⑴ 人工智慧需要什麼基礎
人工智慧（AI）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。
⑵ 什麼是算力
算力是指數據處理能力和計算能力。
算力是一種重要的計算機性能表現指標。在現代信息技術的快速發展中，算力成為了人工智慧、雲計算、大數據等領域的基礎支撐能力。具體來說，算力可以理解為在進行數據處理或計算任務時，計算機完成操作的速度和效率。具體表現為計算速度的快慢以及能夠處理的數據量的多少。無論是在科學研究、商業應用還是日常生活中，算力都是不可或缺的重要資源。特別是在大數據和人工智慧時代，算力的重要性愈發凸顯。高算力可以加速數據處理速度，提高決策效率，推動科技創新和應用發展。
首先，算力涉及到計算機硬體和軟體的綜合性能。硬體方面，包括處理器的速度、內存容量、存儲設備的讀寫速度等；軟體方面，則包括演算法的優化、操作系統的效率等。這些因素共同決定了算力的強弱。
其次，算力對於各種應用場景的實現至關重要。在科研領域，高性能的算力可以助力模擬復雜的物理現象、生物過程等，推動科研突破。在商業領域，算力可以幫助企業快速處理和分析海量數據，提高決策效率和業務競爭力。在日常生活中，雲計算、人工智慧等技術帶來的便捷服務，都離不開算力的支撐。
最後，隨著技術的發展，算力需求不斷增長。無論是雲計算、大數據處理，還是人工智慧、物聯網等領域，都對算力提出了更高的要求。為滿足這些需求，需要不斷研發更高效的硬體、優化演算法、提升軟體效率等，以不斷提升算力水平。
總之，算力是數據處理和計算能力的體現，是信息技術發展的重要支撐。隨著技術的不斷進步和應用需求的增長，算力的重要性將愈發凸顯。
⑶ 人工智慧的核心要素包括
人工智慧系統的核心要素包括四個方面：
1. 大數據：人工智慧的智能源自於大數據。在當前時代，大數據無處不在，移動設備、相機、感測器等不斷產生的數據形成了豐富的資源。這些數據大多是非結構化的，為了供人工智慧演算法使用，需要進行大量的預處理工作。
2. 算力：算力為人工智慧提供了基本的計算能力支持。強大的計算能力是實現復雜人工智慧系統的基礎。
3. 演算法：演算法是實現人工智慧的有效途徑，它決定了如何從數據中提取和利用智能。主流的演算法分為傳統機器學習演算法和神經網路演算法。近年來，隨著深度學習的發展，神經網路演算法達到了新的高潮。
4. 場景：場景是指人工智慧系統在實際應用中所處的環境和應用背景。合適的場景能夠充分發揮人工智慧系統的優勢，提高其效能。
人工智慧，簡稱AI，是一門研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的新興技術科學。其目標包括使機器能夠執行如自主學習、創造新知識、進行推理和決策等智能活動，這種形式的人工智慧被稱為強人工智慧。人工智慧的研究和發展橫跨多個領域，如機器學習、自然語言處理、計算機視覺等。