梦见老虎咬人一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。
我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源、网络资源、存储资源三个方面。
比如你要买台笔记本电脑，是不是要关心这台电脑是什么样的 CPU？多大的内存？这两个就被我们称为计算资源。
您家也需要到运营商比如联通、移动或者电信开通一个网络，比如 100M 的带宽。然后会有师傅弄一根网线到您家来，师傅可能会帮您将您的由器和他们公司的网络连接配置好。
您可能还会问硬盘多大？过去的硬盘都很小，大小如 10G 之类的；后来即使 500G、1T、2T 的硬盘也不新鲜了。(1T 是 1000G)，这就是存储资源。
对于一台电脑是这个样子的，对于一个数据中心也是同样的。想象你有一个非常非常大的机房，里面堆了很多的服务器，这些服务器也是有 CPU、内存、硬盘的，也是通过类似由器的设备上网的。
举个例子来理解： 比如有个人需要一台很小的电脑，只有一个 CPU、1G 内存、10G 的硬盘、一兆的带宽，你能给他吗？
像这么小规格的电脑，现在随便一个笔记本电脑都比这个配置强了，家里随便拉一个宽带都要 100M。然而如果去一个云计算的平台上，他想要这个资源时，只要一点就有了。
空间灵活性和时间灵活性，即我们常说的云计算的弹性。而解决这个弹性的问题，经历了漫长时间的发展。
首先是它缺乏时间灵活性。 不能够达到想什么时候要就什么时候要。比如买台服务器、买个电脑，都要有采购的时间。 如果突然用户告诉某个云厂商，说想要开台电脑，使用物理服务器，当时去采购就很难。与供应商关系好的可能需要一个星期，与供应商关系一般的就可能需要采购一个月。 用户等了很久电脑才到位，这时用户还要登录上去慢慢开始部署自己的应用。时间灵活性非常差。
其次是它的空间灵活性也不行。 例如上述的用户需要一个很小很小的电脑，但现在哪还有这么小型号的电脑？不能为了满足用户只要一个 G 的内存、80G 硬盘的，就去买一个这么小的机器。 但是如果买一个大的，又会因为电脑大，需要向用户多收钱，可用户需要用的只有那么小一点，所以多付钱就很冤。
数据中心的物理设备都很强大，我可以从物理的 CPU、内存、硬盘中虚拟出一小块来给客户，同时也可以虚拟出一小块来给其他客户。
虚拟化的技术使得不同客户的电脑看起来是隔离的。也就是我看着好像这块盘就是我的，你看着这块盘就是你的，但实际情况可能我的这个 10G 和你的这个 10G 是落在同样一个很大很大的存储上。
而且如果事先物理设备都准备好，虚拟化软件虚拟出一个电脑常快的，基本上几分钟就能解决。所以在任何一个云上要创建一台电脑，一点几分钟就出来了，就是这个道理。
在虚拟化阶段，最牛的公司是 VMware。它是实现虚拟化技术比较早的一家公司，可以实现计算、网络、存储的虚拟化。
这家公司很牛，性能做得非常好，虚拟化软件卖得也非常好，赚了好多的钱，后来让 EMC(世界五百强，存储厂商第一品牌)给收购了。
这个世界上很多软件都是有闭源就有开源，源就是源代码。也就是说，某个软件做的好，所有人都爱用，但这个软件的代码被我封闭起来，只有我公司知道，其他人不知道。
如果其他人想用这个软件，就要向我付钱，这就叫闭源。但世界上总有一些大牛钱都让一家赚了去的情况。大牛们觉得，这个技术你会我也会；你能开发出来，我也能。
我开发出来就是不收钱，把代码拿出来分享给大家，全世界谁用都可以，所有的人都可以享受到好处，这个叫做开源。
比如最近的蒂姆·伯纳斯·李就是个非常有情怀的人。2017 年，他因“发明万维网、第一个浏览器和使万维网得以扩展的基本协议和算法”而获得 2016 年度的图灵。
图灵就是计算机界的诺贝尔。然而他最令人敬佩的是，他将万维网，也就是我们常见的 技术无偿贡献给全世界免费使用。
我们现在在网上的所有行为都应该感谢他的功劳，如果他将这个技术拿来收钱，应该和比尔盖茨差不多有钱。
开源和闭源的例子有很多：例如在闭源的世界里有 Windows，大家用 Windows 都得给微软付钱；开源的世界里面就出现了 Linux。
