馬雲提供的ai算力是什麼

⑴ 為什麼馬雲會說，「不覺得AI是威脅，人類很聰明」

「我希望AI(人工智慧)會是個好東西，如果打不過它們，就和它們組隊吧。」特斯拉公司聯合創始人、首席執行官埃隆·馬斯克(Elon Musk)29日在上海表示。

馬雲則認為，人類不需要那麼多工作，「我們為什麼需要那麼多工作？我覺得我們可以一周工作3天，每天工作4小時。」在他看來，有了電，人類有了更多時間(可以享受夜間活動)，而有了人工智慧，人類就可以有更多時間享受「生而為人」的樂趣。

人與人工智慧，哪個更聰明？馬雲認為，機器再聰明，也乃為人所造。對此，馬斯克現場表達了強烈不認同，他說，我們可以創造比我們更聰明的東西，而它們並不一定是人類。聰明人犯的最嚴重錯誤就是自以為聰明。

⑵ 人工智慧三大要素有哪些

人工智慧產業技術的：演算法、計算能力、信息大數據融合，成為人工智慧發展最基本、最基礎的基本三要素。

收集的大量數據，數據是驅動人工智慧取得更好的識別率和精準度的核心因素;

落實在產品應用上，演算法可表現為：視頻結構化(對視頻數據的識別、分類、提取和分析)、生物識別(人臉、虹膜、指紋、人臉識別等)、物體特徵識別(不同物體識別，不同物體代表性物體識別，如：車牌識別系統)等幾大類。

互聯網時代大數據迎來爆發式增長，全球的數據總量都飛快的增長，數據高速積累的同時現有算力根本無法匹配。

傳統架構基礎硬體的計算力也不能滿足大量增長的多數據信息計算的同時，更無法滿足人工智慧相關的高性能計算需求，多PU硬體組合+強大的多功能並行處理計算能力，成為當下人工智慧必備的基本平台。

數據總量飛速的增長、積累的同時，信息數據的收集、整理與融合成為了人工智慧深度學習和演算法升級與服務應用落地的根本，大數據與融合計算成為了人工智慧發展必然的關鍵。

(2)馬雲提供的ai算力是什麼擴展閱讀：

人工智慧需要從大量數據中進行學習，豐富的數據集是其中非常重要的因素，豐富的數據積累，給深度學習創造更加豐富的數據訓練集，是人工智慧演算法與深度學習訓練必備的、不可或缺的良好的基礎。

像戰勝人類的 AlphaGo，其學習過程的核心數據是來自互聯網的3000萬例棋譜，而這些數據的積累是歷經了十多年互聯網行業的發展成鑄就的。可見，所有基於深度學習演算法的人工智慧，均需具備深厚的數據信息資源和專項數據積累，才能取得AI服務應用的突破性進展。

離開了基礎數據，機器的智慧仿生是不可能實現的。廣東傲智在公司成立前，就已經具備行業應用強大深厚的大數據方面的基礎數據信息，這也是廣東傲智能在演算法深度開發、深度學習和計算力平台研發方面發展迅速又有AI針對性的核心競爭力。

⑶ 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。

⑷ AI算力平台的算力怎麼評估

單CPU 的發展已經不能滿足實際應用的需求，AI 時代必須要依靠並行計算。目前，並行計算的主流架構是異構並行計算平台。如果您需要算力方面的服務，可以去十次方了解下。

⑸ 馬雲、丁磊、劉強東紛紛進軍，AI養豬和普通傳統養豬有什麼區別

AI養豬可能就是能最大程度的做到豬飼料的配比讓豬最大程度的生長。

⑹ AI伺服器的優勢有哪些

從伺服器的硬體架構來看，AI伺服器是採用異構形式的伺服器，在異構方式上可以根據應用的范圍採用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。與普通的伺服器相比較，在內存、存儲、網路方面沒有什麼差別，主要在是大數據及雲計算、人工智慧等方面需要更大的內外存，滿足各種數據的收集與整理。

我們都知道普通的伺服器是以CPU為算力的提供者，採用的是串列架構，在邏輯計算、浮點型計算等方面很擅長。因為在進行邏輯判斷時需要大量的分支跳轉處理，使得CPU的結構復雜，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心數來實現。

但是在大數據、雲計算、人工智慧及物聯網等網路技術的應用，充斥在互聯網中的數據呈現幾何倍數的增長，這對以CPU為主要算力來源的傳統服務提出了嚴重的考驗，並且在目前CPU的製程工藝、單個CPU的核心數已經接近極限，但數據的增加卻還在持續，因此必須提升伺服器的數據處理能力。因此在這種大環境下，AI伺服器應運而生。

現在市面上的AI伺服器普遍採用CPU+GPU的形式，因為GPU與CPU不同，採用的是並行計算的模式，擅長梳理密集型的數據運算，如圖形渲染、機器學習等。在GPU上，NVIDIA具有明顯優勢，GPU的單卡核心數能達到近千個，如配置16顆NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心數可過10240個，計算性能高達每秒2千萬億次。且經過市場這些年的發展，也都已經證實CPU+GPU的異構伺服器在當前環境下確實能有很大的發展空間。

但是不可否認每一個產業從起步到成熟都需要經歷很多的風雨，並且在這發展過程中，競爭是一直存在的，並且能推動產業的持續發展。AI伺服器可以說是趨勢，也可以說是異軍崛起，但是AI伺服器也還有一條較長的路要走，以上就是浪潮伺服器分銷平台十次方的解答。

