算力還是演算法

A. 巧婦難為無米之炊,算力、演算法和數據到底哪個更重要

雖然不能這么絕對的判斷一定誰比誰重要，但在實際應用中很多時候的確是數據更加重要。有幾方面的原因：

在很多問題中，演算法的「好壞」在沒有大量有效數據的支撐下是沒有意義的。換句話說，很多演算法得到的結果的質量完全取決於其和真實數據的擬合程度。如果沒有足夠的數據支撐、檢驗，設計演算法幾乎等於閉門造車。

很多演算法會有一堆可調參數。這些參數的選擇並沒有什麼標准可依，無非是扔給大量數據，看參數的變化會帶來什麼樣的結果的變化。大量、有效的數據成為優化這類演算法的唯一可行方法。

更極端的例子是，演算法本身很簡單，程序的完善全靠數據訓練。比如神經網路。

對於很多成熟的演算法，優化演算法的增量改善通常遠小於增大輸入數據（這是個經濟性的考慮）。

比如問題中舉例的 Google。在它之前的搜索引擎已經把基於網頁內容的索引演算法做得很好了，要想有更大的改善需要換思路。PageRank 演算法的採用大大增加了輸入的數據量，而且鏈接數據本身對於網頁排名相當關鍵（當然他們也做了大量演算法的優化）。

相關介紹：

數據（data）是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事物的未經加工的的原始素材。

數據可以是連續的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數據，也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。在計算機系統中，數據以二進制信息單元0、1的形式表示。

B. 演算法比算力更重要

計算的事可以交給電腦，而且演算法卻取決於人的思考水平了！

選擇方向更重要，否則都是無用功，甚至是負功！

方法比行動更重要，自上而下的結構設計與自下而上的行動和反饋，系統才能朝著更好的方向發展。總結和記錄好方法，從長遠來規劃，做過的就要讓它形成方法論，讓它在下次應用時做到一勞永逸！

方向一旦清晰，行動就會更加有效！

C. 人工智慧需要什麼基礎

1、核心三要素——算力、演算法、數據（三大基石）：

演算法、算力、數據作為人工智慧（AI）核心三要素，相互影響，相互支撐，在不同行業中形成了不一樣的產業形態。隨著演算法的創新、算力的增強、數據資源的累積，傳統基礎設施將藉此東風實現智能化升級，並有望推動經濟發展全要素的智能化革新。讓人類社會從信息化進入智能化。

（1）算力：

在AI技術當中，算力是演算法和數據的基礎設施，支撐著演算法和數據，進而影響著AI的發展，算力的大小代表著對數據處理能力的強弱。

（2）演算法：

演算法是AI的背後「推手」。

AI演算法是數據驅動型演算法，是AI的推動力量。

（3）數據：

在AI技術當中，數據相當於AI演算法的「飼料」。

機器學習中的監督學習和半監督學習都要用標注好的數據進行訓練，由此催生了大量數據標注公司，它們將處於未經處理的初級數據，轉換為機器可識別信息。只有經過大量的訓練，覆蓋盡可能多的各種場景才能得到一個良好的模型。

2、技術基礎：

（1）文藝復興後的人工神經網路。

人工神經網路是一種仿造神經元運作的函數演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應，或用以改變內部函數的權重結構，以適應不同環境的數學模型。

（2）靠巨量數據運作的機器學習。

科學家發現，要讓機器有智慧，並不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。

（3）人工智慧的重要應用：自然語言處理。

自然語言處理的研究，是要讓機器「理解」人類的語言，是人工智慧領域里的其中一項重要分支。

自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種：

其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式；

其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。

D. 巧婦難為無米之炊,算力、演算法和數據到底哪個更重要

「巧婦難為無米之炊」，這句話隱含的信息量並不小，正好可以用於對比人工智慧。巧婦的「巧」就是演算法，食材就是數據，而鍋碗瓢盆和爐灶就是算力。

如果沒有食材，就算你有爐灶和鍋碗瓢盆，也沒辦法做出飯，而有了食材，沒有爐灶和鍋碗瓢盆也做不出飯菜，有了食材，有了鍋碗瓢盆，沒有巧婦，也同樣做不出一桌豐盛的飯菜。

數字化歸根結底：

是靠數據驅動的,如果沒有高質量的大數據,那就是巧婦難為無米之炊。因此,做好大數據工作是推進數字化變革的前提性、基礎性工作。但非數字原生企業相比數字原生企業,大數據工作的復雜性和困難度要大的多。

何老師表示,做好大數據工作,要有知難而上的堅強決心。此外,他基於對華為等企業實踐的認真了解研究,結合自身對企業戰略執行的長期深刻體悟,還在演講中給出了切實的決策思路和行動建議。

據悉,《數字企業》之所以能成為數字化轉型、數字化變革的代表性演講,很大程度上是因為既具備企業家的高度、又具備思想家的深度、還具備實踐家的力度。

E. 李彥宏說互聯網成長的三個動力是什麼

李彥宏表示，互聯網成長有三個動力：網民人數，上網時間和網上的信息量。

人工智慧的三個驅動力則是演算法，算力（伺服器能力）和數據，數據的增長依然高速，尤其在中國，同文字，同法律，會進一步推動演算法的創新，對算力提出新要求。他對未來表示樂觀。

互聯網公司，軟體，硬體和服務需要融合，人工智慧則可以成為融合的驅動力。他以汽車工業為例，這三方面的發展會影響上下游產業，未來會發生巨大變化。所有產業都會被人工智慧改變。

(5)算力還是演算法擴展閱讀：

李彥宏強調了AI對中國互聯網的推動力作用：

「中國互聯網獨特的地方是，7億網民說同樣的語言，遵守同樣的法律，產生統一規則的數據，可以推動演算法的創新，從而促進算力的提升。未來中國互聯網發展主要的推動力就是AI。」

「從金融到房產、教育、醫療等，能想到的產業都會因AI而發生變化，這是個偉大的時代，AI堪比工業革命，期待AI能給每一個人帶來新的驚喜」，李彥宏總結道。網路：在移動互聯上落下的，要在人工智慧上找補回來。

近幾年來，網路在移動互聯網方面的布局落後阿里巴巴和騰訊，創收和營收增速也一直處於劣勢。所以，當網路看準人工智慧革命是下一場工業革命時，毅然決定要全力押寶AI產業，想要藉此重回與其他兩家相抗衡的巔峰。