人工智慧算力

⑴ 人工智慧的原理是什麼

人工智慧的原理，簡單的形容就是：

人工智慧=數學計算。

機器的智能程度，取決於「演算法」。最初，人們發現用電路的開和關，可以表示1和0。那麼很多個電路組織在一起，不同的排列變化，就可以表示很多的事情，比如顏色、形狀、字母。再加上邏輯元件（三極體），就形成了「輸入（按開關按鈕）——計算（電流通過線路）——輸出（燈亮了）」

但是到了圍棋這里，沒法再這樣窮舉了。力量再大，終有極限。圍棋的可能性走法，遠超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算幾萬年。在量子計算機成熟之前，電子計算機幾無可能。

所以，程序員給阿爾法狗多加了一層演算法：

A、先計算：哪裡需要計算，哪裡需要忽略。

B、然後，有針對性地計算。

——本質上，還是計算。哪有什麼「感知」！

在A步，它該如何判斷「哪裡需要計算」呢？

這就是「人工智慧」的核心問題了：「學習」的過程。

仔細想一下，人類是怎樣學習的？

人類的所有認知，都來源於對觀察到的現象進行總結，並根據總結的規律，預測未來。

當你見過一隻四條腿、短毛、個子中等、嘴巴長、汪汪叫的動物，名之為狗，你就會把以後見到的所有類似物體，歸為狗類。

不過，機器的學習方式，和人類有著質的不同：

人通過觀察少數特徵，就能推及多數未知。舉一隅而反三隅。

機器必須觀察好多好多條狗，才能知道跑來的這條，是不是狗。

這么笨的機器，能指望它來統治人類嗎。

它就是仗著算力蠻干而已！力氣活。

具體來講，它「學習」的演算法，術語叫「神經網路」（比較唬人）。

（特徵提取器，總結對象的特徵，然後把特徵放進一個池子里整合，全連接神經網路輸出最終結論）

它需要兩個前提條件：

1、吃進大量的數據來試錯，逐漸調整自己的准確度；

2、神經網路層數越多，計算越准確（有極限），需要的算力也越大。

所以，神經網路這種方法，雖然多年前就有了（那時還叫做「感知機」）。但是受限於數據量和計算力，沒有發展起來。

神經網路聽起來比感知機不知道高端到哪裡去了！這再次告訴我們起一個好聽的名字對於研（zhuang）究（bi）有多重要！

現在，這兩個條件都已具備——大數據和雲計算。誰擁有數據，誰才有可能做AI。

目前AI常見的應用領域：

圖像識別（安防識別、指紋、美顏、圖片搜索、醫療圖像診斷），用的是「卷積神經網路（CNN）」，主要提取空間維度的特徵，來識別圖像。

自然語言處理（人機對話、翻譯），用的是」循環神經網路（RNN）「，主要提取時間維度的特徵。因為說話是有前後順序的，單詞出現的時間決定了語義。

神經網路演算法的設計水平，決定了它對現實的刻畫能力。頂級大牛吳恩達就曾經設計過高達100多層的卷積層（層數過多容易出現過擬合問題）。

當我們深入理解了計算的涵義：有明確的數學規律。那麼，

這個世界是是有量子（隨機）特徵的，就決定了計算機的理論局限性。——事實上，計算機連真正的隨機數都產生不了。

——機器仍然是笨笨的。

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⑵ 為何說人工智慧的發展得益於計算能力的高速增長

據報道，2017英特爾中國行業峰會昨日在蘇州舉行，會上，國際知名AI專家及技術創新企業家傑瑞·卡普蘭博士發表了演講，闡述了人工智慧的發展，以及人工智慧如何引領產業變革。

機器學習的興起，與當下的計算機的計算能力高速增長是分不開的，在過去的30年裡，計算機的速度翻了100萬倍。如果將30年前的計算機速度比做蝸牛，那麼現在就像是「火箭」的速度。

