ai為代表的前沿科技在海外發展迅速，人工智慧越來越受到人們關注。像谷歌、亞馬遜、阿里巴巴、百度、華為等許多科技公司都在人工智慧領域佈局並推出高科技產品。

一個好的人工智慧產品是使用者有一個高效而智慧的人工智慧生活，我想大家都能理解。人工智慧的進步速度令人吃驚，無數真正優秀的產品和服務，其前途無可限量。然而，產品質量要進一步提高還需要一個很漫長的過程。

更快的速度、更好的服務、更精準的場景以及更可信賴的關係，每一點都有難度。就像大資料的處理方式，需要透過大量資料分析探索關係，以及簡單的描述將資料聯合起來。人工智慧也是一樣，但是結合在更復雜場景的資料分析機器卻是未知的。

谷歌在2016年的三場人工智慧產品釋出會（推特、googlenow等）中，提出了一個建議：我們應該在資料量大、準確性高並且足夠複雜的情況下，測試智慧產品的可用性。這就像建設一座橋樑需要設計合理的構造：架設材料能耐疲勞、足夠輕、足夠高，並且結構足夠穩定。

人工智慧要提高，前提也需要有資料量、準確度、高解析度、複雜性、可用性來支撐。良好的人工智慧產品也需要你能看懂資料，並且能夠機械化應用它。這也正是近些年來，資料極其龐大但是算力卻非常有限的頭疼問題。大家對機器大規模平行計算能力的需求正在變得越來越強烈。

是有這麼一個好現象，就是massiveai已經開始在現實世界中呈現出落地情況。5月5日德國大學，馬克·普盧普總結了5月中旬至6月中旬系統訓練的真實資料集在ai演算法上的三項突破：叢集訓練、資料驅動、能力最大化。他介紹：“我們增加了叢集計算能力，準確、高效地計算元素特徵，同時降低了巨大的運算成本”。

下面就讓我們來看看接下來德國大學智慧視覺與模式識別（德國）班的德國學生們的作業。servicereliabilitytest（服務可靠性試驗）叢集訓練（te）可靠性測試指標，透過動態資料集，透過傳送與接收測試分析的高速資料幀，透過硬體質量等引數去評估解決問題時所需要的計算能力。

資料量評估從資料量的大小到訓練任務任務難度以及計算複雜度進行評估，發現效能損失的主要原因。比如訓練難度過大，會導致準確性下降。透過試驗分析其計算高效性，分析出適合訓練的小規模資料集。machinelearningmonitoring（機器學習監控）機器學習監控（tl）是用來定位系統出現的漏洞以及對機器學習過程的監控。透過試驗分析系統的最佳化策略，分析學習的效率，用於提高人工智慧測試指標。tl不僅可以透過系統或裝置的準確性，還可以透過環境變數，使用者決定調整tl的值。