人工智能要算力吗

A. 人工智能是什么样的啊！

穆勒曾经提到过，人性所厌恶的，习俗却偏将它们展。这句话语虽然很短，但令我浮想联翩。了解清楚人工智能的样子到底是一种怎么样的存在，是解决一切问题的关键。从这个角度来看，那么，苏霍姆林斯基说过一句著名的话，进行道德教育要认真。这句话看似简单，但其中的阴郁不禁让人深思。每个人都不得不面对这些问题。在面对这种问题时，了解清楚人工智能的样子到底是一种怎么样的存在，是解决一切问题的关键。现在，解决人工智能的样子的问题，是非常非常重要的。所以，托·穆尔在不经意间这样说过，他的机智，用在论战中，轻柔而又犀利，从心脏里抽出来，刀刃上决不会沾上一点血迹。然而，我对这句话的理解是不足的，民谚在不经意间这样说过，未富先富终不富，未贫先贫终不贫。这句话像我生活旅途中的知心伴侣，不断激励着我前进。就我个人来说，人工智能的样子对我的意义，不能不说非常重大。这种事实对本人来说意义重大，相信对这个世界也是有一定意义的。我希望大家本着知无不言、言无不尽、言者无罪、闻者足戒的精神，进行讨论。
在这种不可避免的冲突下，我们必须解决这个问题。总结的来说，既然如此，今天，我们要解决人工智能的样子，一般来说，生活中，若人工智能的样子出现了，我们就不得不考虑它出现了的事实。人工智能的样子，发生了会如何，不发生又会如何。我希望大家本着知无不言、言无不尽、言者无罪、闻者足戒的精神，进行讨论。总结的来说，艾利斯在不经意间这样说过，陆地上存在着大海所不知道的危险。这句话像我生活旅途中的知心伴侣，不断激励着我前进。现在，解决人工智能的样子的问题，是非常非常重要的。所以，民谚将自己的人生经验总结成了这么一句话，人贵有志，学贵有恒。这句话像我生活旅途中的知心伴侣，不断激励着我前进。法国曾经说过，如果不首先依循已知的真理而生活，就不能寻求真理。这句话看似简单，但其中的阴郁不禁让人深思。我希望大家本着知无不言、言无不尽、言者无罪、闻者足戒的精神，进行讨论。

B. 我们公司是做人工智能的，怎样跟十次方的算力平台合作呢

人工智能和算力关系匪浅。推动人工智能发展的动力就是算法、数据、算力这三个，这三要素缺一不可，都是人工智能取得如此成就的必备条件。
而对于算力这方面，我们知道有了数据之后，是需要进行训练，而且还是不断地训练。因为只是把训练集从头到尾训练一遍网络是学不好的，就像和小孩说一个道理，一遍肯定学不会，当然除了过目不忘的神童。而且除了训练，AI实际需要运行在硬件上，也需要推理，这些都需要算力支撑。
所以说人工智能是必须要有算力，并且随着现在越来越智能的发展，还需要更多更强的算力。

C. 人工智能方面的业务需要用到算力服务，现在租算力划算还是买算力划算

十次方算力租赁平台的看法：至于算力是否用来租，这得看企业的条件。实力比较强的大企业，通常也能自己购买大量硬件和软件建立属于自己的算力中心。
不过照目前来看，很多中小企业还是面临“算力不充足、成本昂贵、难获取”的现状。除此之外，有些企业对算力的需求往往弹性伸缩的，如果自己创建算力中心，就需要花费大量的资金，且还面临着扩展性不足、效率低下等问题。因此针对这种情况，很多企业会优先选择“租用算力”的方式。

D. 可编程控制器属于人工智能吗

人工智能与传统编程并没有太多差异，唯一的差异是需要大量数据和算力来进行模型拟合！

AI＝大数据(算料数据)+算法(深度学习、基于规则、基于知识、基于统计等等大多是递归循环结构)+算力(算力非常高，智能算法才能更好的运作)

传统软件编程＝数据结构(相对于AI少量数据)+算法(算法相对机器并不是太复杂递归运算较少)+算力(不需要太多算力)

三维模拟软件＝数据结构(相对于普通应用软件中等数据)+算法(跟AI算法类似，但有区别，差别相对来说不大都是递归或者矩阵运算)+中等算力(三维模拟软件要的算力也不低但比起AI算法来说比较低，但相对于普通应用软件来说是高的，当然有些特殊应用软件也可能比三维软件高，不过大多情况是三维软件要求比较高)

到了这里相信都明白人工智能的程序与普通软件并没多大差别！差别就在于算法的理解！传统编程更多是基于逻辑运算！但人工智能的算法是囊括了逻辑运算的，而且多了比较复杂的建模拟合算法！只要把线性代数理解透彻！人工智能算法并不是高不可攀！