比尔盖茨靠 Windows、Office 这些闭源的软件赚了很多钱，称为世界首富，就有大牛开发了另外一种操作系统 Linux。
很多人可能没有听说过 Linux，很多后台的服务器上跑的程序都是 Linux 上的，比如大家享受双十一，无论是淘宝、京东、考拉……支撑双十一抢购的系统都是跑在 Linux 上的。
再如有 Apple 就有。 Apple 市值很高，但是苹果系统的代码我们是看不到的，于是就有大牛写了手机操作系统。
所以大家可以看到几乎所有的其他手机厂商，里面都装系统。原因就是苹果系统不开源，而系统大家都可以用。
在虚拟化软件也一样，有了 VMware，这个软件非常贵。那就有大牛写了两个开源的虚拟化软件，一个叫做 Xen，一个叫做 KVM，如果不做技术的，可以不用管这两个名字，但是后面还是会提到。
要说虚拟化软件解决了灵活性问题，其实并不全对。因为虚拟化软件一般创建一台虚拟的电脑，是需要人工指定这台虚拟电脑放在哪台物理机上的。
这一过程可能还需要比较复杂的人工配置。所以使用 VMware 的虚拟化软件，需要考一个很牛的证书，而能拿到这个证书的人，薪资是相当高，也可见其复杂程度。
所以仅仅凭虚拟化软件所能管理的物理机的集群规模都不是特别大，一般在十几台、几十台、最多百台这么一个规模。
这一方面会影响时间灵活性： 虽然虚拟出一台电脑的时间很短，但是随着集群规模的扩大，人工配置的过程越来越复杂，越来越耗时。
另一方面也影响空间灵活性： 当用户数量多时，这点集群规模，还远达不到想要多少要多少的程度，很可能这点资源很快就用完了，还得去采购。
所以随着集群的规模越来越大，基本都是千台起步，动辄上万台、甚至几十上百万台。如果去查一下 BAT，包括网易、谷歌、亚马逊，服务器数目都大的吓人。
这么多机器要靠人去选一个放这台虚拟化的电脑并做相应的配置，几乎是不可能的事情，还是需要机器去做这个事情。
通俗一点说 ， 就是有一个调度中心，几千台机器都在一个池子里面，无论用户需要多少 CPU、内存、硬盘的虚拟电脑，调度中心会自动在大池子里面找一个能够满足用户需求的地方，把虚拟电脑启动起来做好配置，用户就直接能用了。
云计算大致分两种：一个是私有云，一个是公有云，还有人把私有云和公有云连接起来称为混合云，这里暂且不说这个。
私有云： 把虚拟化和云化的这套软件部署在别人的数据中心里面。使用私有云的用户往往很有钱，自己买地建机房、自己买服务器，然后让云厂商部署在自己这里。 VMware 后来除了虚拟化，也推出了云计算的产品，并且在私有云市场赚的盆满钵满。
公有云： 把虚拟化和云化软件部署在云厂商自己数据中心里面的，用户不需要很大的投入，只要注册一个账号，就能在一个网页上点一下创建一台虚拟电脑。 例如 AWS 即亚马逊的公有云；国内的阿里云、腾讯云、网易云等。
亚马逊为什么要做公有云呢？我们知道亚马逊原来是国外比较大的一个电商，它做电商时也肯定会遇到类似双十一的场景：在某一个时刻大家都冲上来买东西。
当大家都冲上买东西时，就特别需要云的时间灵活性和空间灵活性。因为它不能时刻准备好所有的资源，那样太浪费了。但也不能什么都不准备，看着双十一这么多用户想买东西登不上去。
所以需要双十一时，就创建一大批虚拟电脑来支撑电商应用，过了双十一再把这些资源都掉去干别的。因此亚马逊是需要一个云平台的。
于是亚马逊基于开源的虚拟化技术，如上所述的 Xen 或者 KVM，开发了一套自己的云化软件。没想到亚马逊后来电商越做越牛，云平台也越做越牛。
由于它的云平台需要支撑自己的电商应用；而传统的云计算厂商多为 IT 厂商出身，几乎没有自己的应用，所以亚马逊的云平台对应用更加友好，迅速发展成为云计算的第一品牌，赚了很多钱。
在亚马逊公布其云计算平台财报之前，人们都猜测，亚马逊电商赚钱，云也赚钱吗？后来一公布财报，发现不是一般的赚钱。仅仅去年，亚马逊 AWS 年营收达 122 亿美元，运营利润 31 亿美元。
公有云的第一名亚马逊过得很爽，第二名 Rackspace 过得就一般了。没办法，这就是互联网行业的性，多是赢者通吃的模式。所以第二名如果不是云计算行业的，很多人可能都没听过了。
第二名就想，我干不过老大怎么办呢？开源吧。如上所述，亚马逊虽然使用了开源的虚拟化技术，但云化的代码是闭源的。