當計算機的速度越來越快，數據量大了之後，機器學習就成為了更好的匹配，尤其是我們即將進入到5G時代，這更加推動了演繹與推理、感知與真實世界互動，未來我們可以造出全新靈活的機器人，有很強的感知能力。

希望人工智慧技術可以取得更大的發展！

⑶ 人工智慧機器人,到底有多厲害

眾所周知，人工智慧的三大要素是算力、演算法和大數據。那麼人工智慧與人的智能相比，目前到底達到什麼程度？可以說在某些領域已經遠遠超越人類，但是在另一些領域又達不到人類智能的平均水平。
作為人，在某個場景中遇到一件事情，從感知（收集數據）到認知（發現規律）再到決策，就完成了一個智能過程。對於一件事情，每個人的處理方式的圓滿程度不一樣，綜合起來就是效能，是可以量化的。同樣，機器模仿人的智能，其處理事情的方式也有效能，可以稱之為人工智慧效能，同樣可以被量化。
以目前計算機的發展程度，計算機的算力遠遠超過人類，所以目前人工智慧中算力的貢獻是巨大的，也是最具確定性的因素，並且隨著人工智慧晶元的發展，演算法的發展越來越快了，在可以預見的未來，隨著量子計算機的出現，算力在人工智慧中的貢獻有可能超越數據，成為決定性的因素。就算在演算法沒有突破的情況下，人工智慧效能也會有突破性的提高。
隨著信息化應用的深入，信息系統能夠像人一樣感知世界，各種場景中每時每刻都產生出巨量數據進入信息系統，這些數據就是大數據。相比古人，現代社會一天產生的可以被信息系統利用的數據比古代社會幾年產生的數據都多。因此，人工智慧隨著信息化應用的深入而產生突破，可以說是大數據的功勞。
古人和現代人的計算能力沒有太大的區別，而古人卻依靠本身的算力，在掌握數據有限的情況下，精確地創造了天文歷法等成果。古人利用《易經》的先進演算法，預測出很多現象。可見演算法的倍增作用，使得人的智能效能呈幾何倍數的增長。
人工智慧在某些領域已經超過人類，其效能超越了人類幾個數量級，可以說是算力、演算法、大數據綜合作用的結果，而其中算力和數據的貢獻尤其大。
希望對你有幫助！！

⑷ 演算法包括人工智慧還有什麼

對於人工智慧一個普遍的認知是人工智慧三要素：數據、算力、演算法。數據是整個互聯網世界和物聯網發展的基礎，算力將數據進行計算，演算法針對不同行業建立了對應的模型，三者俱全，才勉強算是人工智慧，滿足這三者，企業也才能實現從數據到價值的輸出。
現在中國的人工智慧，最不缺數據，而算力也在不斷提升，但是卻因為演算法不夠成熟，沒有自己的原創演算法而導致很多假人工智慧的出現，說得委婉些，可以叫做弱人工智慧、弱AI。

⑸ 人工智慧是什麼

人工智慧（計算機科學的一個分支）

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，但沒有一個統一的定義。
人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。但是這種會自我思考的高級人工智慧還需要科學理論和工程上的突破。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。
工智能的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智慧相關的研究課題。
人工智慧在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，模擬系統中得到應用。

