人工智能算法与算力

㈠ 李彦宏说互联网成长的三个动力是什么

李彦宏表示，互联网成长有三个动力：网民人数，上网时间和网上的信息量。

人工智能的三个驱动力则是算法，算力（服务器能力）和数据，数据的增长依然高速，尤其在中国，同文字，同法律，会进一步推动算法的创新，对算力提出新要求。他对未来表示乐观。

互联网公司，软件，硬件和服务需要融合，人工智能则可以成为融合的驱动力。他以汽车工业为例，这三方面的发展会影响上下游产业，未来会发生巨大变化。所有产业都会被人工智能改变。

(1)人工智能算法与算力扩展阅读：

李彦宏强调了AI对中国互联网的推动力作用：

“中国互联网独特的地方是，7亿网民说同样的语言，遵守同样的法律，产生统一规则的数据，可以推动算法的创新，从而促进算力的提升。未来中国互联网发展主要的推动力就是AI。”

“从金融到房产、教育、医疗等，能想到的产业都会因AI而发生变化，这是个伟大的时代，AI堪比工业革命，期待AI能给每一个人带来新的惊喜”，李彦宏总结道。网络：在移动互联上落下的，要在人工智能上找补回来。

近几年来，网络在移动互联网方面的布局落后阿里巴巴和腾讯，创收和营收增速也一直处于劣势。所以，当网络看准人工智能革命是下一场工业革命时，毅然决定要全力押宝AI产业，想要借此重回与其他两家相抗衡的巅峰。

㈡ 人工智能需要什么基础

1、核心三要素——算力、算法、数据（三大基石）：

算法、算力、数据作为人工智能（AI）核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态。随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新。让人类社会从信息化进入智能化。

（1）算力：

在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。

（2）算法：

算法是AI的背后“推手”。

AI算法是数据驱动型算法，是AI的推动力量。

（3）数据：

在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。

机器学习中的监督学习和半监督学习都要用标注好的数据进行训练，由此催生了大量数据标注公司，它们将处于未经处理的初级数据，转换为机器可识别信息。只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。

2、技术基础：

（1）文艺复兴后的人工神经网络。

人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。

（2）靠巨量数据运作的机器学习。

科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。

（3）人工智慧的重要应用：自然语言处理。

自然语言处理的研究，是要让机器“理解”人类的语言，是人工智慧领域里的其中一项重要分支。

自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：

其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式；

其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。

㈢ AI 应用爆发，算力会迎来哪些发展机遇

随着人工智能应用的不断扩大和深入，算力需求将不断增加。因此，未来禅没算力发展将会迎来以下机遇：

超级计算机：随着技术的提升，超级计算机的算力将会越来越强大，可以处理更加复杂的人工智能问题。

量子计算：量子计算是一种全新的计算方式，它利用量子比特而非传统的经典比特进行计算，因此具有比传统计算机更快的计算速度。这将为人工智能开辟新的研究方向，同时也为解决更加复杂的人工智能问题提供了可能。

模型局前压缩与量化：针对目前人工智能模型存在的内存占用和计算速度慢等问题，模型压缩和量化技术将成为重要的发展方向。通过减小模型大小和复杂度，同时保持良好的精度，桐袭清可以在不降低算法性能的情况下实现更高效的计算。

分布式计算：由于单台设备的算力有限，分布式计算将成为满足大规模计算需求的关键技术之一。这项技术可以将计算任务分配给多台设备进行处理，提高计算效率和准确性。

总之，随着人工智能应用的不断扩大和深入，算力发展将会迎来更多机遇，并为人工智能技术的进一步发展提供有力支撑。

㈣ 人工智能的算力是什么

人工智能的算力是

A 物联网

B 大数据

C 区块链

D 云计算

答案:D

知识拓展:算力是使用计算机技术完成给定目标导向任务的过程。算力可以包括软件和硬件系统的设计和开发，用于广泛的目的 – 通常构建，处理和管理任何类型的信息 – 以帮助追求科学研究，制作智能系统，以及创建和使用不同的媒体娱乐和交流。

㈤ 【拥抱AI】人工智能的层次——如何结构化地理解AI

一、四个层次

在理解人工智能的学术研究、产业发展及产品形态时，一般而言可以分为四个层次，自下而上分别是 基础层、算法层、技术层和应用层 。

其中， 基础层 为AI发展提供基础设施和资源支持，包括计算能力和大数据。 其中计算能力主要以硬件为核心，包括GPU / FPGA等用于性能加速的硬件、神经网络芯片、传感器与中间件；数据是驱动AI取得更好的识别率和精准度的重要因素，训练数据的规模和丰富度对算法训练也尤为重要。

