⑴ 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。
1）算力：
在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。
（2）算法：
算法是AI的背后“推手”。
AI算法是数据驱动型算法，是AI的推动力量。
（3）数据：
在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。
机器学习中的监督学习和半监督学习都要用标注好的数据进行训练，由此催生了大量数据标注公司，它们将处于未经处理的初级数据，转换为机器可识别信息。只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。
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。
⑵ 什么是算力
算力是指数据处理能力和计算能力。
算力是一种重要的计算机性能表现指标。在现代信息技术的快速发展中，算力成为了人工智能、云计算、大数据等领域的基础支撑能力。具体来说，算力可以理解为在进行数据处理或计算任务时，计算机完成操作的速度和效率。具体表现为计算速度的快慢以及能够处理的数据量的多少。无论是在科学研究、商业应用还是日常生活中，算力都是不可或缺的重要资源。特别是在大数据和人工智能时代，算力的重要性愈发凸显。高算力可以加速数据处理速度，提高决策效率，推动科技创新和应用发展。
首先，算力涉及到计算机硬件和软件的综合性能。硬件方面，包括处理器的速度、内存容量、存储设备的读写速度等；软件方面，则包括算法的优化、操作系统的效率等。这些因素共同决定了算力的强弱。
其次，算力对于各种应用场景的实现至关重要。在科研领域，高性能的算力可以助力模拟复杂的物理现象、生物过程等，推动科研突破。在商业领域，算力可以帮助企业快速处理和分析海量数据，提高决策效率和业务竞争力。在日常生活中，云计算、人工智能等技术带来的便捷服务，都离不开算力的支撑。
最后，随着技术的发展，算力需求不断增长。无论是云计算、大数据处理，还是人工智能、物联网等领域，都对算力提出了更高的要求。为满足这些需求，需要不断研发更高效的硬件、优化算法、提升软件效率等，以不断提升算力水平。
总之，算力是数据处理和计算能力的体现，是信息技术发展的重要支撑。随着技术的不断进步和应用需求的增长，算力的重要性将愈发凸显。
⑶ 人工智能的核心要素包括
人工智能系统的核心要素包括四个方面：
1. 大数据：人工智能的智能源自于大数据。在当前时代，大数据无处不在，移动设备、相机、传感器等不断产生的数据形成了丰富的资源。这些数据大多是非结构化的，为了供人工智能算法使用，需要进行大量的预处理工作。
2. 算力：算力为人工智能提供了基本的计算能力支持。强大的计算能力是实现复杂人工智能系统的基础。
3. 算法：算法是实现人工智能的有效途径，它决定了如何从数据中提取和利用智能。主流的算法分为传统机器学习算法和神经网络算法。近年来，随着深度学习的发展，神经网络算法达到了新的高潮。
4. 场景：场景是指人工智能系统在实际应用中所处的环境和应用背景。合适的场景能够充分发挥人工智能系统的优势，提高其效能。
人工智能，简称AI，是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新兴技术科学。其目标包括使机器能够执行如自主学习、创造新知识、进行推理和决策等智能活动，这种形式的人工智能被称为强人工智能。人工智能的研究和发展横跨多个领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。