為社會智能提供了重要算力

A. 大數據與AI深度融合,進入智能社會時代

大數據與AI深度融合,進入智能社會時代
什麼是人工智慧
人工智慧（AI）是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的理論、技術及應用系統的一門新技術科學。人工智慧分為計算智能、感知智能、認知智能三個階段。首先是計算智能，機器人開始像人類一樣會計算，傳遞信息，例如神經網路、遺傳演算法等；其次是感知智能，感知就是包括視覺、語音、語言，機器開始看懂和聽懂，做出判斷，採取一些行動，例如可以聽懂語音的音箱等；第三是認知智能，機器能夠像人一樣思考，主動採取行動，例如完全獨立駕駛的無人駕駛汽車、自主行動的機器人。
什麼是大數據
大數據（bigdata），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據是以數據為核心資源，將產生的數據通過採集、存儲、處理、分析並應用和展示，最終實現數據的價值。
大數據與人工智慧相輔相成
大數據的積累為人工智慧發展提供燃料。IDC、希捷科技曾發布了《數據時代2025》白皮書。報告顯示，到2025年全球數據總量將達到163ZB。這意味著，2025年數據總量將比2016全球產生的數據總量增長10倍多。其中屬於數據分析的數據總量相比2016年將增加50倍，達到5.2ZB（十萬億億位元組）；屬於認知系統的數據總量將達到100倍之多。爆炸性增長的數據推動著新技術的萌發、壯大為深度學習的方法訓練計算機視覺技術提供了豐厚的數據土壤。
大數據主要包括採集與預處理、存儲與管理、分析與加工、可視化計算及數據安全等，具備數據規模不斷擴大、種類繁多、產生速度快、處理能力要求高、時效性強、可靠性要求嚴格、價值大但密度較低等特點，為人工智慧提供豐富的數據積累和訓練資源。以人臉識別所用的訓練圖像數量為例，網路訓練人臉識別系統需要2億幅人臉畫像。
數據處理技術推進運算能力提升。人工智慧領域富集了海量數據，傳統的數據處理技術難以滿足高強度、高頻次的處理需求。AI晶元的出現，大大提升了的大規模處理大數據的效率。目前，出現了GPU、NPU、FPGA和各種各樣的AI-PU專用晶元。傳統的雙核CPU即使在訓練簡單的神經網路培訓中，需要花幾天甚至幾周時間而AI晶元能提約70倍的升運算速度。
演算法讓大量的數據有了價值。無論是特斯拉的無人駕駛，還是谷歌的機器翻譯；不管是微軟的「小冰」，還是英特爾的精準醫療，都可以見到「學習」大量的「非結構化數據」的「身影」。「深度學習」「增強學習」「機器學習」等技術的發展都推動著人工智慧的進步。以計算視覺為例，作為一個數據復雜的領域傳統的淺層演算法識別准確率並不高。自深度學習出現以後，基於尋找合適特徵來讓機器識別物體幾乎代表了計算機視覺的全部圖像識別精準度從70%+提升到95%。由此可見，人工智慧的快速演進，不僅需要理論研究，還需要大量的數據作為支撐。
人工智慧推進大數據應用深化。在計算力指數級增長及高價值數據的驅動下，以人工智慧為核心的智能化正不斷延伸其技術應用廣度、拓展技術突破深度，並不斷增強技術落地（商業變現）的速度，例如，在新零售領域，大數據與人工智慧技術的結合，可以提升人臉識別的准確率，商家可以更好地預測每月的銷售情況；在交通領域，大數據和人工智慧技術的結合，基於大量的交通數據開發的智能交通流量預測、智能交通疏導等人工智慧應用可以實現對整體交通網路進行智能控制；在健康領域，大數據和人工智慧技術的結合，能夠提供醫療影像分析、輔助診療、醫療機器人等更便捷、更智能的醫療服務。同時在技術層面，大數據技術已經基本成熟，並且推動人工智慧技術以驚人的速度進步；產業層面，智能安防、自動駕駛、醫療影像等都在加速落地。
隨著人工智慧的快速應用及普及，大數據不斷累積，深度學習及強化學習等演算法不斷優化，大數據技術將與人工智慧技術更緊密地結合，具備對數據的理解、分析、發現和決策能力，從而能從數據中獲取更准確、更深層次的知識，挖掘數據背後的價值，催生出新業態、新模式。

