大数据时代：数据和算法，谁更重要

stardust星尘数据2018.06.21回答笔者认为，在大数据时代，数据比算法更重要。不知道你有没有听说过这样一句话。"Wedon’thavebetteralgorithms.Wejusthavemoredata."这句话出自谷歌研发总监PeterNorvig，而对于这位极端数据拥护者，他的另一句话可能会更好的表示他的观点"Allmodelsarewrong,andyoudon'tneedthemanyway"虽然这句话在一些时候被错误的引用。我们当然可以说数据和算法对于AI都是非常重要的。但实际上，AI在技术领域不断突破，一方面云计算的快速发展，计算资源价格持续下降，解决了硬件和平台的问题。另一方面，几乎所有的算法都能够在GitHub上找到代码，GoogleAotoML等集合大量算法的工具出现，使得AI应用在框架及算法的不断开放下更容易实现。可见AI的竞争理论上应该是人人平等、没有壁垒的。然而，现实情况却不尽相同，虽然算法理论不断丰富完善，具体能够应用在场景中的模型却极为稀少。究其原因，算法+数据=机器学习模型。人工智能算法是一个开源的领域，没有竞争壁垒。数据是AI界最根本的竞争力，拥有了数据就像拥有了矿产。业界的一个共识是[大量数据+普通模型]往往会比[小量数据+高级模型]的准确度要高，竞争壁垒更强。小公司初期拥有的算法优势，会被后起的大公司用数据优势所消解。DeepQ-Network网络是由全球前沿的人工智能企业DeepMind开发的一个深度学习网络。而近日WorldModels用新的结构成功击败了DeepMind的深度强化学习网络。可见在AI领域中，再强的算法也会被更好的算法所取代，全球所有聪明的大脑包括科学家、学者、独立开发者都在持续着关注算法的更迭。算法世界中竞争是平等的。所以说数据才是AI行业的核心竞争力。只有具备足够多的优质数据，才能够优化算法。From：星尘数据stardust