这张图，描述了人工智能的一个框架结构，建立在物联网，大数据和并行计算基础之上的人工智能。换个表达方式，正是有了物联网的感知和控制，大数据和算法，海量的分布式计算资源，使得大规模的人工智能成为可能，最终成就了人工智能。
物联网，提供了感知和控制物理世界的接口和手段，它们负责采集数据，记忆，去除噪音，简单分析，传送数据，交互，控制，等等。摄像头和相机记录了关于世界的大量的图像和视频，麦克风记录语音和声音，各种传感器将它们感受到的世界数字化，等等。这些感知器，就如同人类的眼耳鼻舌和触觉，是智能系统的输入。
广义的物联网，不只是IoT，还包括了手机和移动设备组成的移动互联网，计算机和服务器组成的互联网。比如说智能手机，它上面的各种传感器，包括摄像头，麦克风，指南针，重力传感器，GPS，触摸屏，等，每天都在采集大量的数据，这些数据通过App处理后，要么本地消耗，要么传输到云上做深度加工。
人类在移动互联网和互联网上创作，分享，浏览，游戏，购物，听音乐，看视频，邮件，等各种活动，产生了大量的数据，通过分析这些数据，给人类提供了个性化的智能服务。
大量人和物的静态数据和活动数据，通过网络汇集到分布的中心，形成了大数据。这些数据经过清理，抽取知识，生成模型，从而可以做相关分析，因果分析，统计分析，预测，将数据转换成智能决策。
对于海量的数据，有几个路径和方式转换成知识和模型，从而提供预测和行动。
1. 符号主义 》》 知识表示 》》知识图谱
2. 连接主义 》》 神经网络 》》深度学习
3. 行为主义 》》 控制论 》》 机器人
这三种方式，都是现在人工智能的热点。深度学习，知识图谱和机器人，被工业界，研究机构，媒体，创业公司，等广泛研究和报道，一片火热。
所有这些，都离不开大量的分布式的计算资源。正是有了大量的并行计算资源和算法，使得大量的数据能够快速处理，复杂的模型能够训练，人类的常识能够提取为知识体系。这些知识和模型，作为外部大脑，为人类和机器人提供智能决策和行动，让人工智能成为现实。以后所有的计算资源，之间可以共享，协作，共同完成任务，它们构成了世界的唯一的最强大脑。
我们看到，物联网提供了输入／行动，大数据提供了知识模型和智能，并行计算提供了工具，它们相辅相成，成就最后的人工智能。
