人工智能算力

⑴ 人工智能的原理是什么

人工智能的原理，简单的形容就是：

人工智能=数学计算。

机器的智能程度，取决于“算法”。最初，人们发现用电路的开和关，可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起，不同的排列变化，就可以表示很多的事情，比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件（三极管），就形成了“输入（按开关按钮）——计算（电流通过线路）——输出（灯亮了）”

但是到了围棋这里，没法再这样穷举了。力量再大，终有极限。围棋的可能性走法，远超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算几万年。在量子计算机成熟之前，电子计算机几无可能。

所以，程序员给阿尔法狗多加了一层算法：

A、先计算：哪里需要计算，哪里需要忽略。

B、然后，有针对性地计算。

——本质上，还是计算。哪有什么“感知”！

在A步，它该如何判断“哪里需要计算”呢？

这就是“人工智能”的核心问题了：“学习”的过程。

仔细想一下，人类是怎样学习的？

人类的所有认知，都来源于对观察到的现象进行总结，并根据总结的规律，预测未来。

当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物，名之为狗，你就会把以后见到的所有类似物体，归为狗类。

不过，机器的学习方式，和人类有着质的不同：

人通过观察少数特征，就能推及多数未知。举一隅而反三隅。

机器必须观察好多好多条狗，才能知道跑来的这条，是不是狗。

这么笨的机器，能指望它来统治人类吗。

它就是仗着算力蛮干而已！力气活。

具体来讲，它“学习”的算法，术语叫“神经网络”（比较唬人）。

（特征提取器，总结对象的特征，然后把特征放进一个池子里整合，全连接神经网络输出最终结论）

它需要两个前提条件：

1、吃进大量的数据来试错，逐渐调整自己的准确度；

2、神经网络层数越多，计算越准确（有极限），需要的算力也越大。

所以，神经网络这种方法，虽然多年前就有了（那时还叫做“感知机”）。但是受限于数据量和计算力，没有发展起来。

神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了！这再次告诉我们起一个好听的名字对于研（zhuang）究（bi）有多重要！

现在，这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据，谁才有可能做AI。

目前AI常见的应用领域：

图像识别（安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断），用的是“卷积神经网络（CNN）”，主要提取空间维度的特征，来识别图像。

自然语言处理（人机对话、翻译），用的是”循环神经网络（RNN）“，主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的，单词出现的时间决定了语义。

神经网络算法的设计水平，决定了它对现实的刻画能力。顶级大牛吴恩达就曾经设计过高达100多层的卷积层（层数过多容易出现过拟合问题）。

当我们深入理解了计算的涵义：有明确的数学规律。那么，

这个世界是是有量子（随机）特征的，就决定了计算机的理论局限性。——事实上，计算机连真正的随机数都产生不了。

——机器仍然是笨笨的。

更多神佑深度的人工智能知识，想要了解，可以私信询问。

⑵ 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！

⑶ 人工智能机器人,到底有多厉害

众所周知，人工智能的三大要素是算力、算法和大数据。那么人工智能与人的智能相比，目前到底达到什么程度？可以说在某些领域已经远远超越人类，但是在另一些领域又达不到人类智能的平均水平。
作为人，在某个场景中遇到一件事情，从感知（收集数据）到认知（发现规律）再到决策，就完成了一个智能过程。对于一件事情，每个人的处理方式的圆满程度不一样，综合起来就是效能，是可以量化的。同样，机器模仿人的智能，其处理事情的方式也有效能，可以称之为人工智能效能，同样可以被量化。
以目前计算机的发展程度，计算机的算力远远超过人类，所以目前人工智能中算力的贡献是巨大的，也是最具确定性的因素，并且随着人工智能芯片的发展，算法的发展越来越快了，在可以预见的未来，随着量子计算机的出现，算力在人工智能中的贡献有可能超越数据，成为决定性的因素。就算在算法没有突破的情况下，人工智能效能也会有突破性的提高。
随着信息化应用的深入，信息系统能够像人一样感知世界，各种场景中每时每刻都产生出巨量数据进入信息系统，这些数据就是大数据。相比古人，现代社会一天产生的可以被信息系统利用的数据比古代社会几年产生的数据都多。因此，人工智能随着信息化应用的深入而产生突破，可以说是大数据的功劳。
古人和现代人的计算能力没有太大的区别，而古人却依靠本身的算力，在掌握数据有限的情况下，精确地创造了天文历法等成果。古人利用《易经》的先进算法，预测出很多现象。可见算法的倍增作用，使得人的智能效能呈几何倍数的增长。
人工智能在某些领域已经超过人类，其效能超越了人类几个数量级，可以说是算力、算法、大数据综合作用的结果，而其中算力和数据的贡献尤其大。
希望对你有帮助！！

