揭秘人工智能的三大核心：算力、算法与数据

2023-07-02 理论教育版权反馈

【摘要】：而人工智能时代，第一个要完成的就是自然语言的处理。前端交互技术一直被业界称为人工智能的入口，并占据非常重要的地位，也是各家人工智能企业争夺的高地。人工智能的技术框架核心技术里，第一个要素是算力。人工智能想要达到与人类相同的行为水平，自然也需要超强的运算处理能力。现在，许多大企业都公开了自己的人工智能算法，供企业和个人使用。用人工智能工具，结合自身的独特数据，提升自身的生产效率。

说完了分类之后，我们再来看看人工智能所需要的条件。

想要创造一个人工智能系统，需要由两个主要的技术构成，即前端的交互入口与后端的人工智能技术。

让我们先了解一下前端的交互入口。

首先要提到的就是自然语言的处理能力。我们人类的交流，主要依靠的是语言。汉语、英语、法语等各种语言体系，不仅字符和读音不同，就连语法体系和表达习惯也大相径庭。

过去，我们与计算机交流的方式是键盘、鼠标和触摸板，这些通通属于机器语言的范畴。而人工智能时代，第一个要完成的就是自然语言的处理。简而言之，让机器能够直接听懂人说的话。

其次，是体感互动。除了语言之外，人类的肢体动作也是交流的重要组成部分。抬手、转头和迈腿等肢体动作，往往能够传递出人类更为真实的想法。建立体感交互系统，可以帮助人工智能更全面地理解人类的思想，也是最方便的一种交互方式。

当前，体感互动主要应用于游戏领域，索尼的move、任天堂的Wii等都是非常受欢迎的体感游戏设备。这足以说明用户对体感交互是天然接受的，而且认为这是人和机器最自然的交互方式。在可见的未来，体感交互能应用于更多的领域，包括残障人士的人机交互、智慧医疗领域的病症识别，以及仿真机器人的模拟训练等。

最后，是图像处理和视觉识别。对于交互机器人来说，图像识别的技术让一些弱人工智能功能得以实现。除了简单的图片辨别之外，我们所熟悉的自动驾驶，以及辅助类机器人都需要这一技术。有了这项技术的加持，机器人能够像人类一样参与环境的互动，完成躲避、绕行、距离跟随和范围警示等功能。

前端交互技术一直被业界称为人工智能的入口，并占据非常重要的地位，也是各家人工智能企业争夺的高地。一个人工智能系统如果拥有的入口越多，获得的学习机会就越多。那么，它在下一次执行相关指令时，就会比其他系统更加“熟练”和“聪明”。

从另一个角度上看，这也是技术领域的一种雪球效应，参与越早，入口越多，获取的用户也就越多。大量的用户反馈可以快速地帮助人工智能系统进行深度学习和快速改造，优势也最终会体现在产品层面，赢得更多的市场青睐。

入口的背后，则是人工智能的核心技术。想要抢占市场先机，只有入口肯定是不够的，还需要企业将入口汇聚而来的数据进行消化和再加工。

人工智能的技术框架

核心技术里，第一个要素是算力。

人类的各种行为，都依托于人脑计算后发布的指令。大脑中的每个神经元都是一个非常复杂的非线性处理系统，如果把每个神经元当作一个核心，那么大脑就是一个拥有1000亿个核心的CPU系统，它构成了人类大脑的主要意识。

人工智能想要达到与人类相同的行为水平，自然也需要超强的运算处理能力。幸运的是，我们不必再花巨资去建造算力，而可以通过支付一定费用，购买或者租用大公司的算力服务。

第二个要素是算法。

算法是计算机特有的一种处理问题的逻辑，即解决某个问题的计算方法与步骤。

你大可将它看作我们做饭的菜谱，洗菜、切菜、焯水、下锅爆炒、放调料然后出锅。在某个特殊的场景里，计算机只有按照对应的算法，才能够解决某个特定的问题。

现在，许多大企业都公开了自己的人工智能算法，供企业和个人使用。算法的公开，可以让更多的人使用并传播，从而形成领域内通用的标准。

算力可以购买，算法是公开的，那么人工智能最麻烦的部分在哪里？

答案就是第三个要素：数据。

那么，数据在哪里呢？它们不在人工智能企业里，而是藏在传统企业那些亟待提升和解放的工作流程中。

说得透彻点，有数据的企业，在人工智能时代才有竞争优势，但一切的前提是，它要拥抱人工智能。用人工智能工具，结合自身的独特数据，提升自身的生产效率。

数据结合人工智能的过程，就像是一个教练培养体操运动员的过程。运动员做的每一个动作，教练都会站在一旁进行纠正和调整。运动员不断地练习，教练不断地纠正，久而久之，运动员就能够完成自我纠错，最终达到理想的结果。

需要说明的是，目前人工智能最能够发挥的领域，一定是拥有大量重复劳动，并且能够明确判断好坏标准的场景。比如提高机床零件加工良品率，辅助影像医生识别患者病灶，或者帮助运动员完成特定项目的训练。

无论你如何看待人工智能，它已经走到了人类历史舞台的中央。跟当初的互联网一样，人工智能正快速地在各个产业开花结果。

揭秘人工智能的三大核心：算力、算法与数据

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