算法算力数据关系

① 人工智能与数据分析的关系怎么样

AI虽然是近几年火起来的，但AI早在几十年前就有了，最初的AI一直在数学领域摸索，但进展很小，经过很多实践探索，越来越多的研究人员走到了统计方向，并随着当前大数据、计算机高算力、深度学习等新算法的出现，AI才越来越走向实用领域而大放异彩！可以说，统计是AI的基本方向，数据分析（算法）是AI的引擎、大数据是AI的原材料，传感器是AI的感官，如人脸识别、自动驾驶、机器人等各类应用是AI的外壳，共同组成了AI产业。而想进入到这个未来行业，同事有几个参加的CDA数据分析那边的课程，效果不错。

② 算法包括人工智能还有什么

对于人工智能一个普遍的认知是人工智能三要素：数据、算力、算法。数据是整个互联网世界和物联网发展的基础，算力将数据进行计算，算法针对不同行业建立了对应的模型，三者俱全，才勉强算是人工智能，满足这三者，企业也才能实现从数据到价值的输出。
现在中国的人工智能，最不缺数据，而算力也在不断提升，但是却因为算法不够成熟，没有自己的原创算法而导致很多假人工智能的出现，说得委婉些，可以叫做弱人工智能、弱AI。

③ 大数据和人工智能有什么关系呀

人工智能和大数据的关系是非常紧密的，实际上大数据的发展在很大程度上推动了人工智能技术的发展，因为数据是人工智能技术的三大基础之一（另两个基础是算法和算力）。从当前人工智能的技术体系结构来看，当前的人工智能对于数据的依赖程度还是非常高的，也可以说没有数据就没有智能。

要想理解人工智能和大数据之间的关系，可以通过机器学习来进行描述，一方面机器学习是人工智能技术的重要组成部分，另一方面机器学习在大数据领域也有广泛的应用，所以机器学习可以看成是人工智能和大数据之间的桥梁。

机器学习有五个大的步骤，包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练和算法验证，完成验证的机器学习算法就可以在实际场景中应用了。通过机器学习的步骤可以发现，数据收集是机器学习的基础，没有数据收集就无法完成算法训练和算法验证，实际上数据对于算法设计也有非常直接的影响。从这个角度来看，在进行人工智能研发之前，首先就要有数据。

目前机器学习不仅在人工智能领域有广泛的应用，机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一，所以很多大数据行业的从业者，通过机器学习也可以比较顺利地转向人工智能领域，这也在一定程度上模糊了大数据和人工智能之间的技术边界。实际上，目前很多从事人工智能研发的企业都有一定的大数据基础，这也是为什么很多互联网企业能够走在人工智能研发前列的原因之一。

最后，大数据和人工智能的发展还需要两个重要的基础，分别是物联网和云计算，物联网不仅为大数据提供了主要的数据来源渠道，同时也为人工智能产品的落地应用提供了场景支撑，而云计算则为大数据和人工智能提供了算力支撑。所以，从事大数据和人工智能领域的研发，也需要掌握一定的物联网和云计算知识。

④ 我们公司是做人工智能的，怎样跟十次方的算力平台合作呢

人工智能和算力关系匪浅。推动人工智能发展的动力就是算法、数据、算力这三个，这三要素缺一不可，都是人工智能取得如此成就的必备条件。
而对于算力这方面，我们知道有了数据之后，是需要进行训练，而且还是不断地训练。因为只是把训练集从头到尾训练一遍网络是学不好的，就像和小孩说一个道理，一遍肯定学不会，当然除了过目不忘的神童。而且除了训练，AI实际需要运行在硬件上，也需要推理，这些都需要算力支撑。
所以说人工智能是必须要有算力，并且随着现在越来越智能的发展，还需要更多更强的算力。

⑤ 可编程控制器属于人工智能吗

人工智能与传统编程并没有太多差异，唯一的差异是需要大量数据和算力来进行模型拟合！

AI＝大数据(算料数据)+算法(深度学习、基于规则、基于知识、基于统计等等大多是递归循环结构)+算力(算力非常高，智能算法才能更好的运作)

传统软件编程＝数据结构(相对于AI少量数据)+算法(算法相对机器并不是太复杂递归运算较少)+算力(不需要太多算力)