很多想做又做不了云化平台的公司，只能眼巴巴的看着亚马逊挣大钱。Rackspace 把源代码一公开，整个行业就可以一起把这个平台越做越好，兄弟们大家一起上，和老大拼了。
于是 Rackspace 和美国航空航天局合作创办了开源软件 OpenStack，如上图所示 OpenStack 的架构图，不是云计算行业的不用弄懂这个图。
但能够看到三个关键字： Compute 计算、Networking 网络、Storage 存储。还是一个计算、网络、存储的云化管理平台。
当然第二名的技术也常棒的，有了 OpenStack 之后，果真像 Rackspace 想的一样，所有想做云的大企业都疯了，你能想象到的所有如雷贯耳的大型 IT 企业：IBM、惠普、戴尔、华为、联想等都疯了。
原来云平台大家都想做，看着亚马逊和 VMware 赚了这么多钱，眼巴巴看着没办法，想自己做一个好像难度还挺大。
现在好了，有了这样一个开源的云平台 OpenStack，所有的 IT 厂商都加入到这个社区中来，对这个云平台进行贡献，包装成自己的产品，连同自己的硬件设备一起卖。
随着 OpenStack 的技术越来越成熟，可以管理的规模也越来越大，并且可以有多个 OpenStack 集群部署多套。
在这个规模下，对于普通用户的来讲，基本能够做到想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少。
还是拿云盘举例子，每个用户云盘都分配了 5T 甚至更大的空间，如果有 1 亿人，那加起来空间多大啊。
其实背后的机制是这样的： 分配你的空间，你可能只用了其中很少一点，比如说它分配给你了 5 个 T，这么大的空间仅仅是你看到的，而不是真的就给你了。
当大家都上传，云平台发现快满了的时候(例如用了 70%)，会采购更多的服务器，扩充背后的资源，这个对用户是透明的、看不到的。
从感觉上来讲，就实现了云计算的弹性。其实有点像银行，给储户的感觉是什么时候取钱都有，只要不同时挤兑，银行就不会垮。
计算、网络、存储我们常称为基础设施 Infranstracture, 因而这个阶段的弹性称为资源层面的弹性。
这里举个例子：比如说实现一个电商的应用，平时十台机器就够了，双十一需要一百台。你可能觉得很好办啊，有了 IaaS，新创建九十台机器就可以了啊。
但 90 台机器创建出来是空的，电商应用并没有放上去，只能让公司的运维人员一台一台的弄，需要很长时间才能安装好的。
人们在 IaaS 平台之上又加了一层，用于管理资源以上的应用弹性的问题，这一层通常称为 PaaS（Platform As A Service）。
这一层往往比较难理解，大致分两部分：一部分笔者称为“你自己的应用自动安装”，一部分笔者称为“通用的应用不用安装”。
自己的应用自动安装： 比如电商应用是你自己开发的，除了你自己，其他人是不知道怎么安装的。 像电商应用，安装时需要配置支付宝或者微信的账号，才能使别人在你的电商上买东西时，付的钱是打到你的账户里面的，除了你，谁也不知道。 所以安装的过程平台帮不了忙，但能够帮你做得自动化，你需要做一些工作，将自己的配置信息融入到自动化的安装过程中方可。 比如的例子，双十一新创建出来的 90 台机器是空的，如果能够提供一个工具，能够自动在这新的 90 台机器上将电商应用安装好，就能够实现应用层面的真正弹性。 例如 Puppet、Chef、Ansible、Cloud Foundary 都可以干这件事情，最新的容器技术 Docker 能更好的干这件事情。
通用的应用不用安装： 所谓通用的应用，一般指一些复杂性比较高，但大家都在用的，例如数据库。几乎所有的应用都会用数据库，但数据库软件是标准的，虽然安装和比较复杂，但无论谁安装都是一样。 这样的应用可以变成标准的 PaaS 层的应用放在云平台的界面上。当用户需要一个数据库时，一点就出来了，用户就可以直接用了。 有人问，既然谁安装都一个样，那我自己来好了，不需要花钱在云平台上买。当然不是，数据库是一个非常难的东西，光 Oracle 这家公司，靠数据库就能赚这么多钱。买 Oracle 也是要花很多钱的。
但这个数据库，却需要专门招一个很大的团队，如果这个数据库能够优化到能够支撑双十一，也不是一年两年能够搞定的。
