由于人的学习非常依赖于数据质量，在人工智能解决方案学习知识时，是否同样的问题也会出现？回答当然是肯定的，不仅如此，当人工智能解决方案学习知识时，比人类更依赖数据。与现有的人工智能相比，人类的推理能力更强，在学习相关知识的同时，通过推理联想可以获得更多的知识。另一方面，在某些特定的场景中，即使这些数据并不完全、全面，对人类学习的影响也不会太大，因为人类将利用推理和想象来完成所缺少的知识。但目前人工智能的推理能力仍处于初级研究阶段，更多的难题有待业界技术人员攻克。

可见，目前大多数人工智能解决方案学习知识基本依赖于数据质量，在这种情况下，即使人工智能专家吴恩达也提出了人工智能=80%数据+20%算法模型的观点，可见人工智能的“粮食安全”问题是非常重要的，因此，人工智能=80%数据+算法模型。可视化数据的好与坏基本上决定了智能的高低，有人会说，可以通过改进算法模型来改善效果啊，不幸的是，稍稍不注意就会导致质量问题，需要在算法上历尽千辛万苦才能提高算法的效果，而这并不一定能弥补，数据对于人工智能最终的发展结构可见一斑。

人工智能解决方案的躯体——算力。

计算能力是人工智能实现的另一个重要因素，计算能力在一定程度上体现了人工智能的速度和效率。一般情况下，算力越大，达到更高级人工智能的可能性就越大。计算力是与装备相联系的，所以一般讲算力，就是指具体的装置。