人工智慧算力多少P

① 人工智慧的前景怎麼樣

人工智慧產業鏈分為基礎層、技術層和應用層。基礎層是人工智慧產業鏈的基礎，為人工智慧提供算力支撐和數據輸入，中國在此領域發展時間較短，基礎層發展較為薄弱。目前，中國的人工智慧企業主要集中在北京、廣東、上海和浙江，北京的人工智慧發展已經步入快車道。

人工智慧產業鏈全景梳理：基礎層發展薄弱

基礎層主要提供算力和數據支持，主要涉及數據的來源與採集，包括AI晶元、感測器、大數據、雲計算、開源框架以及數據處理服務等。技術層處理數據的挖掘、學習與智能處理，是連接基礎層與具體應用層的橋梁，主要包括機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、語音識別等。應用層針對不同的場景，將人工智慧技術進行應用，進行商業化落地，主要應用領域有駕駛、安防、醫療、金融、教育等。

—— 更多數據請參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

② 人工智慧可以分為幾類

1.從發展程度角度，人工智慧可劃分為弱人工智慧、強人工智慧與超強人工智慧。

目前，人工智慧處於弱人工智慧階段，AI並不具備類似人類思考與聯想的能力。未來，人工智慧可能發展到強人工智慧與超強人工智慧階段，這個階段的AI將具備類似人類思考與聯想的能力，可以在更多領域代替人類完成工作。

2.從產業角度，人工智慧可劃分為基礎層、技術層與應用層。

基礎層可以按照演算法、算力與數據進行再次劃分。演算法層麵包括監督學習、非監督學習、強化學習、遷移學習、深度學習等內容;算力層麵包括AI晶元和AI計算架構;數據層麵包括數據處理、數據儲存、數據挖掘等內容。

引用自知乎答案：網頁鏈接

③ 人工智慧的代碼是多少

人工智慧代碼較多，可在下列網站中查詢

http://download.csdn.net/detail/cent_lian/4191968

http://www.pudn.com/downloads9/sourcecode/java/detail36412.html

http://wenku..com/view/4a560f1810a6f524ccbf85b9.html

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6806dd730100mhfu.html

http://down.51cto.com/data/515426

http://www.docin.com/p-65438540.html

④ 人工智慧是什麼

人工智慧（計算機科學的一個分支）

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，但沒有一個統一的定義。
人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。但是這種會自我思考的高級人工智慧還需要科學理論和工程上的突破。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。
工智能的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智慧相關的研究課題。
人工智慧在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，模擬系統中得到應用。

⑤ 人工智慧需要什麼基礎

人工智慧（AI）基礎：

1、核心三要素——算力、演算法、數據（三大基石）：

演算法、算力、數據作為人工智慧（AI）核心三要素，相互影響，相互支撐，在不同行業中形成了不一樣的產業形態。隨著演算法的創新、算力的增強、數據資源的累積，傳統基礎設施將藉此東風實現智能化升級，並有望推動經濟發展全要素的智能化革新。讓人類社會從信息化進入智能化。

2、技術基礎：

（1）文藝復興後的人工神經網路。

人工神經網路是一種仿造神經元運作的函數演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應，或用以改變內部函數的權重結構，以適應不同環境的數學模型。

（2）靠巨量數據運作的機器學習。

科學家發現，要讓機器有智慧，並不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。

（3）人工智慧的重要應用：自然語言處理。

自然語言處理的研究，是要讓機器「理解」人類的語言，是人工智慧領域里的其中一項重要分支。

自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種：

其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式；

其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。

⑥ 人工智慧未來的發展前景怎麼樣

當前，國內外互聯網巨頭紛紛將人工智慧作為下一次產業革命的突破口，積極加大投資布局，與此同時，隨著人工智慧技術進步和基礎設施建設不斷完善的推動下，全球人工智慧應用場景將不斷豐富，市場規模持續擴大。

「人工智慧」一詞最初是在1956年美國計算機協會組織的達特矛斯(Dartmouth)學會上提出的，人工智慧發展至今經歷過經費枯竭的兩個寒冬(1974-1980年、1987-1993年)，也經歷過兩個大發展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。從2006年開始，人工智慧進入了加速發展的新階段，並行計算能力、大數據和先進演算法，使當前人工智慧加速發展;同時，近年來人工智慧的研究越來越受到產業界的重視，產業界對AI的投資和收購如火如荼。

人工智慧技術邁入深度學習階段

機器學習是實現人工智慧的一種重要方法，深度學習(Deep Learning)是機器學習(Machine Learning)的關鍵技術之一。深度學習自2006年由Jeffery Hinton實證以來，在雲計算、大數據和晶元等的支持下，已經成功地從實驗室中走出來，開始進入到了商業應用，並在機器視覺、自然語言處理、機器翻譯、路徑規劃等領域取得了令人矚目的成績，全球人工智慧也正式邁入深度學習階段。

與此同時，全球人工智慧領域對新技術的探索從未停止，新技術層出不窮，例如近年來一些新的類腦智能演算法提出來，將腦科學與思維科學的一些新的成果結合到神經網路演算法之中，形成不同於深度學習的神經網路技術路線，如膠囊網路等，技術的不斷進步是推動全球人工智慧的發展的不竭動力，這些新技術的研究和應用將加快全球人工智慧的發展進程。

主要經濟體加快人工智慧戰略布局

人工智慧作為引領未來的戰略性技術，目前全球主要經濟體都將人工智慧作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略。自2013年以來，包括美國、中國、歐盟、英國、日本、德國、法國、韓國、印度、丹麥、芬蘭、紐西蘭、俄羅斯、加拿大、新加坡、阿聯酋、義大利、瑞典、荷蘭、越南、西班牙等20多個國家和地區發布了人工智慧相關戰略、規劃或重大計劃，越來越多的國家加入到布局人工智慧的隊列中，從政策、資本、技術人才培養、應用基礎設施建設等方面為本國人工智慧的落地保駕護航。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

