人工智能將是下述內(nèi)容的主要介紹對象,，通過這篇文章,，小編希望大家可以對人工智能的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識和了解，詳細(xì)內(nèi)容如下,。

　　一,、人工智能AI目前規(guī)模如何

　　近年來,，人工智能作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動力和關(guān)鍵技術(shù)，發(fā)展速度不斷加快,，而人工智能與實體經(jīng)濟(jì)的深度融合更是成為我國的重要經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略,。人工智能應(yīng)用于實體經(jīng)濟(jì)能帶動產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,。

　　該負(fù)責(zé)人表示,，人工智能是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，工業(yè)和信息化部高度重視人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,，以促進(jìn)人工智能與實體經(jīng)濟(jì)深度融合為主線,，重點在推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新攻關(guān),、促進(jìn)賦能應(yīng)用落地和打造融通產(chǎn)業(yè)生態(tài)等方面作出了努力。

　　目前,，我國人工智能與實體經(jīng)濟(jì)融合已取得積極進(jìn)展,，主要體現(xiàn)在行業(yè)轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)實力,、基礎(chǔ)設(shè)施布局3個方面,。

　　傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級不斷加速，培育成長出一批傳統(tǒng)行業(yè)+AI的典型企業(yè),，推廣應(yīng)用一批智能化升級的典型案例,，導(dǎo)出形成AI與實體經(jīng)濟(jì)融合的新模式、新方法,。智能產(chǎn)業(yè)實力持續(xù)提升,，智能芯片、開源框架等關(guān)鍵核心技術(shù)取得重要突破,，智能芯片,、終端、機(jī)器人等標(biāo)志性產(chǎn)品的創(chuàng)新能力持續(xù)增強(qiáng),。新型基礎(chǔ)設(shè)施布局逐步完善,，通過以建帶用、以用促建的措施,。截至6月底,，我國已建成5G基站170萬個，培育大型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺150家,，連接工業(yè)設(shè)備超過7800萬臺（套）,。全國建成多個算力中心、數(shù)據(jù)中心等公共服務(wù)平臺,，行業(yè)數(shù)據(jù)集建設(shè)數(shù)量與質(zhì)量不斷提升,。

　　二、人工智能三大核心要素

　　人工智能（AI）的快速發(fā)展依賴于三個核心要素：數(shù)據(jù),，算法,，算力。這個觀點已經(jīng)得到了業(yè)界的高度認(rèn)可,。只有這三個要素同時滿足了,，才能加速人工智能的大發(fā)展，為什么這么說呢,？

　　1,、算法：這個要素應(yīng)該是三個核心要素中最重要的，沒有算法的突破,，AI是不可能發(fā)展到今天的,，這個算法的突破主要是歸根于深度學(xué)習(xí)相關(guān)的算法突破,，這個算法是借鑒了人類的思考方式，通過多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來實現(xiàn)?，F(xiàn)在幾乎所有的AI算法都是基于深度學(xué)習(xí)算法或者變種實現(xiàn)的,。

　　2、數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)是用于訓(xùn)練AI的,，也就是AI算法通過大量的數(shù)據(jù)去學(xué)習(xí)AI中算法的參數(shù)與配置,，使得AI的預(yù)測結(jié)果與實際的情況越吻合。用于AI的數(shù)據(jù)越多,，AI的算法能力越強(qiáng)。這里說的數(shù)據(jù)是指經(jīng)過標(biāo)注的數(shù)據(jù),，不是雜亂的數(shù)據(jù),。所謂經(jīng)過標(biāo)注的數(shù)據(jù)是指有準(zhǔn)確答案的數(shù)據(jù)。比如要訓(xùn)練AI的識別手寫數(shù)字的能力,，必須要有很多寫了數(shù)字的圖片,，同時每張圖片上的數(shù)字是有準(zhǔn)確標(biāo)準(zhǔn)答案的。AI訓(xùn)練的過程就是讓計算機(jī)去去識別圖中的數(shù)字并與標(biāo)準(zhǔn)答案去比較,，經(jīng)過反復(fù)的調(diào)整,，AI就可以非常準(zhǔn)確地識別出其中的數(shù)字。

　　3,、算力：是指計算機(jī)的處理的能力,，由于深度學(xué)習(xí)的算法，涉及非常多的參數(shù)（不同功能的AI算法參數(shù)的個數(shù)是不同的）,，有的AI算法的參數(shù)達(dá)到幾百億,。由于需要通過訓(xùn)練去調(diào)整AI的各個參數(shù)，因此計算量是很大的,，需要高性能的計算機(jī)去實現(xiàn),。同時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法是可以并行計算的，采用支持并行計算的處理器來實現(xiàn)AI的訓(xùn)練是有優(yōu)勢的,。

　　以上三個要素缺一不可的,，如果沒有合適的算法，則理論上就不能解決問題,；而如果沒有大量的數(shù)據(jù),，而無法訓(xùn)練這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；如果沒有高性能的計算機(jī)（算力）,，則這個訓(xùn)練過程將會極度緩慢,，無法忍受。

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