比如您是一个做单车的，当然没必要招一个非常大的数据库团队来干这件事情，成本太高了，应该交给云平台来做这件事情。
专业的事情专业的人来做，云平台专门养了几百人这套系统，您只要专注于您的单车应用就可以了。
要么是自动部署，要么是不用部署，总的来说就是应用层你也要少操心，这就是 PaaS 层的重要作用。
虽说脚本的方式能够解决自己的应用的部署问题，然而不同的千差万别，一个脚本往往在一个上运行正确，到另一个就不正确了。
容器是 Container，Container 另一个意思是集装箱，其实容器的思想就是要变成软件交付的集装箱。集装箱的特点：一是封装，二是标准。
每次都要将货物卸下船来，摆得七零八落，然后搬上船重新整齐摆好。因此在没有集装箱时，每次换船，船员们都要在岸上待几天才能走。
有了集装箱以后，所有的货物都打包在一起了，并且集装箱的尺寸全部一致，所以每次换船时，一个箱子整体搬过去就行了，小时级别就能完成，船员再也不用上岸长时间耽搁了。
那么容器如何对应用打包呢？还是要学习集装箱。首先要有个封闭的，将货物封装起来，让货物之间互不干扰、互相隔离，这样装货卸货才方便。好在 Ubuntu 中的 LXC 技术早就能做到这一点。
所谓的镜像，就是将你焊好集装箱的那一刻，将集装箱的状态保存下来，就像孙悟空说：“定”，集装箱里面就定在了那一刻，然后将这一刻的状态保存成一系列文件。
这些文件的格式是标准的，谁看到这些文件都能还原当时定住的那个时刻。将镜像还原成运行时的过程（就是读取镜像文件，还原那个时刻的过程），就是容器运行的过程。
一开始这个大数据并不大。原来才有多少数据？现在大家都去看，上网看新闻了，在我们 80 后小时候，信息量没有那么大，也就看看书、看看报，一个星期的加起来才有多少字？
如果你不在一个大城市，一个普通的学校的图书馆加起来也没几个书架，是后来随着信息化的到来，信息才会越来越多。
结构化的数据： 即有固定格式和有限长度的数据。例如填的表格就是结构化的数据，国籍：中华人民国，民族：汉，性别：男，这都叫结构化数据。
非结构化的数据： 现在非结构化的数据越来越多，就是不定长、无固定格式的数据，例如网页，有时候非常长，有时候几句话就没了；例如语音，视频都结构化的数据。
半结构化数据： 是一些 XML 或者 HTML 的格式的，不从事技术的可能不了解，但也没有关系。
其实数据本身不是有用的，必须要经过一定的处理。例如你每天跑步带个手环收集的也是数据，网上这么多网页也是数据，我们称为 Data。
数据十分杂乱，经过梳理和清洗，才能够称为信息。信息会包含很多规律，我们需要从信息中将规律总结出来，称为知识（Knowledge），而知识改变命运。
信息是很多的，但有人看到了信息相当于白看，但有人就从信息中看到了电商的未来，有人看到了直播的未来，所以人家就牛了。
有了知识，然后利用这些知识去应用于实战，有的人会做得非常好，这个东西叫做智慧（Intelligence）。
有知识并不一定有智慧，例如好多学者很有知识，已经发生的事情可以从各个角度分析得头头是道，但一到实干就歇菜，并不能成为智慧。
最终的阶段是很多商家都想要的。你看我收集了这么多的数据，能不能基于这些数据来帮我做下一步的决策，改善我的产品。
例如让用户看视频的时候旁边弹出广告，正好是他想买的东西；再如让用户听音乐时，另外推荐一些他非常想听的其他音乐。
用户在我的应用或者网站上随便点点鼠标，输入文字对我来说都是数据，我就是要将其中某些东西提取出来、指导实践、形成智慧，让用户陷入到我的应用里面不可自拔，上了我的网就不想离开，手不停地点、不停地买。
很多人说双十一我都想断网了，我老婆在不断地买买买，买了 A 又推荐 B，老婆大人说，“哎呀，B 也是我喜欢的啊，老公我要买”。
拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。 例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。 比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面？就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。 比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。
