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一、人工智能AI目前規模如何
在計算機科學中，人工智能（AI）有時被稱為機器智能，是由機器展示的智能，與人類和動物展示的自然智能形成對比。近年來，人工智能作為數字經濟發展的重要驅動力和關鍵技術，發展速度不斷加快，而人工智能與實體經濟的深度融合更是成為我國的重要經濟戰略。人工智能應用于實體經濟能帶動產業升級和經濟轉型，促進我國經濟高質量發展。
該負責人表示，人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，工業和信息化部高度重視人工智能產業創新發展，以促進人工智能與實體經濟深度融合為主線，重點在推進技術創新攻關、促進賦能應用落地和打造融通產業生態等方面作出了努力。
目前，我國人工智能與實體經濟融合已取得積極進展，主要體現在行業轉型、產業實力、基礎設施布局3個方面。
傳統行業轉型升級不斷加速，培育成長出一批傳統行業+AI的典型企業，推廣應用一批智能化升級的典型案例，導出形成AI與實體經濟融合的新模式、新方法。智能產業實力持續提升，智能芯片、開源框架等關鍵核心技術取得重要突破，智能芯片、終端、機器人等標志性產品的創新能力持續增強。新型基礎設施布局逐步完善，通過以建帶用、以用促建的措施。截至6月底，我國已建成5G基站170萬個，培育大型工業互聯網平臺150家，連接工業設備超過7800萬臺(套)。全國建成多個算力中心、數據中心等公共服務平臺，行業數據集建設數量與質量不斷提升。
二、人工智能三大核心要素
人工智能(AI)的快速發展依賴于三個核心要素：數據，算法，算力。這個觀點已經得到了業界的高度認可。只有這三個要素同時滿足了，才能加速人工智能的大發展，為什么這么說呢?
1、算法：這個要素應該是三個核心要素中最重要的，沒有算法的突破，AI是不可能發展到今天的，這個算法的突破主要是歸根于深度學習相關的算法突破，這個算法是借鑒了人類的思考方式，通過多層次的神經網絡算法來實現。現在幾乎所有的AI算法都是基于深度學習算法或者變種實現的。
2、數據：數據是用于訓練AI的，也就是AI算法通過大量的數據去學習AI中算法的參數與配置，使得AI的預測結果與實際的情況越吻合。用于AI的數據越多，AI的算法能力越強。這里說的數據是指經過標注的數據，不是雜亂的數據。所謂經過標注的數據是指有準確答案的數據。比如要訓練AI的識別手寫數字的能力，必須要有很多寫了數字的圖片，同時每張圖片上的數字是有準確標準答案的。AI訓練的過程就是讓計算機去去識別圖中的數字并與標準答案去比較，經過反復的調整，AI就可以非常準確地識別出其中的數字。
3、算力：是指計算機的處理的能力，由于深度學習的算法，涉及非常多的參數(不同功能的AI算法參數的個數是不同的)，有的AI算法的參數達到幾百億。由于需要通過訓練去調整AI的各個參數，因此計算量是很大的，需要高性能的計算機去實現。同時神經網絡的算法是可以并行計算的，采用支持并行計算的處理器來實現AI的訓練是有優勢的。
以上三個要素缺一不可的，如果沒有合適的算法，則理論上就不能解決問題;而如果沒有大量的數據，而無法訓練這個神經網絡;如果沒有高性能的計算機(算力)，則這個訓練過程將會極度緩慢，無法忍受。
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