算法层 是指用系统的方法描述解决问题的策略机制，人工智能算法主要指目前相对成熟的深度学习、机器学习算法等等。优秀的算法是机 器实现人工智能的最关键一环，对AI发展起到最主要的推动作用。

技术层 对人工智能产品的智能化程度起到直接作用，包括自然语言处理、语音处理、计算机视觉等通用技术。技术层主要依托于基础层的 计算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模，通过不同类型的算法建立模型，开发面向不同领域的应用技术。每个技术方向下 又有多个具体子技术。

应用层 主要利用技术层输出的通用技术实现不同场景的落地应用，为用户提供智能化的服务和产品，使AI与产业深度融合，为传统行业的 发展带来新的动力。按照对象的不同，AI应用一般又可分为消费级终端应用和行业场景应用两部分。

二、三大要素

此外，基础层和算法层的 大数据、算力和算法 通常又被视为人工智能发展的三要素。人工智能的技术发展和应用落地与这三要素息息相关，而三要素相关技术近些年来的快速迭代和积淀，也是此轮人工智能浪潮兴起的重要原因。

21世纪以来，得益于互联网尤其是移动互联网、社交媒体、移动设备和传感器的普及，全 球产生及存储的数据量剧烈增加。另随着GPU和异构/低功耗芯片的兴起，运算力得以大幅提升，数据处理速度也显著提高。数据和算力的发展在很大程度上促成了深度学习的诞生，从而迅速点燃了人工智能这一波爆发的浪潮。

人工智能已取得了突飞猛进的发展，在诸多领域甚至超越了人类智能，但瓶颈仍是明显的。 目前人工智能的落地应用主要在于限定范围的垂直领域，属于弱人工智能的范畴。 展望未来，人们对人工智能的定位绝不仅仅只是用来解决狭窄的、特定领域的某个简单具体的任务，而是 真正像人类一样，能同时解决不同领域、不同类型的问题，进行判断和决策，也就是我们之前介绍过的通用型人工智能。

从弱人工智能到强人工智能甚至超人工智能将会是一段漫长的征程，人工智能的各个层次中都存在着许多亟待攻克的问题。其中，算法无疑是最为关键的一环。下一期我们来聊一聊 AI发展核心：机器学习VS深度学习 ，敬请期待

平安人寿人工智能研发团队

㈥ 人工智能三大要素有哪些

人工智能产业技术的：算法、计算能力、信息大数据融合，成为人工智能发展最基本、最基础的基本三要素。

收集的大量数据，数据是驱动人工智能取得更好的识别率和精准度的核心因素;

落实在产品应用上，算法可表现为：视频结构化(对视频数据的识别、分类、提取和分析)、生物识别(人脸、虹膜、指纹、人脸识别等)、物体特征识别(不同物体识别，不同物体代表性物体识别，如：车牌识别系统)等几大类。

互联网时代大数据迎来爆发式增长，全球的数据总量都飞快的增长，数据高速积累的同时现有算力根本无法匹配。

传统架构基础硬件的计算力也不能满足大量增长的多数据信息计算的同时，更无法满足人工智能相关的高性能计算需求，多PU硬件组合+强大的多功能并行处理计算能力，成为当下人工智能必备的基本平台。

数据总量飞速的增长、积累的同时，信息数据的收集、整理与融合成为了人工智能深度学习和算法升级与服务应用落地的根本，大数据与融合计算成为了人工智能发展必然的关键。

(6)人工智能算法与算力扩展阅读：

人工智能需要从大量数据中进行学习，丰富的数据集是其中非常重要的因素，丰富的数据积累，给深度学习创造更加丰富的数据训练集，是人工智能算法与深度学习训练必备的、不可或缺的良好的基础。

像战胜人类的 AlphaGo，其学习过程的核心数据是来自互联网的3000万例棋谱，而这些数据的积累是历经了十多年互联网行业的发展成铸就的。可见，所有基于深度学习算法的人工智能，均需具备深厚的数据信息资源和专项数据积累，才能取得AI服务应用的突破性进展。

离开了基础数据，机器的智慧仿生是不可能实现的。广东傲智在公司成立前，就已经具备行业应用强大深厚的大数据方面的基础数据信息，这也是广东傲智能在算法深度开发、深度学习和计算力平台研发方面发展迅速又有AI针对性的核心竞争力。

㈦ 人工智能四大要素

人工智能系统的四要素为：

1、大数据；人工智能的智能都蕴含在大数据中。如今这个时基老代，无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。汪扰这些数据形式多样化，大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用，就需要进行大量的预处理过程搏陵升。

2、算力；为人工智能提供了基本的计算能力的支撑。