算法算力和数据

❶ 算力算法数据的概念

算力就是计算机进行矩阵或数学运算的能力,每秒能够计算多少次矩阵运算。
它可以根据用户行为数据进行计算给予用户更多的便捷,从而让用户感知到它更了解自己

❷ 数字经济时代的三驾马车

数字经济时代发展的三驾马车是数据、算力和算法，它也是数字经济发展的三项核心资源能力，其中数据是生产要素、生产资料，它体现的是数据的采集和处理能力；算力则是处理数据的能力，包括处理的速度和规模，每秒可处理的数据信息的量，是新的生产力；算法是处理数据信息的规则和方式，体现的是大数据和人工智能等技术的算法，是新的生产关系。

这三驾马车是数字经济发展的基石，更是核心基础的技术手段，他们已经成为数字经济发展的新引擎，也是战略竞争的新核心焦点。他们属于新基建中数据中心的范畴，这与云计算、物联网、大数据、人工智能、边缘计算、5G（F5G）、区块链等技术有关，应该是他们的有机融合。

三者之间是相互促进、协同发展的，万物互联推动各类数据呈爆发式增长。数据的规模增长必然会增加对算力和算法的需求，推动算力和算法的快速发展演进；算力和算法的快速发展也必将支撑更多的数据转化为应用和价值，进一步激励更多的人及单位利用各种方式采集和储存数据；算法的不断提高也必将助力算力的提升，转化更多的数据为应用；算力规模和能力的快速提升也越来越推动应用的创新。

三者率先在消费互联网领域应用，并助力消费互联网的快速规模发展。目前，正在快速向产业互联网方向演进，赋予产业向智慧化方向发展，推动更多的行业垂直应用落地，带来生产效率的提升、模式的创新和用户体验的优化。

❸ 人工智能需要什么基础

人工智能（AI）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。

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。

❹ 人工智能的三大要素

人工智能的三大要素：即数据、算力与算法。

算法：以哲学、数学、生物学为基础的逻辑认知和系统认知的结晶。多层神经网络在1969年出现，但直到2010年随着算力和云计算的发展才商业化落地。

人工智能的简介：

算力（又名：哈希率）是比特币网络处理能力的度量单位，即为计算机（CPU）计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。算力是衡量在一定的网络消耗下生成新块的单位的总计算能力。

日前，比特币全网算力已经全面进入P算力时代（1P=1024T，1T=1024G，1G=1024M，1M=1024k），在不断飙升的算力环境中，P时代的到来意味着比特币进入了一个新的军备竞赛阶段。算力是衡量在一定的网络消耗下生成新块的单位的总计算能力。每个硬币的单个区块链随生成新的交易块所需的时间而变化。

❺ 知识+数据+算力：算法进化升级的路径是什么|德外独家

算法融入信息传播，带来了传播的深刻变革。推荐算法基于大数据和人工智能技术，通过算法模型，进行信息与用户的匹配，成为智能传播中的主导力量。

然而，经过算法过滤选择后，匹配给用户的信息对个人认知、判断以及 社会 性的负面影响，引起了广泛的关注和担忧。

作者从智能传播中算法的缺陷入手，围绕算法优化和升级，与人工智能行业专家、国家广播电视总局广播电视科学研究信息与安全技术研究所王磊博士，展开探讨，以期为算法进化找到可行路径。

以下为两人对谈的详细内容。

推荐算法只能依从用户

个人的偏好、需求吗？

于烜： 算法融入信息传播，改变了信息采集、生产、分发和反馈等过程，带来了传播的深刻变革。在移动互联网时代，算法主导信息分发，算法的个性化推荐（简称推荐算法），有效应对了信息超载带来的分发危机，解决了海量信息与用户间的供需匹配问题，优化了生产和消费的资源配置效率，无疑是一种先进的技术和生产力。

