人工智能並非魔法。它只是大規模的模式識別。

它始於簡單的如果-那麼規則，以及人類告訴電腦該做什麼。隨著數據爆炸式增長，我們教導機器自己尋找模式。然後出現了深度學習，將這些模式分層以識別邊緣、形狀和整個物體，幫助系統大規模地理解語言和圖像。

在所有這些之下，AI 需要三個要素：

- 數據（學習範例）
- 算力（處理數據的能力）
- 演算法（指導學習和決策的方法）

如果一切順利，您將擁有一個可以看、預測和生成的系統。如果缺少一個，您將回到原點。

在 Lilypad，我們專注於「算力」部分，使其對準備好突破 AI 邊界的建構者來說，是無需許可、可訪問且可擴展的。