人工智能算力问题

① 人工智能对国家能有什么贡献，特别是在军事和战略上

基于人工智能的深度学习系统，未来会有很大的发展空间。

特别是人工智能的芯片化，低功耗后，低成本后，人工智能会迎来巨大的发展空间。
在深度卷积神经网络芯片化后，各种设备可以实现实时智能分析，可以做到武器的传感器像鹰的眼晴一样实时盯着目标。
可以实时识别战场的各类物体，进行敌我分析。
如用在视频卫星上，可以实时监控地面动态，对地面的军事布置，人员行动，战略布局，可以实时分布，不需要传回地面，做到最高速度的预警。
如分析航母的卫星，可以实时绘制航母的运动轨迹，预测航母的轨迹。
用在无人机上，可以实时高空识别，甚至可以实现基于实时行为识别，的实时攻击无人机，把敌人消灭在萌芽状态。
另外在多光谱，多电磁空间的视频实时分析系统，对于反潜艇，反埋伏，反伪装等军事方面，作用也是非常大的。
所以深度学习神经网络不断发展下的人工智能，未来有巨大发展空间，完全无人化作战，实时化分析作战，在AI芯片的进步下，很快就可以实现一大部分。
所以人工智能军事化，核心竞争力在于AI的芯片化。
只有芯片化才能解决算力问题，解决功耗问题，解决布置问题，解决实时分析问题。
大家知道昆虫的复眼由几千个小眼组成，如果AI芯片成本降低后，可以在多数武器上装上这种类似复眼的视频实时分析系统，实现矩阵自动分析决策，实现全方位分析，以面盯点。构建全方位无死角的AI矩阵眼睛分析系统，多谱空间实时分析，真正做到实时人工智能，让武器和侦察设备具有人的眼睛识别分析能力，这样真正做到智能化部队，智能化侦察，智能化预警。
算力芯片化硬件化，对军事战斗力的提升会有革命性作用，未来是算力的天下，真正无人化战争也会实现，以后只需要游戏高手做下军事远程指挥，在大山洞中打着游戏，吹着空调，喝着不上火的凉茶，现场智能化无人武器全是自动的实时分析，甚至可以使用基于人工智能决策系统，完全无人化作战。

② 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。

③ 人工智能为什么会成为社会热点问题

，人工智能的快速发展，成为现在下一步的重点的发展方向，人工智能作为新的核心动力，能够赋能各个行业快速发展。国家鼓励对人工智能的研究因在算法和算力上，似的人工智能技术在城市，物流，金融，制造等行业得到了广泛的应用，而且还带来了产业的智能化变革，并推动力了全球人工智能的发展。我国人工智能市场规模到2024年预计达1400亿元人民币。

④ 支撑人工智能的计算能力主要表现在哪些方面

别的不太懂，对子智能化的设备，计算能力方面真的很重要，包括每个组件之间的通信速率也很重要，计算能力能够最快的支持数据的分析处理，以便于对于结果的运算能力，能够在智能方面得到一定的优势，智能化不仅仅是智能，更重要的是快速单反应的能力，处理数据的速率在这里占了很大的作用，因为每个信号的处理方式和数据的建模运算都是很复杂的，在速度、语言算法和纠正能力方面得到优势就能够主导人工智能。

⑤ 为何说人工智能的发展得益于计算能力的高速增长

据报道，2017英特尔中国行业峰会昨日在苏州举行，会上，国际知名AI专家及技术创新企业家杰瑞·卡普兰博士发表了演讲，阐述了人工智能的发展，以及人工智能如何引领产业变革。

机器学习的兴起，与当下的计算机的计算能力高速增长是分不开的，在过去的30年里，计算机的速度翻了100万倍。如果将30年前的计算机速度比做蜗牛，那么现在就像是“火箭”的速度。

当计算机的速度越来越快，数据量大了之后，机器学习就成为了更好的匹配，尤其是我们即将进入到5G时代，这更加推动了演绎与推理、感知与真实世界互动，未来我们可以造出全新灵活的机器人，有很强的感知能力。

希望人工智能技术可以取得更大的发展！

⑥ 阻碍实现人工智能的根本问题是什么是计算能力不足还是目前的编程语言无法描述智能如果是计算能力不足,

根本问题是我们不知道人的智能是如何产生的,而我们贫乏的想象力也不足以想象出一种与人类截然不同的思考模式。所以……
麻烦采纳，谢谢!

⑦ 人工智能技术发展有哪些难题

人工智能是对人脑智能的模拟，而人工智能的发展还面临三大挑战：首先，人脑智能的产生原理尚未研究清楚，“脑科学”研究还处于摸索阶段；其次，尽管计算机的发展迅速，但在数学和算法研究上还有待突破；最后，和人类学习知识一样，人工智能也需要通过学习大量数据来提升，这需要人工智能与产品和产业相结合，通过“实践”来提高人工智能水平。中国人工智能研究要想突破，就要从三个方面攻关。第一是开展脑科学、神经科学和人工智能等基础理论研究；第二是加强数学算法和统计识别模块等计算领域研究；第三是人工智能要与产业发展相结合，依托研究院所和企业开发人工智能应用，积累实验数据。此问题由colorreco回到。

⑧ 关于人工智能的问题

应用人工智能系统只是AGI的有限版本。

尽管许多人认为，人工智能的技术水平仍然远远落后于人类的智力。人工智能，即AGI，一直是所有人工智能科学家的研发动力，从图灵到今天。在某种程度上类似于炼金术，对AGI复制和超越人类智能的永恒追求已经导致了许多技术的应用和科学突破。AGI帮助我们理解了人类和自然智慧的各个方面，因此，我们建立了有效的算法，这些算法受到我们的追求更加高效计算能力和学习模型的启发。

然而，当涉及到人工智能的实际应用时，人工智能实践者并不一定局限于人类决策、学习和解决问题的纯模型。相反，为了解决问题和实现可接受的性能，AI实践者通常会做构建实际系统所需的事情。例如，深度学习系统的算法突破的核心是一种叫做反向传播的技术。然而，这种技术并不是大脑建立世界模型的方式。这就引出了下一个误解：一刀切的人工智能解决方案。

AI为更美好的未来铺平了道路。尽管人们对人工智能有着普遍的误解，但正确的假设是，人工智能将继续存在，而且确实是通向未来的窗口。AI还有很长的路要走，它在将来会被用来解决所有的问题，并被工业化广泛的使用。人工智能的下一个重大步骤是使其具有创造性和适应性，同时，强大到足以超过人类建立模型的能力。

⑨ 人工智能的计算能力主要在哪些方面

以人工智能最主要的应用领域机器人来看机器人的一个动作，看似非常缓慢，但是其实已经经过了非常多的计算。

⑩ 现在人工智能快速发展，浪潮信息是如何帮助高校解决AI算力资源难题的

当前，人工智能是时代发展的主题，深圳大学计算机与软件学院为了支持人工智能教学科研工作，开始大力投入AI计算平台建设，但是随着AI应用场景的增加和使用人数的上升，AI算力资源调度管理问题逐渐凸显，因此开始与浪潮信息合作。浪潮信息针对高校面临的主要问题，提供了一体化人工智能开发资源平台AIStation，可以支持大规模计算集群扩展，支持CPU、GPU、FPGA等多种系统架构。目前，深圳大学计算机与软件学院AI计算平台的GPGPU资源利用率,在高峰时期已提升至60%以上，而开发效率也大幅度提升，人工智能教学科研步入快车道。