人工智能快速发展研究，主要包含哪些要素，我们应该怎么理解
1）摩尔定律
在价格、体积不变的条件下，计算机的计算能力可以不断增长。这就是被人们所熟知的摩尔定律，它以Intel共同创办人GordonMoore命名。GordonMoore从各种形式的计算中获利，包括人工智能研究人员使用的计算类型。数年以前，先进的系统设计只能在理论上成立但无法实现，因为它所需要的计算机资源过于昂贵或者计算机无法胜任。今天，我们已经拥有了实现这些设计所需要的计算资源。举个梦幻般的例子，现在最新一代微处理器的性能是1971年第一代单片机的400万倍。
2）大数据
得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器，这个世界产生的数据量急剧增加。随着对这些数据的价值的不断认识，用来管理和分析数据的新技术也得到了发展。大数据是人工智能发展的助推剂，这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算，比如图像、文本或者语音，通过把这些模型暴露在数据的海洋中，使它们得到不断优化，或者称之为“训练”——现在这样的条件随处可得。
3）互联网和云计算
和大数据现象紧密相关，互联网和云计算可以被认为是人工智能基石有两个原因，第一，它们可以让所有联网的计算机设备都能获得海量数据。这些数据是人们推进人工智能研发所需要的，因此它可以促进人工智能的发展。第二，它们为人们提供了一种可行的合作方式——有时显式有时隐式——来帮助人工智能系统进行训练。比如，有些研究人员使用类似MechanicalTurk这样基于云计算的众包服务来雇佣成千上万的人来描绘数字图像。这就使得图像识别算法可以从这些描绘中进行学习。谷歌翻译通过分析用户的反馈以及使用者的无偿贡献来提高它自动翻译的质量。
4）新算法
算法是解决一个设计程序或完成任务的路径方法。最近几年，新算法的发展极大提高了机器学习的能力，这些算法本身很重要，同时也是其他技术的推动者，比如计算机视觉（这项科技将会在后文描述）。机器学习算法目前被开源使用，这种情形将促成更大进步，因为在开源环境下开发人员可以补足和增强彼此的工作。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：中国AI人工智能发展史，大致分为三个发展阶段http://www.duozhishidai.com/article-8524-1.html推进人工智能快速发展的动力是什么？http://www.duozhishidai.com/article-7846-1.html互联网巨头们的人工智能发展路径http://www.duozhishidai.com/article-7029-1.html
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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。