三维模拟软件＝数据结构(相对于普通应用软件中等数据)+算法(跟AI算法类似，但有区别，差别相对来说不大都是递归或者矩阵运算)+中等算力(三维模拟软件要的算力也不低但比起AI算法来说比较低，但相对于普通应用软件来说是高的，当然有些特殊应用软件也可能比三维软件高，不过大多情况是三维软件要求比较高)

到了这里相信都明白人工智能的程序与普通软件并没多大差别！差别就在于算法的理解！传统编程更多是基于逻辑运算！但人工智能的算法是囊括了逻辑运算的，而且多了比较复杂的建模拟合算法！只要把线性代数理解透彻！人工智能算法并不是高不可攀！

⑥ 每一个阶段计算机的计算能力

计算机的历史

现代计算机的诞生和发展 现代计算机问世之前，计算机的发展经历了机械式计算机、机电式计算机和萌芽期的电子计算机三个阶段。

早在17世纪，欧洲一批数学家就已开始设计和制造以数字形式进行基本运算的数字计算机。1642年，法国数学家帕斯卡采用与钟表类似的齿轮传动装置，制成了最早的十进制加法器。1678年，德国数学家莱布尼兹制成的计算机，进一步解决了十进制数的乘、除运算。

英国数学家巴贝奇在1822年制作差分机模型时提出一个设想，每次完成一次算术运算将发展为自动完成某个特定的完整运算过程。1884年，巴贝奇设计了一种程序控制的通用分析机。这台分析机虽然已经描绘出有关程序控制方式计算机的雏型，但限于当时的技术条件而未能实现。

巴贝奇的设想提出以后的一百多年期间，电磁学、电工学、电子学不断取得重大进展，在元件、器件方面接连发明了真空二极管和真空三极管；在系统技术方面，相继发明了无线电报、电视和雷达……。所有这些成就为现代计算机的发展准备了技术和物质条件。

与此同时，数学、物理也相应地蓬勃发展。到了20世纪30年代，物理学的各个领域经历着定量化的阶段，描述各种物理过程的数学方程，其中有的用经典的分析方法已根难解决。于是，数值分析受到了重视，研究出各种数值积分，数值微分，以及微分方程数值解法，把计算过程归结为巨量的基本运算，从而奠定了现代计算机的数值算法基础。

社会上对先进计算工具多方面迫切的需要，是促使现代计算机诞生的根本动力。20世纪以后，各个科学领域和技术部门的计算困难堆积如山，已经阻碍了学科的继续发展。特别是第二次世界大战爆发前后，军事科学技术对高速计算工具的需要尤为迫切。在此期间，德国、美国、英国部在进行计算机的开拓工作，几乎同时开始了机电式计算机和电子计算机的研究。

德国的朱赛最先采用电气元件制造计算机。他在1941年制成的全自动继电器计算机Z-3，已具备浮点记数、二进制运算、数字存储地址的指令形式等现代计算机的特征。在美国，1940～1947年期间也相继制成了继电器计算机MARK-1、MARK-2、Model-1、Model-5等。不过，继电器的开关速度大约为百分之一秒，使计算机的运算速度受到很大限制。

电子计算机的开拓过程，经历了从制作部件到整机从专用机到通用机、从“外加式程序”到“存储程序”的演变。1938年，美籍保加利亚学者阿塔纳索夫首先制成了电子计算机的运算部件。1943年，英国外交部通信处制成了“巨人”电子计算机。这是一种专用的密码分析机，在第二次世界大战中得到了应用。

1946年2月美国宾夕法尼亚大学莫尔学院制成的大型电子数字积分计算机(ENIAC)，最初也专门用于火炮弹道计算，后经多次改进而成为能进行各种科学计算的通用计算机。这台完全采用电子线路执行算术运算、逻辑运算和信息存储的计算机，运算速度比继电器计算机快1000倍。这就是人们常常提到的世界上第一台电子计算机。但是，这种计算机的程序仍然是外加式的，存储容量也太小，尚未完全具备现代计算机的主要特征。

