人工智能三要素

我看到钱了

当今人工智能的发展离不开数据、算法、算力，因此数据、算法、算力被称为人工智能的三要素。
1.数据

在我们的生活中充满着各种各样的数据，坐地铁会留下进出站的信息，去图书馆借书会留下借书的信息，在学校学习会留下电子成长档案(包括我们的身高、体重、课程表等信息)，以上信息都是数据。
人们总以为数据就是数字，实际上，数据除了包括狭义上的数字，还包括任何可以表达一定意义的符号。

数据类型包含文本、图像、音频、视频等。

目前数据呈爆发式增长，因此这个时代也被称为大数据时代。大数据具有四大特征：海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型、低价值密度。
2.算法

算法是解决问题、实现目的的方法和过程。
简单地理解，算法就是完成某一个问题的具体方法。如利用数学知识求两地之间的距离，这个计算的方法和过程就是一个算法。
“不管黑猫白猫，能捉老鼠的就是好猫”，解决同一个问题，当然可以用不同的算法，而一个算法的优劣将影响数据处理的效率。虽然解决一个问题的算法有好多种，但是一般会选择最好的那种，即为最优算法。
一般来说，算法具备以下的特点：

有穷性(Finiteness) ：算法必须能在执行有限个步骤之后终止。
确定性(Definiteness) ：算法的每一个步骤必须有确切的含义。
可行性(Effectiveness)：算法中每一个步骤都是要能够实际做到的而且是在有限的时间内完成。

我们说的机器学习、人脸识别等其实都是基于算法实现的。新的算法不断被提出，让人工智能拥有更多可能性。
3.算力

算力通常表示计算机的计算能力。
算力的提升可以认为是个系统工程，不仅涉及诸如芯片、内存、硬盘等所有硬件组件，而且要根据数据类型的应用所处的实际环境对计算架构、对资源的管理和分配进行优化。
想象一下你是否有这样的经历，当计算机在处理某个复杂任务(比如视频编辑)时，突然死机了，卡住了，就可以认为是计算机的算力还不够。当然，并不是所有死机都是因为算力不足。
最初代的电子计算机“ENIAC”每秒可进行5000次加法运算，现今最快的超级计算机“富岳”（日本）每秒可进行44.2亿亿次运算，我国构建的76个光子的量子计算机“九章”每秒计算速度又是“富岳”的100亿倍。
对超级计算机的建设和量子计算机的研究，体现了人类对算力提升的不断追求。
人工智能硬件算力的核心是计算机芯片，其中人工智能芯片的主要类型如下：

GPU(图形处理器) ：进行图形、图像相关运算工作的微处理。
FPGA(现场可编程门阵列) ：专用集成电路领域中的一种半定制电路，可编程、可升级、可迭代。
ASIC(专用集成电路) ：应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路，比如专用的音频、视频处理器。
类脑芯片：人工智能芯片中的一种架构。它是模拟人脑进行设计的，相比传统芯片，在功耗和学习能力上具有更大优势。

数据、算法、算力是人工智能中必不可少的驱动力，随着三大关键技术的不断更新升级，人工智能未来可期。