加快人工智能发展的三个要素

人工智能的飞速发展离不开算法、算力和数据三大要素的支撑。在这其中，算法的突破为人工智能的商业化发展带来了曙光。

算法作为人工智能发展的基石，现在主要应用的是学习算法。诸如Caffe、TensorFlow和Torch等开源算法框架，为工程师们提供了丰富的选择，大大加速了行业的发展和人才的培养。随着全球开源平台的成熟，中国企业能够快速地复制并改进其他地区的先进算法。在应用层面，中国的算法发展程度与其他国家相比并无太大差距，甚至在语言识别方面取得了世界领先的突破性进展。

计算能力同样是人工智能的基础设施之一，具有重要的战略意义。GPU的并行计算能力显著提升了计算机的性能，并且降低了成本。以英伟达的GTX1080游戏显卡为例，它拥有强大的算力，而价格却相对亲民。与此相比，早期的计算机提供相同算力的成本简直是天文数字。在算力领域，英伟达、英特尔和AMD等全球领先的芯片供应商负责提供GPU和CPU。硅谷还在针对性地发展FPGA和ASIC，用于人工智能计算。超级计算机也在为人工智能的发展提供服务。

人工智能系统必须通过大量的数据来“训练”自己，才能不断提升输出结果的质量。数据是人工智能的根基，就如同人类需要不断训练才能掌握技能一样。AI也只有经过大量的训练，才能出规律，应用到新的样本上。数据的质量对于人工智能系统来说至关重要，而且需要覆盖各种可能的场景，这样才能得到一个表现良好的模型。如果训练数据不足或者场景覆盖不全面，那么人工智能系统的表现可能会受到影响。

算法、算力和数据是人工智能发展的三大支柱。离开其中任何一样，人工智能都无法实现大规模商业化应用。随着技术的不断进步和数据的不断积累，人工智能的未来发展前景令人充满期待。