实现人工智能的三要素
人工智能，一个熟悉又陌生的名词。对于外行人员来说，人工智能就是所看到的应用产品，比如人脸识别、智能语音、智能机器人等，但是对于业内人员来讲，人工智能的本质是数据、算力、算法这些必须的元素所构成的。数据、算力、算法已经构成了目前实现人工智能的三要素，并且缺一不可。接下来，我们就来逐一分析构成人工智能的这三个要素。
数据——人工智能的粮食
实现人工智能的首要因素是数据，数据是一切智慧物体的学习资源，没有了数据，任何智慧体都很难学习到知识。自从有记录以来，人类社会发展了数千年，在这期间，人类社会不断发展变化，从最早的原始社会到奴隶社会，再到封建社会、资本主义社会、社会主义社会，未来还会发展到共产主义社会，在这漫长的发展过程中，都少不了数据做为人类社会发展的动力。
人类社会之所以发展的越来越高级文明，离不开学习知识，而知识的传播流传越快，则社会发展也越快，在封建社会以前，知识的传播从口口相传到甲骨文，再到竹简记录，就算是封建社会后期的纸质记录，其知识的传播速度也无法和今天的互联网知识的传播速度相提并论。
一般来说，知识的获取来自两种途径，一种是通过他人的经验而获得的知识，也就是他人将知识整理成册，然后供大家学习，这也是目前的主流学习方式；另一种就是通过自己的探索而获得的知识，这种学习方式目前只存在高精尖领域的知识学习，由于在已有的开放社会资源中，找不到可以学习的知识，只有自我探索获取。
无论哪种学习方式，都要通过学习载体来传播知识，无论是面对面讲述，实践操作，还是书本记录，或是电子刊物，亦或者影像资料等，这些都是学习载体，我们都可以称其为数据，学习数据的质量从根本上影响了学习的效果，所以对于人类学习而言，找一个好的老师，有一本好的书籍都是非常重要的学习选择。
既然人类的学习非常依赖于数据的质量，那么AI学习知识的时候，是否也会存在同样的问题呢？答案当然是肯定的，不仅如此，而且AI学习知识的时候对于数据的依赖还要高于人类。人类相比目前的AI而言，是具有推理能力的，在学习某些具有关联性知识的时候，通过推理联想可以获得更多的知识。从另一角度来讲，在某种特定场景下，即使数据不够完整全面，对于人类的学习影响也不会太大，因为人类会利用推理和想象来完成缺失的知识。而目前AI的推理能力还处于初级研究阶段，更多的难题还等着业内技术人员来攻克。
由此可见，目前AI学习知识大部分基本都是依赖于数据的质量的，在这种情况下，连人工智能专家吴恩达都发出人工智能=80%数据+20%算法模型的感慨，可见人工智能的“粮食安全”问题还是非常紧迫的，如果“粮食”出现了质量安全问题，那么最终将会导致人工智能“生病”。可见数据的好坏基本上大概率的决定了智能化的高低，有人会说，我可以通过提高算法模型来提高效果啊，不幸的是，在数据上稍微不注意造成了质量问题，需要在算法上历尽千辛万苦来提高效果，而且还不一定弥补得上，数据对于人工智能最终的发展结构可见一斑。
算力——人工智能的身体
算力是实现人工智能的另一个重要因素，算力在一定程度上体现了人工智能的速度和效率。一般来说算力越大，则实现更高级人工智能的可能性也更大。算力是依附于设备上的，所以一般谈论算力，都是在说具体的设备，比如CPU、GPU、DPU、TPU、NPU、BPU等，都是属于算力设备，只是他们有各自不同的能力而已。具体介绍可以阅读上一篇文章：CPU、GPU、DPU、TPU、NPU...傻傻分不清楚？实力扫盲——安排!一文，介绍相当全面，从APU到ZPU，各种PU全部介绍完了，扫盲是够了。
算力设备除了上面的各种PU之外，每一种设备下面还会分不同的系列，比如英伟达的GPU在PC端有消费级的GeForce系列，专业制图的Quadro 系列、专业计算的Tesla系列等，而GeForce系列细分还可以分为GT、GTX、RTX等，当然每种子系列下还可以继续细分，比如GTX下面有GTX1050、GTX1050Ti......GTX1080、GTX1080Ti，还有GTXTitan等更强大的系列，RTX下面也一样包括了更详细的等级划分，具体选择哪个系列要看具体使用场景而定，当然还和自身的消费实力相关，算力性能越强大也意味着更多的真金白银。
下面是RTX20系列的各种显卡的性能对比：
RTX30系列的各种显卡的对比：
此外，英伟达还有嵌入式端的各种显卡系列，比如适用于自主机器AI平台的JetSon系列、DRIVEAGX系列、ClaraAGX系列等，以及云端的一些计算资源。同样每种系列还是做了进一步的细分，比如Jetson下面就根据其算力核心数就分成了JetsonNano、JetsonTX2、JetsonXavierNX、JetsonAGXXavier等四款设备。