⑷ 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。

⑸ 人工智能是什么

人工智能（计算机科学的一个分支）

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

⑹ 人工智能前景好么深度学习优势什么

虽然产业内外均能感受到近年来人工智能火热的浪潮，但是其实人工智能技术并不是近几年才出现。从上世纪五六十年代开始，人工智能算法以及技术就曾一度出现过火热，随着时间发展也不断地演进和进化，并经历了由热转衰的过程。
最近几年内，人工智能已让我们每个人感受到其非常火热、持续发展的状态。因此，我们认为，这一轮人工智能的快速发展得益于多年来的IT技术飞速发展，从而为人工智能带来了算力、算距，以便对人工智能算法提供支撑。
最近几年内，企业对于人工智能技术的研发以及各种人工智能应用不断落地，直接推动了整体人工智能产业的飞速发展。整体人工智能的核心产业的产业规模已经接近1000亿元，可以说是规模巨大的行业之一了。而且从未来的发展趋势来看，预计今年，整体市场规模就会达到1600亿元，所以增长速度还是非常迅速的。
深度学习的优点？
为了进行某种模式的识别，通常的做法首先是以某种方式，提取这个模式中的特征。这个特征的提取方式有时候是人工设计或指定的，有时候是在给定相对较多数据的前提下，由计算机自己总结出来的。深度学习提出了一种让计算机自动学习出模式特征的方法，并将特征学习融入到了建立模型的过程中，从而减少了人为设计特征造成的不完备性。而目前以深度学习为核心的某些机器学习应用，在满足特定条件的应用场景下，已经达到了超越现有算法的识别或分类性能。
如果对人工智能和深度学习有兴趣，可以去看看中 公 教 育和中 科 院联合的AI 深度学习 课程，都是中科院专 家亲 自授 课

⑺ 人工智能是什么样的啊！

穆勒曾经提到过，人性所厌恶的，习俗却偏将它们展。这句话语虽然很短，但令我浮想联翩。了解清楚人工智能的样子到底是一种怎么样的存在，是解决一切问题的关键。从这个角度来看，那么，苏霍姆林斯基说过一句著名的话，进行道德教育要认真。这句话看似简单，但其中的阴郁不禁让人深思。每个人都不得不面对这些问题。在面对这种问题时，了解清楚人工智能的样子到底是一种怎么样的存在，是解决一切问题的关键。现在，解决人工智能的样子的问题，是非常非常重要的。所以，托·穆尔在不经意间这样说过，他的机智，用在论战中，轻柔而又犀利，从心脏里抽出来，刀刃上决不会沾上一点血迹。然而，我对这句话的理解是不足的，民谚在不经意间这样说过，未富先富终不富，未贫先贫终不贫。这句话像我生活旅途中的知心伴侣，不断激励着我前进。就我个人来说，人工智能的样子对我的意义，不能不说非常重大。这种事实对本人来说意义重大，相信对这个世界也是有一定意义的。我希望大家本着知无不言、言无不尽、言者无罪、闻者足戒的精神，进行讨论。
在这种不可避免的冲突下，我们必须解决这个问题。总结的来说，既然如此，今天，我们要解决人工智能的样子，一般来说，生活中，若人工智能的样子出现了，我们就不得不考虑它出现了的事实。人工智能的样子，发生了会如何，不发生又会如何。我希望大家本着知无不言、言无不尽、言者无罪、闻者足戒的精神，进行讨论。总结的来说，艾利斯在不经意间这样说过，陆地上存在着大海所不知道的危险。这句话像我生活旅途中的知心伴侣，不断激励着我前进。现在，解决人工智能的样子的问题，是非常非常重要的。所以，民谚将自己的人生经验总结成了这么一句话，人贵有志，学贵有恒。这句话像我生活旅途中的知心伴侣，不断激励着我前进。法国曾经说过，如果不首先依循已知的真理而生活，就不能寻求真理。这句话看似简单，但其中的阴郁不禁让人深思。我希望大家本着知无不言、言无不尽、言者无罪、闻者足戒的精神，进行讨论。

⑻ 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。