导语：人工智能(AI)算法的核心在于其三大要素：1) 具备测量能力，2) 明确哪些测量需要进一步处理，3) 能够并行处理多路输入。系统潜力体现为可测性和可达到的深度，而发挥潜力的关键是确定哪些方面的结果应该发送给处理器。传感器融合则是如何正确比例合并不同传感器数据的艺术，这决定了AI算法的智商及其推理潜能。这三个属性对于探索AI深度至关重要，尤其是在独特能力方面。通过反馈环增强传感器融合，我们可以校准和纠正算法逻辑，这是机器学习不可或缺的一部分。
这三个领域对理解AI深度至关重要，我们将逐一探讨。首先，是测量深度，它在构建稳健高性能AI基础中的作用不容忽视。在计量学中，有Gagemaker规则，即精度必须比被测对象高10倍，决定了可能达到的精度水平，从而限定了算法潜力。
我们会看到一个示例来说明如何优化这些复杂数据互联系统网络，每个系统都需要交换信息以协调组织运营。这涉及到软件如CRM、ERP、数据库等，以及它们独特格式和自定义API。此外，由于每家企业有特殊定制工作流程以及集成众多应用软件和后端系统，对用户操作路径也各异，因此出现了一种应运而生的应用软件——利用人工智能。
为了了解AI如何在这样的环境中运行，我们需要了解它如何在以下三个关键领域评估数据点：
用户与应用交互方式，无论使用何种操作系统。
系统间数据交换以及连接这些系统的API命令。
屏幕信息，如图像、文本、标识，以了解呈现方式。
无论使用何种操作系统或设备，只有从测量入手，才能评估功效。如果无法进行某些情境下的措施，那么该措施就无法有效执行，因此影响也小。而评估事物潜力的根本就是从基础入手，即AI系统的基础——其测量能力越广泛，其影响力就越大；反之亦然。因此，要真正认识到AI真实力量，请务必分析其所能进行且不能进行的情境，以及相应的广度与深度。