但是， 推荐算法存在一个明显的缺陷。 我们知道在现代 社会 中，传播的一个重要功能是实现 社会 整合，以传统媒体为代表的大众传播发挥了 社会 整合的作用，传媒能够把不同阶层、人群、族群凝聚起来，形成 社会 共识，这就是媒体公共性的体现。

然而，个性化算法推荐，依据的是网络中用户本人或相似人群的个人兴趣、爱好、习惯、需求，只体现了个性，缺少公共性， 公共性缺席是算法主导信息传播的一个明显的缺陷。推荐算法只能依从用户个人的偏好、需求吗？

王磊：从技术上说，算法是一种中介， 通过算法模型，将信息与用户进行匹配，本质是要解决信息和用户的精准匹配问题。无论是传统的机器学习算法，还是近年来兴起的深度学习算法，通过用户个人属性和网络应用使用过程中的数据记录，挖掘用户个人兴趣、需求， 最终达成个人信息需求的精准匹配，这就是算法的使命。

当算法融入传播，算法主导的短视频平台、资讯平台成为了媒体，作为媒体，需要传播主流价值观，需要承担媒体公共性责任， 除了个性化的推荐，在算法中应该体现出公共性，这是从媒体角度、传播角度，对算法的要求。

于烜： 目前的智能传播中，算法并没有回应这样的要求。也就是说，从传播角度看，目前普遍应用的个性化推荐算法技术自身是有缺憾的，换句话说， 仅仅依靠推荐算法技术进行的传播，是有缺陷的，需要进化。

王磊： 对，可以这样理解。

于烜： 近年来，智能传播中，经过算法过滤选择后匹配给用户的信息，对个人认知、判断以及 社会 性的负面影响，引起了传播学研究的关注，比如信息茧房、算法囚徒、圈层化，这些研究都提示了算法带来的风险。所以无论是从算法技术自身的缺憾，还是算法在现实传播中带来的问题两个层面看，算法需要升级。

王磊： 确实如此， 推荐类算法需要从算法技术路线和网络架构上进一步升级， 以尝试解决上述问题。

算法是否能够发现用户更全面多样的内容？

于烜： 大众传播时代的信息也是要过经过媒体过滤选择的，但是在新闻专业主义的准则下，信息选择有明确的标准，要求客观、平衡，以尽可能反映 社会 现实。

但是，算法的根本逻辑是流量，以流量为目的进行信息匹配。研究表明，流量偏向情绪性、故事性、戏剧性内容，客观、平衡这一新闻传播大厦的基石已经被流量冲垮了。

100年后的今天，被算法选择的信息失衡、失真，拟态环境和现实世界不是越来越接近，相反却是越来越偏离了。

算法模型中，是否可以将客观、平衡等专业价值观要素导入进去？也就是说不仅仅找到迎合用户表面的喜好，也能发现他潜在的需要，或者是他愿意了解、也应该了解的更全面的这样一些内容？在实现过程中面临的困难和挑战又是什么？

王磊： 我想可以尝试突破信息传播失衡、失真的现状，但是实现起来难度很大。 一种办法是算法+规则，即以现有深度学习算法模型为基础，将专业价值观理念设定为相应规则，两者结合形成新的计算模型，进行相应信息匹配。 但是，现实中难度很大。

还有一个办法，需要通过技术演进来实现。从人工智能发展历程看， 现在正处于弱人工智能时代， 即“数据+算法”的时代，这一时期通过大量投喂数据，算法精度较过去提高了很多，但是 存在一个难以破解的核心问题——无法解决海量数据之间的深层次语义层面的关联关系，算法的泛化能力比较差， 简单说就是在一个数据集中的模型，运用在另一个相似数据集中，其效果会变差。

只有当技术演进到 “知识图谱+算法” 阶段，能够在数据间找到并建立起相应的关联关系，破解数据语义层面的联系，才有可能挖掘出用户潜在的、多层次的需要，改变目前简单迎合的状况。