对于厂家而言，产品分的越细，越利于宣传和推广，对于消费者而言，可选择性也大大增加，但是也对消费者的基本知识也有了要求，如果不清楚各种产品的差异，那么就很容易选择错误，而现在的显卡市场就是如此，需要一些专业的知识才能够选对自己所需的显卡类型。希望大家经过科普后都能够选对自己的显卡型号，是打游戏、制图、还是计算，心里要有一个对应的系列型号才行，不然可要陷入选择困难症中了。
以目前人工智能主流技术深度学习为例，它的学习过程就是将需要学习的数据放在在算力设备上运行，经过神经网络亿万次的计算和调整，得到一个最优解的过程。如果把数据当成人工智能的“粮食”，那么算力就是撑起人工智能的“身体”，所有的吃进去的“粮食”都需要“身体”来消化，提取“营养”帮助成长。同样，人工智能的数据也是需要经过算力来逐一运算，从而提取数据的特征来作为智能化程度的标志的。
算法——人工智能的大脑
算法是人工智能程序与非人工智能程序的核心区别，可以这么理解，就算有了数据、有了算力，但是如果没有核心算力，也只能算是一个看起来比较高大上的资源库而已，由于没有算法的设计，相当于把一大堆的资源堆积了起来，而没有有效的应用。而算法就是使得这对资源有效利用的思想和灵魂。
算法和前两者比起来，算法更加的依赖于个人的思想，在同一家公司里，公司可以给每个算法工程师配备同样的数据资料和算力资源，但是无法要求每个算法工程师设计出来的算法程序的一致性。而算法程序的不一致性，也导致了最终智能化的程度千差万别。
相对于数据是依赖于大众的贡献，算力是依赖于机构组织的能力，而算法更加的依赖于个人，虽然很多公司是算法团队，但是真正提出核算算法思想的也就是那么一两个人，毫不夸张的说其他人都是帮助搬砖的，只是这种算法层面的搬砖相对纯软件工程的搬砖，技能要求要更高而已。这点和建筑设计一样，很多著名的建筑设计，其思想都是来自于一个人或者两个人，很少见到一个著名的设计其思想是由七八个人想出来的。
由于算法设计的独特性，和数据与算力相比，在人工智能的三个要素中，算法对人工智能的影响更大，这是因为在平时的工作当中，只要大家花上时间和费用，基本都可以找到好一些的数据和算力设备，但是算法由于其独特性，很多的算法是有专利或者没有向外界开源的，这个时候的差异就要在算法上体现出来了。
现在的大学和培训机构的人工智能专业，其学习方向也主要是以算法为主。因为数据是由大众产生，又由一些互联网大厂存储的，一般个人很少会去做这一块；而算力设备是由芯片公司控制着的；做为独立的个人最能够发挥效力的就在人工智能的算法方向了。培养优秀的算法人才对于人工智能的发展至关重要。目前市场上关于图像视觉、语音信号、自然语言、自动化等方向的算法工程师供不应求，薪资水平也是远超其他互联网软件行业的岗位。
后记：
当前，国内人工智能发展正处于高速成长期，未来将会进入爆发期，无论从业者是处于人工智能的数据处理方向，还是人工智能的算力设备研发方向，或者是人工智能的算法研发方向，都将会迎来巨大的行业红利和丰厚的回报。而人工智能算法方向又是学习回报比最高的一个方向，做为没有背景的个人，是进入人工智能行业的最佳选择。
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AI人工智能三要素：数据、算力和算法
人工智能这两年的火爆大家有目共睹，取得的一些技术进步大家想必也有所耳闻。这里就来谈谈人工智能的三要素：数据、算力和算法。
首先，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。如果非要给这三者排个序的话，我认为应该是数据、算力和算法。
第一是数据。因为人工智能的根基是训练，就如同人类如果要获取一定的技能，那必须经过不断地训练才能获得，而且有熟能生巧之说。AI也是如此，只有经过大量的训练，神经网络才能总结出规律，应用到新的样本上。如果现实中出现了训练集中从未有过的场景，则网络会基本处于瞎猜状态，正确率可想而知。比如需要识别勺子，但训练集中勺子总和碗一起出现，网络很可能学到的是碗的特征，如果新的图片只有碗，没有勺子，依然很可能被分类为勺子。因此，对于AI而言，大量的数据太重要了，而且需要覆盖各种可能的场景，这样才能得到一个表现良好的模型，看起来更智能。
第二是算力。有了数据之后，需要进行训练，不断地训练。AI中有一个术语叫epoch，意思是把训练集翻过来、调过去训练多少轮。只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，过目不忘那就是神童了，不过我至今还没见到过。当然，除了训练(train)，AI实际需要运行在硬件上，也需要推理(inference)，这些都需要算力的支撑。