推送，有很多终端可以帮我收集数据。 比如说小米手环，可以将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。
一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。
存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。
对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。
比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是通过对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒。
这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。
检索就是搜索，所谓外事不决问 Google，内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎，因此人们想寻找信息的时候，一搜就有了。
如果仅仅搜索出这个公司的股票发现涨的特别好，于是你就去买了，其时其高管发了一个声明，对股票十分不利，第二天就跌了，这不广大股民么？所以通过各种算法挖掘数据中的关系，形成知识库，十分重要。
当数据量很小时，很少的几台机器就能解决。慢慢的，当数据量越来越大，最牛的服务器都解决不了问题时，怎么办呢？
对于数据的收集： 就 IoT 来讲，外面部署着成千上万的检测设备，将大量的温度、湿度、、电力等数据统统收集上来；就互联网网页的搜索引擎来讲，需要将整个互联网所有的网页都下载下来。
这显然一台机器做不到，需要多台机器组成网络爬虫系统，每台机器下载一部分，同时工作，才能在有限的时间内，将海量的网页下载完毕。
对于数据的传输： 一个内存里面的队列肯定会被大量的数据挤爆掉，于是就产生了基于硬盘的分布式队列，这样队列可以多台机器同时传输，随你数据量多大，只要我的队列足够多，管道足够粗，就能够撑得住。
对于数据的存储： 一台机器的文件系统肯定是放不下的，所以需要一个很大的分布式文件系统来做这件事情，把多台机器的硬盘打成一块大的文件系统。
对于数据的分析： 可能需要对大量的数据做分解、统计、汇总，一台机器肯定搞不定，处理到猴年马月也分析不完。
于是就有分布式计算的方法，将大量的数据分成小份，每台机器处理一小份，多台机器并行处理，很快就能算完。
例如著名的 Terasort 对 1 个 TB 的数据排序，相当于 1000G，如果单机处理，怎么也要几个小时，但并行处理 209 秒就完成了。
可是随着数据量越来越大，很多不大的公司都需要处理相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢？
说到这里，大家想起云计算了吧。当想要干这些活时，需要很多的机器一块做，真的是想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少。
例如大数据分析公司的财务情况，可能一周分析一次，如果要把这一百台机器或者一千台机器都在那放着，一周用一次非常浪费。
因为大数据平台能够使得多台机器一起干一个事儿，这个东西不是一般人能开发出来的，也不是一般人玩得转的，怎么也得雇个几十上百号人才能把这个玩起来。
所以说就像数据库一样，还是需要有一帮专业的人来玩这个东西。现在公有云上基本上都会有大数据的解决方案了。
一个小公司需要大数据平台的时候，不需要采购一千台机器，只要到公有云上一点，这一千台机器都出来了，并且已经部署好了的大数据平台，只要把数据放进去算就可以了。
虽说有了大数据，人的却不能够满足。虽说在大数据平台里面有搜索引擎这个东西，想要什么东西一搜就出来了。