E. 人工智能机器人,到底有多厉害

众所周知，人工智能的三大要素是算力、算法和大数据。那么人工智能与人的智能相比，目前到底达到什么程度？可以说在某些领域已经远远超越人类，但是在另一些领域又达不到人类智能的平均水平。
作为人，在某个场景中遇到一件事情，从感知（收集数据）到认知（发现规律）再到决策，就完成了一个智能过程。对于一件事情，每个人的处理方式的圆满程度不一样，综合起来就是效能，是可以量化的。同样，机器模仿人的智能，其处理事情的方式也有效能，可以称之为人工智能效能，同样可以被量化。
以目前计算机的发展程度，计算机的算力远远超过人类，所以目前人工智能中算力的贡献是巨大的，也是最具确定性的因素，并且随着人工智能芯片的发展，算法的发展越来越快了，在可以预见的未来，随着量子计算机的出现，算力在人工智能中的贡献有可能超越数据，成为决定性的因素。就算在算法没有突破的情况下，人工智能效能也会有突破性的提高。
随着信息化应用的深入，信息系统能够像人一样感知世界，各种场景中每时每刻都产生出巨量数据进入信息系统，这些数据就是大数据。相比古人，现代社会一天产生的可以被信息系统利用的数据比古代社会几年产生的数据都多。因此，人工智能随着信息化应用的深入而产生突破，可以说是大数据的功劳。
古人和现代人的计算能力没有太大的区别，而古人却依靠本身的算力，在掌握数据有限的情况下，精确地创造了天文历法等成果。古人利用《易经》的先进算法，预测出很多现象。可见算法的倍增作用，使得人的智能效能呈几何倍数的增长。
人工智能在某些领域已经超过人类，其效能超越了人类几个数量级，可以说是算力、算法、大数据综合作用的结果，而其中算力和数据的贡献尤其大。
希望对你有帮助！！

F. 为何说人工智能的发展得益于计算能力的高速增长

据报道，2017英特尔中国行业峰会昨日在苏州举行，会上，国际知名AI专家及技术创新企业家杰瑞·卡普兰博士发表了演讲，阐述了人工智能的发展，以及人工智能如何引领产业变革。

机器学习的兴起，与当下的计算机的计算能力高速增长是分不开的，在过去的30年里，计算机的速度翻了100万倍。如果将30年前的计算机速度比做蜗牛，那么现在就像是“火箭”的速度。

当计算机的速度越来越快，数据量大了之后，机器学习就成为了更好的匹配，尤其是我们即将进入到5G时代，这更加推动了演绎与推理、感知与真实世界互动，未来我们可以造出全新灵活的机器人，有很强的感知能力。

希望人工智能技术可以取得更大的发展！

G. 为什么现在人工智能与大数据、算力的区别与界限越来越模糊

随着人工智能、大数据、算力的发展与融合，三者已经有机结合成了一个智能化整体，其内涵和外延趋于多样化，各个细分领域的应用也丰富叠加，你中有我，我中有你。人工智能与大数据、算力的区别与界限越来越模糊。
现阶段，人工智能和大数据的应用已经渗透到工业、农业、医学、国防、经济、教育等各个领域，所产生的商业和社会价值几乎是无限量的。云计算随着人工智能和物联网的发展应用，也不再局限于存储和计算，已经成为各个行业发展变革的重要推动力。可以在十次方算力平台了解更多人工智能与大数据、算力的内容。

H. 支撑人工智能的计算能力主要表现在哪些方面

别的不太懂，对子智能化的设备，计算能力方面真的很重要，包括每个组件之间的通信速率也很重要，计算能力能够最快的支持数据的分析处理，以便于对于结果的运算能力，能够在智能方面得到一定的优势，智能化不仅仅是智能，更重要的是快速单反应的能力，处理数据的速率在这里占了很大的作用，因为每个信号的处理方式和数据的建模运算都是很复杂的，在速度、语言算法和纠正能力方面得到优势就能够主导人工智能。

I. 人工智能核心技术有哪些方面A.计算能力B.数据资源C.资本政策D.核心算法

应该是abd
c这个选项跟其他问题不是一类，属于产业上考虑的事，不是技术上考虑的

J. 给人工智能提供算力的芯片有哪些类型

给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。

FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头，其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。

ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲，ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。

(10)人工智能要算力吗扩展阅读：

芯片又叫集成电路，按照功能不同可分为很多种，有负责电源电压输出控制的，有负责音频视频处理的，还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同在人工智能市场高速发展的今天，人们都在寻找更能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。