新的重大突破是由数学家冯·诺伊曼领导的设计小组完成的。1945年3月他们发表了一个全新的存储程序式通用电子计算机方案—电子离散变量自动计算机(EDVAC)。随后于1946年6月，冯·诺伊曼等人提出了更为完善的设计报告《电子计算机装置逻辑结构初探》。同年7～8月间，他们又在莫尔学院为美国和英国二十多个机构的专家讲授了专门课程《电子计算机设计的理论和技术》，推动了存储程序式计算机的设计与制造。

1949年，英国剑桥大学数学实验室率先制成电子离散时序自动计算机(EDSAC)；美国则于1950年制成了东部标准自动计算机(SFAC)等。至此，电子计算机发展的萌芽时期遂告结束，开始了现代计算机的发展时期。

在创制数字计算机的同时，还研制了另一类重要的计算工具——模拟计算机。物理学家在总结自然规律时，常用数学方程描述某一过程；相反，解数学方程的过程，也有可能采用物理过程模拟方法，对数发明以后，1620年制成的计算尺，己把乘法、除法化为加法、减法进行计算。麦克斯韦巧妙地把积分(面积)的计算转变为长度的测量，于1855年制成了积分仪。

19世纪数学物理的另一项重大成就——傅里叶分析，对模拟机的发展起到了直接的推动作用。19世纪后期和20世纪前期，相继制成了多种计算傅里叶系数的分析机和解微分方程的微分分析机等。但是当试图推广微分分析机解偏微分方程和用模拟机解决一般科学计算问题时，人们逐渐认识到模拟机在通用性和精确度等方面的局限性，并将主要精力转向了数字计算机。

电子数字计算机问世以后，模拟计算机仍然继续有所发展，并且与数字计算机相结合而产生了混合式计算机。模拟机和混合机已发展成为现代计算机的特殊品种，即用在特定领域的高效信息处理工具或仿真工具。
20世纪中期以来，计算机一直处于高速度发展时期，计算机由仅包含硬件发展到包含硬件、软件和固件三类子系统的计算机系统。计算机系统的性能—价格比，平均每10年提高两个数量级。计算机种类也一再分化，发展成微型计算机、小型计算机、通用计算机(包括巨型、大型和中型计算机)，以及各种专用机(如各种控制计算机、模拟—数字混合计算机)等。
计算机器件从电子管到晶体管，再从分立元件到集成电路以至微处理器，促使计算机的发展出现了三次飞跃。
在电子管计算机时期(1946～1959)，计算机主要用于科学计算。主存储器是决定计算机技术面貌的主要因素。当时，主存储器有水银延迟线存储器、阴极射线示波管静电存储器、磁鼓和磁心存储器等类型，通常按此对计算机进行分类。

⑦ 如何看待正在兴起的人工智能产业背后底层数据标注团队和数据工厂

这是人工智能行业发展的大势所趋。
算法、算力与数据是人工智能领域最为重要的三个组成部分。长期以来，AI企业关注的焦点更多集中于算法与算力领域，对于数据领域的关注度并不高。
然而随着AI商业化落地进程的加快，越来越多的企业开始认识到数据的重要性。机器学习所需要的的数据几乎全部来源于数据标注行业，数据集质量的高低直接影响最终模型质量的好与坏。
可以说，数据标注是整个人工智能行业的基石，未来数据标注行业将向精细化、场景化、定制化方向发展

⑧ 同盾为什么要提“知识联邦”这一概念

数据、算法和算力三要素构成了人工智能2.0时代的基础设施，但现实世界中，人工智能所需的数据，大多都会以“数据孤岛”的方式分布。
与此同时，随着数据正式被中央认定为新型生产要素，这势必会对隐私与安全提出更高、更严格的规范。
但无论是隐私、数据泄露的问题，还是可能引发的数据垄断问题，其症结都在于传统深度学习下数据的集中处理模式。
为了平衡数据隐私和数据价值挖掘的问题，同盾科技提出了一整套“知识联邦”理论框架体系，支持从信息层、模型层、认知层和知识层四个层级进行联邦，以实现数据可用不可见，这样就打破了参与方的数据壁垒，充分利用各参与方的数据，同时又可以保证数据不离开参与方来保护数据隐私。

⑨ 人工智能，机器学习与深度学习，到底是什么关系

有人说，人工智能（AI）是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分。这些评价可以说都是正确的，就看你指的是哪一种人工智能。

