算法和算力的关系

㈠ 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。

㈡ 如何处理好"算理"与"算法"的关系

计算的算理是指计算的理论依据，通俗地讲就是计算的道理。算理一般由数学概念、定律、性质等构成，用来说明计算过程的合理性和科学性。计算的算法是计算的基本程序或方法，是算理指导下的一些人为规定，用来说明计算过程中的规则和逻辑顺序。

算理和算法既有联系，又有区别。算理是客观存在的规律，主要回答“为什么这样算”的问题；算法是人为规定的操作方法，主要解决“怎样计算”的问题。算理是计算的依据，是算法的基础，而算法则是依据算理提炼出来的计算方法和规则，它是算理的具体体现。算理为计算提供了正确的思维方式，保证了计算的合理性和可行性；算法为计算提供了便捷的操作程序和方法，保证了计算的正确性和快速性。算理和算法是计算教学中相辅相成、缺一不可的两个方面。

㈢ “算力”是什么意思

算力是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机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。 例如，当网络达到10Th/s的哈希率时，意味着它可以每秒进行10万亿次计算。

在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW。

(3)算法和算力的关系扩展阅读

算力为大数据的发展提供坚实的基础保障，大数据的爆发式增长，给现有算力提出了巨大挑战。互联网时代的大数据高速积累，全球数据总量几何式增长，现有的计算能力已经不能满足需求。据IDC报告，全球信息数据90% 产生于最近几年。并且到2020年，40% 左右的信息会被云计算服务商收存，其中1/3 的数据具有价值。

因此算力的发展迫在眉睫，否则将会极大束缚人工智能的发展应用。我国在算力、算法方面与世界先进水平有较大差距。算力的核心在芯片。因此需要在算力领域加大研发投入，缩小甚至赶超与世界发达国家差距。

算力单位

1 kH / s =每秒1,000哈希

1 MH / s =每秒1,000,000次哈希。

1 GH / s =每秒1,000,000,000次哈希。

1 TH / s =每秒1,000,000,000,000次哈希。

1 PH / s =每秒1,000,000,000,000,000次哈希。

1 EH / s =每秒1,000,000,000,000,000,000次哈希。

㈣ 算理的算理与算法的关系

当学生进行了一定量的练习以后，发现了计算的规律：个位数只能与个位数直接相加、十位数只能与十位数直接相加、百位数只能与百位数直接相加，也就是相同数位上的数才能直接相加，最后再把几个得数合并，这是学生感悟算理的过程；最后进行优化计算过程，为了便于计算一般写成竖式形式，在此基础上引导学生抽象概括出普遍适用的计算法则：把相同数位对齐列出竖式，再从个位加起，满十向前一位进一，这就是算法。 从上面的分析可以看出算理与算法有这些关系：算理是客观存在的规律，算法却是人为规定的操作方法；算理为计算提供了正确的思维方式，保证了计算的合理性和正确性，算法为计算提供了快捷的操作方法，提高了计算的速度；算理是算法的理论依据，算法是算理的提炼和概括，算法必须以算理为前提，算理必须经过算法实现优化，它们是相辅相成的。

㈤ 算法比算力更重要

计算的事可以交给电脑，而且算法却取决于人的思考水平了！

选择方向更重要，否则都是无用功，甚至是负功！

方法比行动更重要，自上而下的结构设计与自下而上的行动和反馈，系统才能朝着更好的方向发展。总结和记录好方法，从长远来规划，做过的就要让它形成方法论，让它在下次应用时做到一劳永逸！

方向一旦清晰，行动就会更加有效！

㈥ 如何处理算理和算法的关系

处理计算教学中算理与算法的关系还应注意以下五点：一是算理与算法是计算教学中有机统一的整体，形式上可分，实质上不可分，重算法必须重算理，重算理也要重算法；二是计算教学的问题情境既为引出新知服务，体现“学以致用”，也为理解算理、提炼算法服务，教学要注意在“学用结合”的基础上，以理解算理，掌握算法，形成技能为主；三是算理教学需借助直观，引导学生经历自主探索、充分感悟的过程，但要把握好算法提炼的时机和教学的“度”，为算法形成与巩固提供必要的练习保证；四是算法形成不能依赖形式上的模仿，而要依靠算理的透彻理解，只有在真正理解算理的基础上掌握算法、形成计算技能，才能算是找到了算理与算法的平衡点；五是要防止算理与算法之间出现断痕或硬性对接，要充分利用例题或“试一试”中的“可以怎样算？”“在小组里说一说，计算时要注意什么？”等问题，指导学生提炼算法，为算理与算法的有效衔接服务。

㈦ 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。

㈧ 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。

㈨ 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

㈩ 关于算法与算理

什么是算理?

算理就是计算过程中的道理,是指计算过程中的思维方式,解决“为什么这样算”,这样算的道理是什么。算理一般由数学概念、运算规律、运算性质等构成。就是教师根据概念,性质,定义为依据对计算方法加以说明。如:小数乘法的算理就是积的变化规律,小数除法的算理就是商不变的规律。

什么是算法?

算法就是计算的方法,主要解决“怎样计算”的问题。通常是算理指导下亏清的一些人为规定的操作步骤,解决如何算得方便、准确的问题。如:小数乘法的算法:先按照整数乘法算出积,再看因数中一共有几位小数就从积的右边数出几位点上小数点。

整数(小数)加法:算法:把相同数位对齐列出竖式,再从个位加起,满十向前一位进一。算迹空逗理:依据数的组成意义,推出相同计数单位(分数单位)的数才能相加减。算理也可以理解为加法交换律和结合律。整数(小数)减法:算法:相同数位对齐,从个位减起,哪一位不够减就从前一位退一,在本位上加10再减。

算理:依据数的组成和意义概念,推出相同计数单位的数才能相加减。十进制计数法。

算理与算法的姿卖关系是什么?

算理是客观存在的规律,算法是人为规定的操作方法;算理为计算提供了正确的思维方式,保证了计算的合理性和正确性,算法为计算提供了快捷的操作方法,提高了计算的速度;算理是算法的理论依据,算法是算理的提炼和概括,它们是相辅相成的。教学中不可放弃任何一方面。

在教学中如何处理算理和算法的关系?

既要让学生知道怎么算,又要知道为什么要这样算,知其然又知其所以然,这是计算教学的根本。在教学时要让学生在感悟、理解算理的基础上生成、(创造)出算法,到最后掌握算法。

一般情况下,一个单元的起始例题,是整个单元的基础和关键。要用足时间重点突破。使学生扎扎实实地理解算理,掌握算法。