清华大学张钹院士提出的第三代人工智能，即 知识+数据+算法+算力， 或许未来可以从这个方面突破，一定程度上弥补当前信息传播中推荐类算法的缺陷。

第二代人工智能阶段，

如何推动综合评价体系建立？

于烜： 算法驱动的内容平台通过组织生产和算法分发，已然成为了智能传播时代的主体，因此说需要通过规则导入，促使算法进化。

目前个性化推荐算法，强调的是迎合用户个人个性化的精度，是不是可以从内容端的广度进行考量， 比如说，内容的多样性，让观点多样、信源多样、品类多样的内容达到用户？也就说是否可以通过内容的广度，来体现新闻传播客观、平衡。

王磊： 是的， 除了精度，算法的广度应该成为一个评价指标，如对内容的非歧视性关联推荐等。现阶段综合评价指标的合理设计将引导算法不断地优化升级。 当然，这些评价标准的制定也需要传播学的专家加入，共同探讨。

于烜： 如果要对今天的对话做一简短小结，我想说，面对算法技术的缺憾及引发的问题，算法无疑需要进化。而算法进化有赖于算法技术自身的演进，有赖于算法掌控者的伦理培养，有赖于监管部门的标准规范。同时，这需要学界、业界、政府共同努力。

编者按：

作者：于烜，北京广播电视台高级编辑、新闻传播学博士，德外5号特约作者。

❻ 过来了解下什么是“算力”

      最近接触一个基金名称里面有“算力”二字，本以为只是一个名字而已，不查不知道，一查吓一跳。“算力”竟然已经成为了一个火爆的新概念。

      算力，又称“计算力”，从狭义上看，算力就是数据的处理能力，是设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力，算力数值越大，代表综合计算能力越强。从广义上看，算力可以表达为算力是数字经济时代新的生产力，是支撑数字经济发展的坚实基础，也将是国民经济发展的重要引擎。它广泛存在于计算机、手机、PC等硬件设备中，如果没有算力，这些软硬件都不能正常使用。算力已经成为了全球战略竞争新的聚焦点，一个国家算力水平的高低基本与经济发展水平呈正相关水平。因为数字经济时代的关键资源是数据、算力和算法，其中数据是新的生产资料，算力是新生产力，算法是新的生产关系，这些构成了数字经济时代最基本的生产基石。

        算力分为算力环境、算力规模和算力应用。其中算力环境是指网络环境和算力投入等因素，这些是为算力的发展提供坚实的支撑。算力规模包含基础算力、智能算力和超算能力，这些又分别提供基础通用计算、人工智能计算和科学工程计算。算力应用是主要包括消费应用和行业应用，消费和行业应用带来了对算力规模、算力能力等需求的快速提升，算力的进步会反向推动了应用。例如当前我们所接触和使用的5G、物联网、云计算、大数据、人工智能和区块链等等。

        算力已成为数字经济的新引擎，主要表现在哪些方面呢？

1、算力直接带动数字产业化的发展。在数字核心企业，例如亚马逊、微软、谷歌等等这些互联网行业，算力是投资最大的，这三个企业每个季度投入的资本支出总额超过250亿美元，基本都是用于布局大规模的数据中心，支撑着互联网技术加速向电商、服务业、支付等领域渗透。还有电子信息制造业、电信业、软件业等等，都是数字产业化发展的重要部分，和算力的发展息息相关。

2、算力直接赋能国民经济发展。随着我国5G覆盖率的不断提升，我国对算力的投资也在不断提升，据悉，2020年我国的IT支出规模是2万亿，直接带动经济总产出1.7万亿，间接带动经济总产出6.3万亿，即在算力中每投入1元。会带动3—4元的经济产出。而且我国消费和应用算力的需求在迅猛增长，单单是互联网对于算力的需求就大概占整体算力的50%的份额，电信和金融领域对算力的应用也处于行业领先水平。