今年早些时候，Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。在媒体描述DeepMind胜利的时候，将人工智能（AI）、机器学习（machine learning）和深度学习（deep learning）都用上了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。

今天我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系和应用。

向左转|向右转

人工神经网络（Artificial Neural Networks）是早期机器学习中的一个重要的算法，历经数十年风风雨雨。神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。

例如，我们可以把一幅图像切分成图像块，输入到神经网络的第一层。在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作，把数据传递到第三层，以此类推，直到最后一层，然后生成结果。

每一个神经元都为它的输入分配权重，这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加总来决定。

我们仍以停止（Stop）标志牌为例。将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎，然后用神经元进行“检查”：八边形的外形、救火车般的红颜色、鲜明突出的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。神经网络的任务就是给出结论，它到底是不是一个停止标志牌。神经网络会根据所有权重，给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。

这个例子里，系统可能会给出这样的结果：86%可能是一个停止标志牌；7%的可能是一个限速标志牌；5%的可能是一个风筝挂在树上等等。然后网络结构告知神经网络，它的结论是否正确。

即使是这个例子，也算是比较超前了。直到前不久，神经网络也还是为人工智能圈所淡忘。其实在人工智能出现的早期，神经网络就已经存在了，但神经网络对于“智能”的贡献微乎其微。主要问题是，即使是最基本的神经网络，也需要大量的运算。神经网络算法的运算需求难以得到满足。

不过，还是有一些虔诚的研究团队，以多伦多大学的Geoffrey Hinton为代表，坚持研究，实现了以超算为目标的并行算法的运行与概念证明。但也直到GPU得到广泛应用，这些努力才见到成效。

我们回过头来看这个停止标志识别的例子。神经网络是调制、训练出来的，时不时还是很容易出错的。它最需要的，就是训练。需要成百上千甚至几百万张图像来训练，直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确，无论是否有雾，晴天还是雨天，每次都能得到正确的结果。

只有这个时候，我们才可以说神经网络成功地自学习到一个停止标志的样子；或者在Facebook的应用里，神经网络自学习了你妈妈的脸；又或者是2012年吴恩达（Andrew Ng）教授在Google实现了神经网络学习到猫的样子等等。

吴教授的突破在于，把这些神经网络从基础上显著地增大了。层数非常多，神经元也非常多，然后给系统输入海量的数据，来训练网络。在吴教授这里，数据是一千万YouTube视频中的图像。吴教授为深度学习（deep learning）加入了“深度”（deep）。这里的“深度”就是说神经网络中众多的层。

现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。

|深度学习，给人工智能以璀璨的未来

深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。

人工智能就在现在，就在明天。有了深度学习，人工智能甚至可以达到我们畅想的科幻小说一般。你的C-3PO我拿走了，你有你的终结者就好了。

⑩ 如何定义大数据时代

第一：大数据重新定义了数据的价值。大数据既代表了技术，同时也代表了一个产业，更代表了一个发展的趋势。大数据技术指的是围绕数据价值化的一系列相关技术，包括数据的采集、存储、安全、分析、呈现等等；大数据产业指的是以大数据技术为基础的产业生态，大数据的产业生态目前尚未完善，还有较大的发展空间；发展趋势指的是大数据将成为一个重要的创新领域。
第二：大数据为智能化社会奠定了基础。人工智能的发展需要三个基础，分别是数据、算力和算法，所以大数据对于人工智能的发展具有重要的意义。目前在人工智能领域之所以在应用效果上有较为明显的改善，一个重要的原因是目前有了大量的数据支撑，这会全面促进算法的训练过程和验证过程，从而提升算法的应用效果。
第三：大数据促进了社会资源的数据化进程。大数据的发展使得数据产生了更大的价值，这个过程会在很大程度上促进社会资源的数据化进程，而更多的社会资源实现数据化之后，大数据的功能边界也会得到不断的拓展，从而带动一系列基于大数据的创新。
最后，大数据之所以重要，一个重要的原因是大数据开辟了一个新的价值领域，大数据将逐渐成为一种重要的生产材料，甚至可以说大数据将是智能化社会的一种新兴能源。