.S. Robotics “Sportster”調制解調器。在AI Gore創建因特網之前這很好，在那之后，一切都變了。個人計算機已經不再酷了，所有都是與“云”、“大數據”以及“深度學習”有關的東西。這些新術語讓你困惑了？我們也是，那么讓我們一起去重新定義這些術語，并看看他們對投資者又意味著什么。

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“The cloud（云計算）”——在這里，這個概念并不是指購買應用然后將其安裝至你的計算機上，而是根據你的需求租賃應用并使用互聯網訪問它們。就是這樣，這就是“云計算”。你可能聽過“software as a service（軟件即服務）”這個術語，它有個很酷的縮寫“Saas”。本質上是一樣的。它是一種集中式托管軟件，可以通過訂閱來獲得服務。如今這條船已經開始為投資者揚帆起航，CRM Saas提供商Salesforce.com表示在10年里返利高達780%。對于投資者而言，“云計算”和“Saas”已經是過時的新聞了，他們正在尋找計算領域中下一個大目標。

“Big Data（大數據）”——“大數據”指的是新技術帶來的海量數據，比如“物聯網”和基因組學。這些數據集如此之大，如此復雜，以至于我們不能用傳統的應用程序對其進行分析。我們需要建立新的應用程序來分析這些“大數據”。在最近一篇文章里，我們看了看5大數據存儲公司的收入，尋找“picks and shovels（鎬和鏟子，指的是那些在特定行業或商品中提供重要工具、產品或服務的公司）”在這個行業中扮演的角色。這些公司做的投資，似乎只有一家可行。也許如今這個領域大的玩家是Palantir Technologies，一家估值高達250億美元的私人企業，這應該更能詮釋“大數據”的含義。眾所周知，存儲數據是一回事，分析它則又是另一回事，因為現在80%的數據都不是結構化數據，如新聞文章，研究報告，和企業數據。這將引出下一個術語。

“Deep Learning（深度學習）”——本質上，我們可以讓計算機存儲所有非結構化的大數據，然后使用不同的方法，如“人工神經網絡”，來模仿人類大腦的工作方式。深度學習在“大數據”中使用算法尋找復雜的關系，然后我們進一步完善這些算法，使它們表現的更加出色。計算機可以在已有經驗的基礎上隨著時間不斷學習更多的能力，就像大腦會自然而然地做一些事情，也稱作“認知計算”。我們大概都聽說過IBM的認知計算平臺Watson，它將深度學習技術應用到翻譯以及語音和文本的相互轉換領域。雖然還沒有人純粹地將“深度學習”應用到我們熟知的股票行業，但如今已有相當多的初創公司正在嘗試將深度學習應用到不同行業。深度學習或認知計算是人工智能的一種形式，它將帶我們進入下一個術語。

Artificial Intelligence(人工智能)——在這個領域，計算機開始處理數據，并從中推斷復雜的關系，就像人類那樣。那么我們應該如何去衡量結果的好壞呢？最常用的方法也就是“圖靈測試”，盡管一些研究人員認為這是業余愛好者才會感興趣的問題。雖然IBM是人工智能專利的領先持有者（500+），但在人工智能領域仍有許多其它初創公司，比如我們之前強調的Vicarious公司，幾乎所有人都支持它。Vicarious公司主要是創建軟件代碼，然后使用相對小的數據量和計算能力來復制人類大腦。然而現在使用極小的計算能力很有意義，如果我們可以掌握量子計算，那么這將不是一個問題。

Quantum Computing（量子計算）——我們可以利用奇妙的量子物理，建立一臺比我們今天所擁有的任何東西更為強大的計算機。我們可以開始討論“量子糾纏（quantum entanglement）”以及把東西凍結到絕對零度需要什么，可誰會關心這些呢。量子計算有什么潛力？我們今天又在哪里呢？就在最近，谷歌宣布，他們利用D-Wave 2來解決一個優化問題（有1000個變量），比傳統計算機快1億倍。形象的來說，傳統計算機需要處理10000年的事情D-Wave 2只需1秒就能完成。所以你該如何投資量子計算？商界沒有太多的游戲，但在這篇文章我們會給你提供一個投資方式。

預計在未來幾年所有的這些技術都會有巨幅增長，那么散戶投資者怎么在這里賺錢呢？很好，IBM這個名字在不斷出現，那么在這些話題上投資可行么？隨著2014年920億美元的收入，“大數據”和Watson的貢獻對目前的底線有著輕微的影響。也就是說，我們愛IBM 3.8%的股息，而該股息卻由不到50%的派息率保護。

未來零售投資者應該尋找的是未來的科技IPOs，其中包括一些主題。正如我們在最近一篇文章中強調的，CB Insights數據顯示有兩家“大數據”初創公司有可能在2016年IPO（全稱Initial Public Offerings，首次公開募股）。事實上，CB Insights已經確定了超過530家科技初創公司可能在2016年IPO，其中許多公司都與“大數據”有關。

網站題目：探討人工智能、深度學習、大數據等術語的定義
標題URL：http://vcdvsql.cn/article38/chiisp.html

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