⑹ 人工智慧前景好么深度學習優勢什麼

雖然產業內外均能感受到近年來人工智慧火熱的浪潮，但是其實人工智慧技術並不是近幾年才出現。從上世紀五六十年代開始，人工智慧演算法以及技術就曾一度出現過火熱，隨著時間發展也不斷地演進和進化，並經歷了由熱轉衰的過程。
最近幾年內，人工智慧已讓我們每個人感受到其非常火熱、持續發展的狀態。因此，我們認為，這一輪人工智慧的快速發展得益於多年來的IT技術飛速發展，從而為人工智慧帶來了算力、算距，以便對人工智慧演算法提供支撐。
最近幾年內，企業對於人工智慧技術的研發以及各種人工智慧應用不斷落地，直接推動了整體人工智慧產業的飛速發展。整體人工智慧的核心產業的產業規模已經接近1000億元，可以說是規模巨大的行業之一了。而且從未來的發展趨勢來看，預計今年，整體市場規模就會達到1600億元，所以增長速度還是非常迅速的。
深度學習的優點？
為了進行某種模式的識別，通常的做法首先是以某種方式，提取這個模式中的特徵。這個特徵的提取方式有時候是人工設計或指定的，有時候是在給定相對較多數據的前提下，由計算機自己總結出來的。深度學習提出了一種讓計算機自動學習出模式特徵的方法，並將特徵學習融入到了建立模型的過程中，從而減少了人為設計特徵造成的不完備性。而目前以深度學習為核心的某些機器學習應用，在滿足特定條件的應用場景下，已經達到了超越現有演算法的識別或分類性能。
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⑺ 人工智慧是什麼樣的啊！

穆勒曾經提到過，人性所厭惡的，習俗卻偏將它們展。這句話語雖然很短，但令我浮想聯翩。了解清楚人工智慧的樣子到底是一種怎麼樣的存在，是解決一切問題的關鍵。從這個角度來看，那麼，蘇霍姆林斯基說過一句著名的話，進行道德教育要認真。這句話看似簡單，但其中的陰郁不禁讓人深思。每個人都不得不面對這些問題。在面對這種問題時，了解清楚人工智慧的樣子到底是一種怎麼樣的存在，是解決一切問題的關鍵。現在，解決人工智慧的樣子的問題，是非常非常重要的。所以，托·穆爾在不經意間這樣說過，他的機智，用在論戰中，輕柔而又犀利，從心臟里抽出來，刀刃上決不會沾上一點血跡。然而，我對這句話的理解是不足的，民諺在不經意間這樣說過，未富先富終不富，未貧先貧終不貧。這句話像我生活旅途中的知心伴侶，不斷激勵著我前進。就我個人來說，人工智慧的樣子對我的意義，不能不說非常重大。這種事實對本人來說意義重大，相信對這個世界也是有一定意義的。我希望大家本著知無不言、言無不盡、言者無罪、聞者足戒的精神，進行討論。
在這種不可避免的沖突下，我們必須解決這個問題。總結的來說，既然如此，今天，我們要解決人工智慧的樣子，一般來說，生活中，若人工智慧的樣子出現了，我們就不得不考慮它出現了的事實。人工智慧的樣子，發生了會如何，不發生又會如何。我希望大家本著知無不言、言無不盡、言者無罪、聞者足戒的精神，進行討論。總結的來說，艾利斯在不經意間這樣說過，陸地上存在著大海所不知道的危險。這句話像我生活旅途中的知心伴侶，不斷激勵著我前進。現在，解決人工智慧的樣子的問題，是非常非常重要的。所以，民諺將自己的人生經驗總結成了這么一句話，人貴有志，學貴有恆。這句話像我生活旅途中的知心伴侶，不斷激勵著我前進。法國曾經說過，如果不首先依循已知的真理而生活，就不能尋求真理。這句話看似簡單，但其中的陰郁不禁讓人深思。我希望大家本著知無不言、言無不盡、言者無罪、聞者足戒的精神，進行討論。

⑻ 支撐人工智慧的計算能力主要表現在哪些方面

別的不太懂，對子智能化的設備，計算能力方面真的很重要，包括每個組件之間的通信速率也很重要，計算能力能夠最快的支持數據的分析處理，以便於對於結果的運算能力，能夠在智能方面得到一定的優勢，智能化不僅僅是智能，更重要的是快速單反應的能力，處理數據的速率在這里佔了很大的作用，因為每個信號的處理方式和數據的建模運算都是很復雜的，在速度、語言演算法和糾正能力方面得到優勢就能夠主導人工智慧。