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。