        总之，抓好算力的发展就是抓好数字经济与实体经济融合发展的机会，就是为“一带一路”合作做出贡献。抓好计算机产业链供应链的长板，就是将强了重要产品和核心技术之间的融合发展，增强我国内在的创新能力的发展。

❼ 巧妇难为无米之炊,算力、算法和数据到底哪个更重要

“巧妇难为无米之炊”，这句话隐含的信息量并不小，正好可以用于对比人工智能。巧妇的“巧”就是算法，食材就是数据，而锅碗瓢盆和炉灶就是算力。

如果没有食材，就算你有炉灶和锅碗瓢盆，也没办法做出饭，而有了食材，没有炉灶和锅碗瓢盆也做不出饭菜，有了食材，有了锅碗瓢盆，没有巧妇，也同样做不出一桌丰盛的饭菜。

数字化归根结底：

是靠数据驱动的,如果没有高质量的大数据,那就是巧妇难为无米之炊。因此,做好大数据工作是推进数字化变革的前提性、基础性工作。但非数字原生企业相比数字原生企业,大数据工作的复杂性和困难度要大的多。

何老师表示,做好大数据工作,要有知难而上的坚强决心。此外,他基于对华为等企业实践的认真了解研究,结合自身对企业战略执行的长期深刻体悟,还在演讲中给出了切实的决策思路和行动建议。

据悉,《数字企业》之所以能成为数字化转型、数字化变革的代表性演讲,很大程度上是因为既具备企业家的高度、又具备思想家的深度、还具备实践家的力度。

❽ 在智能时代，数据，算力算法，是构成了这一经济时代的基石

近代三次工业技术革命分别是

1、第一次工业革命，又叫产业革命，是指资本主义由工场手工业过渡到大机器生产，在生产领域和 社会 关系上引起了根本性变化。

2、第二次工业革命，19世纪中期，欧洲国家和美国、日本的资产阶级革命或改革的完成，促进了经济的发展。19世纪60年代后期，开始第二次工业革命。人类进入了“电气时代”。

3、第三次 科技 革命，20世纪四五十年代以来，在原子能、电子计算机、徽电子技术、航天技术、分子生物学和遗传工程等领域取得的重大突破，标志着的科学技术的到来，这次科学技术在人类 历史 上被称为第三次技术革命。

历史 是有周期性的，第四次 工业技术革命就在眼前，行业不外呼在那几个， 历史 技术革命浪潮带来的改变关乎国家命运更关乎你我他！

在智能时代，

“数据”是新的生产资料，

“算力”是新生产力，

“算法”是新生产关系，

构成了这一经济时代的基石。

❾ 巧妇难为无米之炊,算力、算法和数据到底哪个更重要

虽然不能这么绝对的判断一定谁比谁重要，但在实际应用中很多时候的确是数据更加重要。有几方面的原因：

在很多问题中，算法的“好坏”在没有大量有效数据的支撑下是没有意义的。换句话说，很多算法得到的结果的质量完全取决于其和真实数据的拟合程度。如果没有足够的数据支撑、检验，设计算法几乎等于闭门造车。

很多算法会有一堆可调参数。这些参数的选择并没有什么标准可依，无非是扔给大量数据，看参数的变化会带来什么样的结果的变化。大量、有效的数据成为优化这类算法的唯一可行方法。

更极端的例子是，算法本身很简单，程序的完善全靠数据训练。比如神经网络。

对于很多成熟的算法，优化算法的增量改善通常远小于增大输入数据（这是个经济性的考虑）。

比如问题中举例的 Google。在它之前的搜索引擎已经把基于网页内容的索引算法做得很好了，要想有更大的改善需要换思路。PageRank 算法的采用大大增加了输入的数据量，而且链接数据本身对于网页排名相当关键（当然他们也做了大量算法的优化）。

相关介绍：

数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。

数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据，也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。