人工智慧要算力嗎

A. 人工智慧是什麼樣的啊！

穆勒曾經提到過，人性所厭惡的，習俗卻偏將它們展。這句話語雖然很短，但令我浮想聯翩。了解清楚人工智慧的樣子到底是一種怎麼樣的存在，是解決一切問題的關鍵。從這個角度來看，那麼，蘇霍姆林斯基說過一句著名的話，進行道德教育要認真。這句話看似簡單，但其中的陰郁不禁讓人深思。每個人都不得不面對這些問題。在面對這種問題時，了解清楚人工智慧的樣子到底是一種怎麼樣的存在，是解決一切問題的關鍵。現在，解決人工智慧的樣子的問題，是非常非常重要的。所以，托·穆爾在不經意間這樣說過，他的機智，用在論戰中，輕柔而又犀利，從心臟里抽出來，刀刃上決不會沾上一點血跡。然而，我對這句話的理解是不足的，民諺在不經意間這樣說過，未富先富終不富，未貧先貧終不貧。這句話像我生活旅途中的知心伴侶，不斷激勵著我前進。就我個人來說，人工智慧的樣子對我的意義，不能不說非常重大。這種事實對本人來說意義重大，相信對這個世界也是有一定意義的。我希望大家本著知無不言、言無不盡、言者無罪、聞者足戒的精神，進行討論。
在這種不可避免的沖突下，我們必須解決這個問題。總結的來說，既然如此，今天，我們要解決人工智慧的樣子，一般來說，生活中，若人工智慧的樣子出現了，我們就不得不考慮它出現了的事實。人工智慧的樣子，發生了會如何，不發生又會如何。我希望大家本著知無不言、言無不盡、言者無罪、聞者足戒的精神，進行討論。總結的來說，艾利斯在不經意間這樣說過，陸地上存在著大海所不知道的危險。這句話像我生活旅途中的知心伴侶，不斷激勵著我前進。現在，解決人工智慧的樣子的問題，是非常非常重要的。所以，民諺將自己的人生經驗總結成了這么一句話，人貴有志，學貴有恆。這句話像我生活旅途中的知心伴侶，不斷激勵著我前進。法國曾經說過，如果不首先依循已知的真理而生活，就不能尋求真理。這句話看似簡單，但其中的陰郁不禁讓人深思。我希望大家本著知無不言、言無不盡、言者無罪、聞者足戒的精神，進行討論。

B. 我們公司是做人工智慧的，怎樣跟十次方的算力平台合作呢

人工智慧和算力關系匪淺。推動人工智慧發展的動力就是演算法、數據、算力這三個，這三要素缺一不可，都是人工智慧取得如此成就的必備條件。
而對於算力這方面，我們知道有了數據之後，是需要進行訓練，而且還是不斷地訓練。因為只是把訓練集從頭到尾訓練一遍網路是學不好的，就像和小孩說一個道理，一遍肯定學不會，當然除了過目不忘的神童。而且除了訓練，AI實際需要運行在硬體上，也需要推理，這些都需要算力支撐。
所以說人工智慧是必須要有算力，並且隨著現在越來越智能的發展，還需要更多更強的算力。

C. 人工智慧方面的業務需要用到算力服務，現在租算力劃算還是買算力劃算

十次方算力租賃平台的看法：至於算力是否用來租，這得看企業的條件。實力比較強的大企業，通常也能自己購買大量硬體和軟體建立屬於自己的算力中心。
不過照目前來看，很多中小企業還是面臨「算力不充足、成本昂貴、難獲取」的現狀。除此之外，有些企業對算力的需求往往彈性伸縮的，如果自己創建算力中心，就需要花費大量的資金，且還面臨著擴展性不足、效率低下等問題。因此針對這種情況，很多企業會優先選擇「租用算力」的方式。

D. 可編程式控制制器屬於人工智慧嗎

人工智慧與傳統編程並沒有太多差異，唯一的差異是需要大量數據和算力來進行模型擬合！

AI＝大數據(算料數據)+演算法(深度學習、基於規則、基於知識、基於統計等等大多是遞歸循環結構)+算力(算力非常高，智能演算法才能更好的運作)

傳統軟體編程＝數據結構(相對於AI少量數據)+演算法(演算法相對機器並不是太復雜遞歸運算較少)+算力(不需要太多算力)

三維模擬軟體＝數據結構(相對於普通應用軟體中等數據)+演算法(跟AI演算法類似，但有區別，差別相對來說不大都是遞歸或者矩陣運算)+中等算力(三維模擬軟體要的算力也不低但比起AI演算法來說比較低，但相對於普通應用軟體來說是高的，當然有些特殊應用軟體也可能比三維軟體高，不過大多情況是三維軟體要求比較高)

到了這里相信都明白人工智慧的程序與普通軟體並沒多大差別！差別就在於演算法的理解！傳統編程更多是基於邏輯運算！但人工智慧的演算法是囊括了邏輯運算的，而且多了比較復雜的建模擬合演算法！只要把線性代數理解透徹！人工智慧演算法並不是高不可攀！

E. 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！！

F. 為何說人工智慧的發展得益於計算能力的高速增長

據報道，2017英特爾中國行業峰會昨日在蘇州舉行，會上，國際知名AI專家及技術創新企業家傑瑞·卡普蘭博士發表了演講，闡述了人工智慧的發展，以及人工智慧如何引領產業變革。

機器學習的興起，與當下的計算機的計算能力高速增長是分不開的，在過去的30年裡，計算機的速度翻了100萬倍。如果將30年前的計算機速度比做蝸牛，那麼現在就像是「火箭」的速度。

當計算機的速度越來越快，數據量大了之後，機器學習就成為了更好的匹配，尤其是我們即將進入到5G時代，這更加推動了演繹與推理、感知與真實世界互動，未來我們可以造出全新靈活的機器人，有很強的感知能力。

希望人工智慧技術可以取得更大的發展！

G. 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。

H. 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。

I. 人工智慧核心技術有哪些方面A.計算能力B.數據資源C.資本政策D.核心演算法

應該是abd
c這個選項跟其他問題不是一類，屬於產業上考慮的事，不是技術上考慮的

J. 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。

(10)人工智慧要算力嗎擴展閱讀：

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。