⑺ 人工智慧的原理是什麼

人工智慧的原理，簡單的形容就是：

人工智慧=數學計算。

機器的智能程度，取決於「演算法」。最初，人們發現用電路的開和關，可以表示1和0。那麼很多個電路組織在一起，不同的排列變化，就可以表示很多的事情，比如顏色、形狀、字母。再加上邏輯元件（三極體），就形成了「輸入（按開關按鈕）——計算（電流通過線路）——輸出（燈亮了）」

但是到了圍棋這里，沒法再這樣窮舉了。力量再大，終有極限。圍棋的可能性走法，遠超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算幾萬年。在量子計算機成熟之前，電子計算機幾無可能。

所以，程序員給阿爾法狗多加了一層演算法：

A、先計算：哪裡需要計算，哪裡需要忽略。

B、然後，有針對性地計算。

——本質上，還是計算。哪有什麼「感知」！

在A步，它該如何判斷「哪裡需要計算」呢？

這就是「人工智慧」的核心問題了：「學習」的過程。

仔細想一下，人類是怎樣學習的？

人類的所有認知，都來源於對觀察到的現象進行總結，並根據總結的規律，預測未來。

當你見過一隻四條腿、短毛、個子中等、嘴巴長、汪汪叫的動物，名之為狗，你就會把以後見到的所有類似物體，歸為狗類。

不過，機器的學習方式，和人類有著質的不同：

人通過觀察少數特徵，就能推及多數未知。舉一隅而反三隅。

機器必須觀察好多好多條狗，才能知道跑來的這條，是不是狗。

這么笨的機器，能指望它來統治人類嗎。

它就是仗著算力蠻干而已！力氣活。

具體來講，它「學習」的演算法，術語叫「神經網路」（比較唬人）。

（特徵提取器，總結對象的特徵，然後把特徵放進一個池子里整合，全連接神經網路輸出最終結論）

它需要兩個前提條件：

1、吃進大量的數據來試錯，逐漸調整自己的准確度；

2、神經網路層數越多，計算越准確（有極限），需要的算力也越大。

所以，神經網路這種方法，雖然多年前就有了（那時還叫做「感知機」）。但是受限於數據量和計算力，沒有發展起來。

神經網路聽起來比感知機不知道高端到哪裡去了！這再次告訴我們起一個好聽的名字對於研（zhuang）究（bi）有多重要！

現在，這兩個條件都已具備——大數據和雲計算。誰擁有數據，誰才有可能做AI。

目前AI常見的應用領域：

圖像識別（安防識別、指紋、美顏、圖片搜索、醫療圖像診斷），用的是「卷積神經網路（CNN）」，主要提取空間維度的特徵，來識別圖像。

自然語言處理（人機對話、翻譯），用的是」循環神經網路（RNN）「，主要提取時間維度的特徵。因為說話是有前後順序的，單詞出現的時間決定了語義。

神經網路演算法的設計水平，決定了它對現實的刻畫能力。頂級大牛吳恩達就曾經設計過高達100多層的卷積層（層數過多容易出現過擬合問題）。

當我們深入理解了計算的涵義：有明確的數學規律。那麼，

這個世界是是有量子（隨機）特徵的，就決定了計算機的理論局限性。——事實上，計算機連真正的隨機數都產生不了。

——機器仍然是笨笨的。

更多神佑深度的人工智慧知識，想要了解，可以私信詢問。

⑻ 在2019世界人工智慧大會上，為什麼馬雲會表示：「我不喜歡AI被稱為人工智慧，我稱它為阿里巴巴智能」

2019世界人工智慧大會上，馬雲和馬斯克首次現場對話，提及AI時，馬斯克稱，在中文裡AI是不是指的是愛這個意思。馬雲稱，我不喜歡AI被稱為人工智慧，我稱它為阿里巴巴智能。

AI人工智慧已經成為了未來發展的重要項目，即便是現在也有越來越多的智能設備出現在了人們的生活當中。

在我的公司裡面，有秩序、有邏輯的事情，機器總是能夠做得很好，沒有秩序或者邏輯，人類可以做得很好。你愛某些人基本沒有理由，但如果恨一個人就有邏輯了，在這上面，AI可以做得很好。

⑼ 馬雲說「我不喜歡AI被稱為人工智慧，我稱它為阿里巴巴智能」，那麼「阿里巴巴智能」是什麼

起始於雲計算 面向智能化縱觀阿里整體業務，大致可分為五大板塊：核心商業、支付和金融、雲計算、物流及大文娛。其中，雲計算屬電商之外的「強項」之一，市場份額全球前三。2017年12月20日，在阿里雲雲棲大會·北京峰會上，阿里提出「產業AI」布局，即以阿里雲為基礎，從家居、零售、出行、金融、智能城市、智能工業6大方面展開產業布局，從視覺、語音、演算法到晶元構建立體合作夥伴生態。雲計算是阿里AI布局的基礎，也是起點。創立於2009年的阿里雲，定位於雲計算及人工智慧科技公司，為200多個國家和地區的企業、開發者和政府機構提供服務。其實早在2018年，阿里就確定了「雲計算」和「大數據」戰略，決定自主研發大規模

能ET已經在農業、現代工業、環境、醫療、智慧城市數據領域開展布局並落地，用AI幫助企業走向智能化。除了雲計算的布局，2017年，阿里還宣布成立達摩院，致力於開發基礎科學、顛覆性技術，旗下設5大領域14個實驗室，其中就包括主攻人工智慧技術的機器智能實驗室。