人工智慧演算法與算力

㈠ 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。

(1)人工智慧演算法與算力擴展閱讀：

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。

㈡ 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。

㈢ AI 應用爆發，算力會迎來哪些發展機遇

隨著人工智慧應用的不斷擴大和深入，算力需求將不斷增加。因此，未來禪沒算力發展將會迎來以下機遇：

超級計算機：隨著技術的提升，超級計算機的算力將會越來越強大，可以處理更加復雜的人工智慧問題。

量子計算：量子計算是一種全新的計算方式，它利用量子比特而非傳統的經典比特進行計算，因此具有比傳統計算機更快的計算速度。這將為人工智慧開辟新的研究方向，同時也為解決更加復雜的人工智慧問題提供了可能。

模型局前壓縮與量化：針對目前人工智慧模型存在的內存佔用和計算速度慢等問題，模型壓縮和量化技術將成為重要的發展方向。通過減小模型大小和復雜度，同時保持良好的精度，桐襲清可以在不降低演算法性能的情況下實現更高效的計算。

分布式計算：由於單台設備的算力有限，分布式計算將成為滿足大規模計算需求的關鍵技術之一。這項技術可以將計算任務分配給多台設備進行處理，提高計算效率和准確性。

總之，隨著人工智慧應用的不斷擴大和深入，算力發展將會迎來更多機遇，並為人工智慧技術的進一步發展提供有力支撐。

㈣ 人工智慧的算力是什麼

人工智慧的算力是

A 物聯網

B 大數據

C 區塊鏈

D 雲計算

答案:D

知識拓展:算力是使用計算機技術完成給定目標導向任務的過程。算力可以包括軟體和硬體系統的設計和開發，用於廣泛的目的 – 通常構建，處理和管理任何類型的信息 – 以幫助追求科學研究，製作智能系統，以及創建和使用不同的媒體娛樂和交流。

㈤ 【擁抱AI】人工智慧的層次——如何結構化地理解AI

一、四個層次

在理解人工智慧的學術研究、產業發展及產品形態時，一般而言可以分為四個層次，自下而上分別是 基礎層、演算法層、技術層和應用層 。

其中， 基礎層 為AI發展提供基礎設施和資源支持，包括計算能力和大數據。 其中計算能力主要以硬體為核心，包括GPU / FPGA等用於性能加速的硬體、神經網路晶元、感測器與中間件；數據是驅動AI取得更好的識別率和精準度的重要因素，訓練數據的規模和豐富度對演算法訓練也尤為重要。

演算法層 是指用系統的方法描述解決問題的策略機制，人工智慧演算法主要指目前相對成熟的深度學習、機器學習演算法等等。優秀的演算法是機 器實現人工智慧的最關鍵一環，對AI發展起到最主要的推動作用。

技術層 對人工智慧產品的智能化程度起到直接作用，包括自然語言處理、語音處理、計算機視覺等通用技術。技術層主要依託於基礎層的 計算平台和數據資源進行海量識別訓練和機器學習建模，通過不同類型的演算法建立模型，開發面向不同領域的應用技術。每個技術方向下 又有多個具體子技術。

應用層 主要利用技術層輸出的通用技術實現不同場景的落地應用，為用戶提供智能化的服務和產品，使AI與產業深度融合，為傳統行業的 發展帶來新的動力。按照對象的不同，AI應用一般又可分為消費級終端應用和行業場景應用兩部分。

二、三大要素

此外，基礎層和演算法層的 大數據、算力和演算法 通常又被視為人工智慧發展的三要素。人工智慧的技術發展和應用落地與這三要素息息相關，而三要素相關技術近些年來的快速迭代和積淀，也是此輪人工智慧浪潮興起的重要原因。

21世紀以來，得益於互聯網尤其是移動互聯網、社交媒體、移動設備和感測器的普及，全 球產生及存儲的數據量劇烈增加。另隨著GPU和異構/低功耗晶元的興起，運算力得以大幅提升，數據處理速度也顯著提高。數據和算力的發展在很大程度上促成了深度學習的誕生，從而迅速點燃了人工智慧這一波爆發的浪潮。

人工智慧已取得了突飛猛進的發展，在諸多領域甚至超越了人類智能，但瓶頸仍是明顯的。 目前人工智慧的落地應用主要在於限定范圍的垂直領域，屬於弱人工智慧的范疇。 展望未來，人們對人工智慧的定位絕不僅僅只是用來解決狹窄的、特定領域的某個簡單具體的任務，而是 真正像人類一樣，能同時解決不同領域、不同類型的問題，進行判斷和決策，也就是我們之前介紹過的通用型人工智慧。

從弱人工智慧到強人工智慧甚至超人工智慧將會是一段漫長的征程，人工智慧的各個層次中都存在著許多亟待攻克的問題。其中，演算法無疑是最為關鍵的一環。下一期我們來聊一聊 AI發展核心：機器學習VS深度學習 ，敬請期待

平安人壽人工智慧研發團隊

㈥ 人工智慧三大要素有哪些

人工智慧產業技術的：演算法、計算能力、信息大數據融合，成為人工智慧發展最基本、最基礎的基本三要素。

收集的大量數據，數據是驅動人工智慧取得更好的識別率和精準度的核心因素;

落實在產品應用上，演算法可表現為：視頻結構化(對視頻數據的識別、分類、提取和分析)、生物識別(人臉、虹膜、指紋、人臉識別等)、物體特徵識別(不同物體識別，不同物體代表性物體識別，如：車牌識別系統)等幾大類。

互聯網時代大數據迎來爆發式增長，全球的數據總量都飛快的增長，數據高速積累的同時現有算力根本無法匹配。

傳統架構基礎硬體的計算力也不能滿足大量增長的多數據信息計算的同時，更無法滿足人工智慧相關的高性能計算需求，多PU硬體組合+強大的多功能並行處理計算能力，成為當下人工智慧必備的基本平台。

數據總量飛速的增長、積累的同時，信息數據的收集、整理與融合成為了人工智慧深度學習和演算法升級與服務應用落地的根本，大數據與融合計算成為了人工智慧發展必然的關鍵。

(6)人工智慧演算法與算力擴展閱讀：

人工智慧需要從大量數據中進行學習，豐富的數據集是其中非常重要的因素，豐富的數據積累，給深度學習創造更加豐富的數據訓練集，是人工智慧演算法與深度學習訓練必備的、不可或缺的良好的基礎。

像戰勝人類的 AlphaGo，其學習過程的核心數據是來自互聯網的3000萬例棋譜，而這些數據的積累是歷經了十多年互聯網行業的發展成鑄就的。可見，所有基於深度學習演算法的人工智慧，均需具備深厚的數據信息資源和專項數據積累，才能取得AI服務應用的突破性進展。

離開了基礎數據，機器的智慧仿生是不可能實現的。廣東傲智在公司成立前，就已經具備行業應用強大深厚的大數據方面的基礎數據信息，這也是廣東傲智能在演算法深度開發、深度學習和計算力平台研發方面發展迅速又有AI針對性的核心競爭力。

㈦ 人工智慧四大要素

人工智慧系統的四要素為：

1、大數據；人工智慧的智能都蘊含在大數據中。如今這個時基老代，無時無刻不在產生大數據。移動設備、廉價的照相機、無處不在的感測器等等積累的數據。汪擾這些數據形式多樣化，大部分都是非結構化數據。如果需要為人工智慧演算法所用，就需要進行大量的預處理過程搏陵升。

2、算力；為人工智慧提供了基本的計算能力的支撐。