只有同时满足人工智能三个核心要素，才能加速人工智能的大发展

一、人工智能AI目前规模如何  

在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。近年来，人工智能作为数字经济发展的重要驱动力和关键技术，发展速度不断加快，而人工智能与实体经济的深度融合更是成为我国的重要经济战略。人工智能应用于实体经济能带动产业升级和经济转型，促进我国经济高质量发展。  

该负责人表示，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，工业和信息化部高度重视人工智能产业创新发展，以促进人工智能与实体经济深度融合为主线，重点在推进技术创新攻关、促进赋能应用落地和打造融通产业生态等方面作出了努力。  

目前，我国人工智能与实体经济融合已取得积极进展，主要体现在行业转型、产业实力、基础设施布局3个方面。  

传统行业转型升级不断加速，培育成长出一批传统行业+AI的典型企业，推广应用一批智能化升级的典型案例，导出形成AI与实体经济融合的新模式、新方法。智能产业实力持续提升，智能芯片、开源框架等关键核心技术取得重要突破，智能芯片、终端、机器人等标志性产品的创新能力持续增强。新型基础设施布局逐步完善，通过以建带用、以用促建的措施。截至6月底，我国已建成5G基站170万个，培育大型工业互联网平台150家，连接工业设备超过7800万台(套)。全国建成多个算力中心、数据中心等公共服务平台，行业数据集建设数量与质量不断提升。  

二、人工智能三大核心要素  

人工智能(AI)的快速发展依赖于三个核心要素：数据，算法，算力。这个观点已经得到了业界的高度认可。只有这三个要素同时满足了，才能加速人工智能的大发展，为什么这么说呢?  

1、算法：这个要素应该是三个核心要素中最重要的，没有算法的突破，AI是不可能发展到今天的，这个算法的突破主要是归根于深度学习相关的算法突破，这个算法是借鉴了人类的思考方式，通过多层次的神经网络算法来实现。现在几乎所有的AI算法都是基于深度学习算法或者变种实现的。  

2、数据：数据是用于训练AI的，也就是AI算法通过大量的数据去学习AI中算法的参数与配置，使得AI的预测结果与实际的情况越吻合。用于AI的数据越多，AI的算法能力越强。这里说的数据是指经过标注的数据，不是杂乱的数据。所谓经过标注的数据是指有准确答案的数据。比如要训练AI的识别手写数字的能力，必须要有很多写了数字的图片，同时每张图片上的数字是有准确标准答案的。AI训练的过程就是让计算机去去识别图中的数字并与标准答案去比较，经过反复的调整，AI就可以非常准确地识别出其中的数字。  

3、算力：是指计算机的处理的能力，由于深度学习的算法，涉及非常多的参数(不同功能的AI算法参数的个数是不同的)，有的AI算法的参数达到几百亿。由于需要通过训练去调整AI的各个参数，因此计算量是很大的，需要高性能的计算机去实现。同时神经网络的算法是可以并行计算的，采用支持并行计算的处理器来实现AI的训练是有优势的。  

以上三个要素缺一不可的，如果没有合适的算法，则理论上就不能解决问题;而如果没有大量的数据，而无法训练这个神经网络;如果没有高性能的计算机(算力)，则这个训练过程将会极度缓慢，无法忍受。

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