第三是算法。其实大家现在算法谈得很多，也显得很高端，但其实某种程度上来说算法是获取成本最低的。现在有很多不错的paper，开源的网络代码，各种AutoML自动化手段，使得算法的门槛越来越低。另外提一点，算法这块其实是创业公司比较容易的切入点，数据很多人会觉得low，会认为就是打打标签而已，所以愿意做的不多；算力需要芯片支撑，是大公司争夺的主要阵地，留下的只有算法了。
不过，如果想做一个非常成功的AI应用，这三者都需要具备，所谓天时地利人和。
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世界人工智能三要素：数据、算力和算法
随着我国社会经济发展水平的提升，人工智能的技术运用的越来越熟练，智能推送等应用已经悄无声息的渗透到了我们的生活之中，今天我们就来聊一聊，人工智能的三大要素。
1.数据
实现人工智能的首要因素是数据，数据是一切智慧物体的学习资源，没有了数据，任何智慧体都很难学习到知识。
上世纪70年代初，美国康奈尔大学贾里尼克教授在做语音识别研究时另辟蹊径，换了个角度思考问题：他将大量的数据输入计算机里，让计算机进行快速的匹配，通过大数据来提高语音识别率。于是复杂的智能问题转换成了简单的统计问题，处理统计数据正是计算机的强项。从此，学术界开始意识到，让计算机获得智能的钥匙其实是大数据。
当前时代，无时无刻不在产生数据（包括语音、文本、影像等等），AI产业的高速发展催生了垂直领域的大量数据需求。这些大数据需要进行大量的预处理过程（特征化、标量化、向量化），处理后的数据才能为人工智能算法所用。
2.算法
AI算法是数据驱动型算法，是AI背后的推动力量。
目前主流的算法是机器学习算法，它是一类从数据分析中获取规则，并利用规则预测未知数据的算法。机器学习算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法，神经网络算法快速发展，其中最热门的分支当属深度学习，近年来深度学习的发展达到了高潮。
3.算力
在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，它支撑着算法和数据，进而影响人工智能的发展。算力的大小代表了数据处理能力的强弱。
二十年前，一个机器人，当时是用32个CPU,达到120MHz的速度。现在的人工智能系统使用的是成百上千个GPU来提升的计算能力。这大大增强了处理学习或智力的能力。这使得处理学习或者智能的能力得到比较大的增强。以前CPU要一个月才能出结果，然后再调整参数，一年只能调整12次，也就是12次迭代。GPU产生后大幅提升了计算量，现在用GPU可以一天就出结果，这样可以迭代的更快，这是技术大幅发展的条件。
人工智能技术
人工智能四要素分析大数据:人工智能的智能都蕴含在大数据中。算力:算力为人工智能提供了基本的计算能力的支撑。算法:算法是实现人工智能的根本途径，是挖掘数据智能的有效方法。场景:大数据、算力、算法作为输入，只有在实际的场景中进行输出，才能体现出实际的价值。举个非常形象的类比：如果把炒菜作为我们的场景，那么大数据相当于炒菜需要的食材，算力就相当于炒菜需要的煤气/电力/柴火，算法就相当于烹饪的方法和调料。——-接下来一一为大家解读人工智能的四个要素——-
1）大数据如今这个时代，无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化，大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用，就需要进行大量的预处理过程。2）算力人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算，一般来说，GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化，再次提升了GPU的计算性能，有利于加速神经网络的计算。如：cuDNN具有可定制的数据布局，支持四维张量的灵活维度排序，跨步和子区域，用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算，同时减少了内存，大大提升了神经网络的性能。3）算法主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展，近年来因为深度学习的发展到了高潮。4）场景人工智能经典的应用场景包括：1.用户画像分析2.基于信用评分的风险控制3.欺诈检测4.智能投顾5.智能审核6.智能客服机器人7.机器翻译8.人脸识别