⑦ 人工智慧機器人,到底有多厲害

眾所周知，人工智慧的三大要素是算力、演算法和大數據。那麼人工智慧與人的智能相比，目前到底達到什麼程度？可以說在某些領域已經遠遠超越人類，但是在另一些領域又達不到人類智能的平均水平。
作為人，在某個場景中遇到一件事情，從感知（收集數據）到認知（發現規律）再到決策，就完成了一個智能過程。對於一件事情，每個人的處理方式的圓滿程度不一樣，綜合起來就是效能，是可以量化的。同樣，機器模仿人的智能，其處理事情的方式也有效能，可以稱之為人工智慧效能，同樣可以被量化。
以目前計算機的發展程度，計算機的算力遠遠超過人類，所以目前人工智慧中算力的貢獻是巨大的，也是最具確定性的因素，並且隨著人工智慧晶元的發展，演算法的發展越來越快了，在可以預見的未來，隨著量子計算機的出現，算力在人工智慧中的貢獻有可能超越數據，成為決定性的因素。就算在演算法沒有突破的情況下，人工智慧效能也會有突破性的提高。
隨著信息化應用的深入，信息系統能夠像人一樣感知世界，各種場景中每時每刻都產生出巨量數據進入信息系統，這些數據就是大數據。相比古人，現代社會一天產生的可以被信息系統利用的數據比古代社會幾年產生的數據都多。因此，人工智慧隨著信息化應用的深入而產生突破，可以說是大數據的功勞。
古人和現代人的計算能力沒有太大的區別，而古人卻依靠本身的算力，在掌握數據有限的情況下，精確地創造了天文歷法等成果。古人利用《易經》的先進演算法，預測出很多現象。可見演算法的倍增作用，使得人的智能效能呈幾何倍數的增長。
人工智慧在某些領域已經超過人類，其效能超越了人類幾個數量級，可以說是算力、演算法、大數據綜合作用的結果，而其中算力和數據的貢獻尤其大。
希望對你有幫助！！

⑧ 現在人工智慧發展到什麼程度了

人工智慧發展過去、現在和未來的總覽。一起了解谷歌技術總監、人工智慧專家Kurzweil、機器學習專家Jeremy Howard和Wait But Why博客Tim Urban等人的觀點，我們在人工智慧的發展路線圖中處於什麼階段？什麼時候會出現像人類一樣厲害的人工智慧，還有超過人類智能總和的超人工智慧？

我們所說的人工智慧（AI），是一個廣義定義。雖然眾說紛紜，大部分專家認為，人工智慧發展有三個水準：

超人工智慧（ASI）

第三類智能水準：超過所有人類智能總和的AI——用Tim Urban的話說，「從比人聰明一點點……到聰明一千萬倍。」

那我們現在在哪個階段呢？我們現在達到了第一個水準——弱人工智慧——在很多方面，它已經進入了我們的生活中：

l 汽車里到處都是ANI，從可以在緊急情況下剎車的電腦，到可以調配汽車加油參數的系統。

l 谷歌搜索是一個很大的ANI，有很多非常復雜的方法將網頁排序，知道給你顯示什麼。同樣的，Facebook Newsfeed也是

l 電子郵件垃圾郵箱過濾器，知道什麼是垃圾郵件、什麼不是，並且學會按照你的偏好來過濾郵件。

l 你的電話就是一個小型ANI工廠……你用地圖APP導航，收到定製化的音樂推薦，和Siri聊天等等。

例子不勝枚舉。弱人工智慧系統不怎麼驚悚。失控的ANI會帶來危害，但通常是獨立事件。雖然ANI不會造成人類的生存性恐慌，相對人畜無害ANI應被視為一個先兆。每一次弱人工智慧的創新進步，都在往強人工智慧和超人工智慧更近一步

⑨ 人工智慧包括哪些方面

從學科的角度來看，人工智慧是一個典型的交叉學科，涉及到哲學、數學、計算機、控制學、神經學、經濟學和語言學等學科，所以人工智慧不僅知識量大，而且難度高。
關於人工智慧的定義存在兩個大的方向，一個是「像人一樣思考和像人一樣行動」，另一個是「合理的思考和合理的行動」，目前在研究領域更傾向於第二個方向，也就是追求智能體的合理性。當然，這僅僅是當前的研究出發點，未來也許會有新的方向性要求（或者叫做人性）。
從大的技術組成體系來看，人工智慧技術涉及到物聯網、雲計算、大數據、邊緣計算等內容，其中物聯網是目前智能體一個重要的落地應用場景，物聯網場景的搭建能夠全面促進智能體的落地應用，目前車聯網被看成是智能體全面落地應用的一個重要突破口，所以目前諸多科技公司都在布局相關領域（尤其是自動駕駛）。
人工智慧的發展需要數據、算力和演算法三大支撐因素，雲計算提供了算力支撐（同時也是落地場景之一），而大數據則提供了數據的來源，隨著大數據和雲計算的發展，人工智慧的發展也會在很大程度上得到促進。
從研究方向上來看，目前人工智慧領域的研究方向包括機器學習、自然語言處理、知識表示、自動推理、計算機視覺和機器人學，目前除了機器學習（深度學習）之外，自然語言處理和計算機視覺方向也比較熱。
當前雖然部分高校在本科階段開設了人工智慧專業，但是人工智慧領域的人才培養還是以研究生教育為主，所以如果想往人工智慧方向發展，可以考慮讀一下研究生。
最後，近兩年演算法崗位的就業情況並不理想，崗位數量相對較少，研究生可以考慮從大數據相關崗位開始做起。