人工智能并非魔法，它只是大规模的模式识别。

它始于简单的 if-then 规则，以及人类告诉计算机该做什么。随着数据爆炸式增长，我们教会机器自己寻找模式。然后出现了深度学习，将这些模式分层，以识别边缘、形状和整个对象，从而帮助系统大规模地理解语言和图像。

归根结底，人工智能需要三个要素：

- 数据（学习的例子）
- 计算（处理数据的能力）
- 算法（指导学习和决策的方法）

如果这些都正确，你将拥有一个可以观察、预测和生成的系统。如果缺少一个，你就会回到原点。

在 Lilypad，我们专注于“计算”部分，使其无需许可、易于访问且可扩展，以供准备好突破 AI 边界的构建者使用。