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[导读]人工智能将是下述内容的主要介绍对象,通过这篇文章,小编希望大家可以对人工智能的相关情况以及信息有所认识和了解,详细内容如下。

人工智能将是下述内容的主要介绍对象,通过这篇文章,小编希望大家可以对人工智能的相关情况以及信息有所认识和了解,详细内容如下。

一、人工智能AI目前规模如何

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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