人工智能 要素，人工智能要素有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能 要素的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能 要素的解答，让我们一起看看吧。

人工智能三要素不包括？

人工智能三要素包括：数据、算法和计算力。不包括：人类行为。
人工智能的实现需要以数据为基础，通过算法对数据进行处理和挖掘，得到有用的信息和知识。同时，需要强大的计算力来支持算法的运行和数据的处理。而人类行为不属于人工智能的要素，它是人类自身所具有的行为和表现。

AI发展的几大要素？

算法、算力和数据，是人工智能快速发展的三个要素。首先在算法上的突破，才让人工智能的商业化发展看到了希望。其次，计算能力的提升，使得复杂的算法得以实现，快速得出训练成果，降低成本。最后，大数据时代为人工智能的训练学习提供了大量的资料。离开其中任何一样，人工智能都无法实现大规模商业化应用。

1. 算法

算法是人工智能发展的基础，现在主要应用的深度学习算法。算法框架中诸如Caffe、TensorFlow、Torch等大多数已经实现了开源，成为大多数工程师的选择，对行业的加速发展和人才的培养起到了非常大的作用。

全球的开源平台的成熟，也使得中国企业能够快速地复制其他地区开发的先进算法。就应用层面而言，中国的算法发展程度与其他国家并无太大差距。事实上，中国在语言识别的人工智能算法上取得了突破性进展，在世界上领先。

2. 算力

计算能力是人工智能的基础设施之一，因此具有较高的战略意义。GPU(图形处理器)强大的并行计算能力显著提升了计算机的性能，而且降低了成本。英伟达最新的GTX1080游戏显卡拥有9TFLOPS的浮点性能，但是价格只要700美元。每GFLOPS的算力成本只有8美分。而1961年的IBM1620要提供1 GFLOPS的算力，费用大概是9万亿美分。

在算力部门，英伟达、英特尔和AMD这全球最大的三家芯片供应商，负责提供GPU和CPU。硅谷也在针对性发展FPGU(现场可编程门阵列)和ASIC(专用集成电路)，应用于人工智能计算。云计算和超级计算机也在为人工智能的发展提供服务。

3. 数据

人工智能系统必须通过大量的数据来“训练”自己，才能不断提升输出结果的质量。拥有的高质量数据越多，神经网络就会变得越有效率。

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。

人工智能产业结构核心三要素？

1.AI第一个核心要素：算力

算力不是瓶颈，因为现在有云计算，但是有成本的考虑因素在里面，算力的成本在整个AI模型中占到了10-20%，区块链在这块也是可以贡献一些力量的，所以有些区块链项目做的就是AI的算力共享网络和市场。

2.AI第二个核心要素：算法

算法在AI行业里现在大部分算法是开源的，你想拿到什么样的资源其实都可以拿到，基本没有算法写不出来这个说法。深度学习、多层次神经网络算法目前都已经比较成熟了。算法的核心问题是没有一个公开的市场，因为模型又需要一定的隐私权的保护，同时又要吸引大家都来用，目前来说市场是比较小的，所以也有一些区块链公司做的就是帮助模型的发布，发一个token，来激励大家用这个模型。

3.AI第三个核心要素：数据市场

算力算法都不是问题之后，数据就成为了核心问题，你没有数据的话，AI模型是不可能落地的，这就跟原尖叫项目机器人外骨骼例子是一样的，因为没人穿，而它的数据可能需要10000组数据之后才可以展开商业应用，找不到10000个老人或者病人，也拿不到现成的数据，所以那个AI模型就不能成熟落地。

到此，以上就是小编对于人工智能 要素的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能 要素的3点解答对大家有用。