例如音乐软件推荐了一首歌，这首歌我没听过，当然不知道名字，也没法搜。但是软件推荐给我，我的确喜欢，这就是搜索做不到的事情。
当人们使用这种应用时，会发现机器知道我想要什么，而不是说当我想要时，去机器里面搜索。这个机器真像我的朋友一样懂我，这就有点人工智能的意思了。
人们很早就在想这个事情了。最早的时候，人们想象，要是有一堵墙，墙后面是个机器，我给它说话，它就给我回应。
怎么才能做到这一点呢？人们就想：我首先要告诉计算机人类推理的能力。你看人重要的是什么？人和动物的区别在什么？就是能推理。
其实目前人们慢慢地让机器能够做到一些推理了，例如证明数学公式。这是一个非常让人惊喜的一个过程，机器竟然能够证明数学公式。
但慢慢又发现这个结果也没有那么令人惊喜。因为大家发现了一个问题：数学公式非常严谨，推理过程也非常严谨，而且数学公式很容易拿机器来进行表达，程序也相对容易表达。
然而人类的语言就没这么简单了。比如今天晚上，你和你女朋友约会，你女朋友说：如果你早来，我没来，你等着；如果我早来，你没来，你等着！
因此，仅仅告诉机器严格的推理是不够的，还要告诉机器一些知识。但告诉机器知识这个事情，一般人可能就做不来了。可能专家可以，比如语言领域的专家或者财经领域的专家。
语言领域和财经领域知识能不能表示成像数学公式一样稍微严格点呢？例如语言专家可能会总结出主谓宾定状补这些语法规则，主语后面一定是谓语，谓语后面一定是宾语，将这些总结出来，并严格表达出来不就行了吗？
后来发现这个不行，太难总结了，语言表达千变万化。就拿主谓宾的例子，很多时候在口语里面就省略了谓语，别人问：你谁啊？我回答：我。
人工智能这个阶段叫做专家系统。专家系统不易成功，一方面是知识比较难总结，另一方面总结出来的知识难以教给计算机。
机器怎么学习呢？既然机器的统计能力这么强，基于统计学习，一定能从大量的数字中发现一定的规律。
有一位网友统计了知名歌手在发行的 9 张专辑中 117 首歌曲的歌词，同一词语在一首歌出现只算一次，形容词、名词和动词的前十名如下表所示（词语后面的数字是出现的次数）：
如果我们随便写一串数字，然后按照数位依次在形容词、名词和动词中取出一个词，连在一起会怎么样呢？
然而统计学习比较容易理解简单的相关性： 例如一个词和另一个词总是一起出现，两个词应该有关系；而无法表达复杂的相关性。
并且统计方法的公式往往非常复杂，为了简化计算，常常做出各种性的假设，来降低公式的计算难度，然而现实生活中，具有性的事件是相对较少的。
人类的脑子里面不是存储着大量的规则，也不是记录着大量的统计数据，而是通过神经元的触发实现的。
每个神经元有从其他神经元的输入，当接收到输入时，会产生一个输出来刺激其他神经元。于是大量的神经元相互反应，最终形成各种输出的结果。
例如当人们看到瞳孔会放大，绝不是大脑根据身材比例进行规则判断，也不是将人生中看过的所有的都统计一遍，而是神经元从视网膜触发到大脑再回到瞳孔。
这个神经元有输入，有输出，输入和输出之间通过一个公式来表示，输入根据重要程度不同(权重)，影响着输出。
于是将 n 个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起。n 这个数字可以很大很大，所有的神经元可以分成很多列，每一列很多个排列起来。
每个神经元对于输入的权重可以都不相同，从而每个神经元的公式也不相同。当人们从这张网络中输入一个东西的时候，希望输出一个对人类来讲正确的结果。
例如的例子， 输入一个写着 2 的图片，输出的列面第二个数字最大，其实从机器来讲，它既不知道输入的这个图片写的是 2，也不知道输出的这一系列数字的意义，没关系，人知道意义就可以了。
正如对于神经元来说，他们既不知道视网膜看到的是，也不知道瞳孔放大是为了看的清楚，反正看到，瞳孔放大了，就可以了。
对于任何一张神经网络，谁也不敢输入是 2，输出一定是第二个数字最大，要这个结果，需要训练和学习。
毕竟看到而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。学习的过程就是，输入大量的图片，如果结果不是想要的结果，则进行调整。