B. 支撐人工智慧的計算能力主要表現在哪些方面

別的不太懂，對子智能化的設備，計算能力方面真的很重要，包括每個組件之間的通信速率也很重要，計算能力能夠最快的支持數據的分析處理，以便於對於結果的運算能力，能夠在智能方面得到一定的優勢，智能化不僅僅是智能，更重要的是快速單反應的能力，處理數據的速率在這里佔了很大的作用，因為每個信號的處理方式和數據的建模運算都是很復雜的，在速度、語言演算法和糾正能力方面得到優勢就能夠主導人工智慧。

C. 給人工智慧提供算力的晶元有哪些類型

給人工智慧提供算力的晶元類型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上圖像運算工作的微處理器，與CU類似，只不過GPU是專為執行復雜的數學和幾何計算而設計的，這些計算是圖形渲染所必需的。

FPGA能完成任何數字器件的功能的晶元，甚至是高性能CPU都可以用FPGA來實現。 Intel在2015年以161億美元收購了FPGA龍 Alter頭，其目的之一也是看中FPGA的專用計算能力在未來人工智慧領域的發展。

ASIC是指應特定用戶要求或特定電子系統的需要而設計、製造的集成電路。嚴格意義上來講，ASIC是一種專用晶元，與傳統的通用晶元有一定的差異。是為了某種特定的需求而專門定製的晶元。谷歌最近曝光的專用於人工智慧深度學習計算的TPU其實也是一款ASIC。

(3)為社會智能提供了重要算力擴展閱讀：

晶元又叫集成電路，按照功能不同可分為很多種，有負責電源電壓輸出控制的，有負責音頻視頻處理的，還有負責復雜運算處理的。演算法必須藉助晶元才能夠運行，而由於各個晶元在不同場景的計算能力不同，演算法的處理速度、能耗也就不同在人工智慧市場高速發展的今天，人們都在尋找更能讓深度學習演算法更快速、更低能耗執行的晶元。

D. 人工智慧為什麼會成為社會熱點問題

，人工智慧的快速發展，成為現在下一步的重點的發展方向，人工智慧作為新的核心動力，能夠賦能各個行業快速發展。國家鼓勵對人工智慧的研究因在演算法和算力上，似的人工智慧技術在城市，物流，金融，製造等行業得到了廣泛的應用，而且還帶來了產業的智能化變革，並推動力了全球人工智慧的發展。我國人工智慧市場規模到2024年預計達1400億元人民幣。

E. 華為ai色彩除了留人物色彩還能留別東西的色彩嗎

這要看你個人喜好

F. 為什麼現在人工智慧與大數據、算力的區別與界限越來越模糊

隨著人工智慧、大數據、算力的發展與融合，三者已經有機結合成了一個智能化整體，其內涵和外延趨於多樣化，各個細分領域的應用也豐富疊加，你中有我，我中有你。人工智慧與大數據、算力的區別與界限越來越模糊。
現階段，人工智慧和大數據的應用已經滲透到工業、農業、醫學、國防、經濟、教育等各個領域，所產生的商業和社會價值幾乎是無限量的。雲計算隨著人工智慧和物聯網的發展應用，也不再局限於存儲和計算，已經成為各個行業發展變革的重要推動力。可以在十次方算力平台了解更多人工智慧與大數據、算力的內容。

G. 中鏈雲IPFS雲算力平台怎麼樣好不好

公司實力挺大的，還不錯

H. 什麼為我國經濟社會發展提供了智力支持

發展先進文化 ，建設文化強國。為我國經濟社會發展提供了智力支持和精神動力

I. 人工智慧為社會進步提供了哪些條件

其實現在人工智慧發展的道路還很長，現在基本都是以人工智慧+的形式出現在我們的生活中。
在今年政府工作報告中也明確提出：人工智慧——
促進新興產業加快發展。深化大數據、人工智慧等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫葯、新能源汽車、新材料等新興產業集群，壯大數字經濟。打造工業互聯網平台，拓展「智能+」，為製造業轉型升級賦能。
可以預見的是，人工智慧不僅正成為產業的驅動力，也正成為改善民生的基礎設施。