如何调整呢？就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调，由于神经元和权重实在是太多了，所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果，而是向着结果微微地进步，最终能够达到目标结果。
当然，这些调整的策略还常有技巧的，需要算法的高手来仔细的调整。正如人类见到，瞳孔一开始没有放大到能看清楚，于是跟别人跑了，下次学习的结果是瞳孔放大一点点，而不是放大鼻孔。
不管这个函数是什么样的，总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入 x，其值 f(x)（或者某个能够准确的近似）是神经网络的输出。
如果在函数代表着规律，也意味着这个规律无论多么奇妙，多么不能理解，都是能通过大量的神经元，通过大量权重的调整，表示出来的。
我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出。
比如工资涨了、菜价涨了、股票跌了，我应该怎么办、怎么花自己的钱。这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？很难说清楚。
基于专家系统的经济属于计划经济。整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。但专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。
于是专家说应该产多少钢铁、产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个计划书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。
基于统计的宏观调控就靠谱多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率、通胀率、P 等指标。这些指标往往代表着很多内在规律，虽然不能精确表达，但是相对靠谱。
然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙。比如经济学家看到这些统计数据，可以总结出长期来看房价是涨还是跌、股票长期来看是涨还是跌。
如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。但基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。
基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于自己在社会中的输入进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。
而每个人根据整个社会的输入进行决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。
然而，神经网络包含这么多的节点，每个节点又包含非常多的参数，整个参数量实在是太大了，需要的计算量实在太大。
但没有关系，我们有大数据平台，可以汇聚多台机器的力量一起来计算，就能在有限的时间内得到想要的结果。
由于人工智能算法多是依赖于大量的数据的，这些数据往往需要面向某个特定的领域(例如电商，邮箱)进行长期的积累。
如果没有数据，就算有人工智能算法也白搭，所以人工智能程序很少像前面的 IaaS 和 PaaS 一样，将人工智能程序给某个客户安装一套，让客户去用。
比如您想鉴别一个文本是不是涉及和，直接用这个在线服务就可以了。这种形势的服务，在云计算里面称为软件即服务，SaaS (Software AS A Service)
终于云计算的三兄弟凑齐了，分别是 IaaS、PaaS 和 SaaS。所以一般在一个云计算平台上，云、大数据、人工智能都能找得到。
一个大数据公司，积累了大量的数据，会使用一些人工智能的算法提供一些服务；一个人工智能公司，也不可能没有大数据平台支撑。
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