人工智能三驾马车:算法,算力,算据

作者: 华为自动技术八哥 2020-11-15 19:42:36

AlphaGo和李世石的人机世纪之战,最终AlphaGo赢得棋局。那么人工智能的胜利决定性因素是什么?

人工智能三驾马车:算法,算力,算据

因此总结一下人工智能的三大支柱:算法,算力,算据。

举个例子,在AlphaGo的这场棋局里面,算法就是机器根据对方的棋局决定下一步该怎么走,算力就是快速计算决定怎么走,算据就是通过大量的实战棋谱训练机器模型的大数据。在比赛之前,AlphaGo通过人工输出大量的棋谱信息不停的训练AI模型,然后通过和大量的人在网上比赛吸取了大量的棋谱并且不断的训练校正模型。

所以AI的优势是吸取了大量的经验数据,并把这些经验数据抽象为数据模型,另外可以依靠计算能力快速做决策,并通过实战不断的优化算法。这么比对就看出来人工智能的优劣势了。

优势在于机器可以不吃不喝的工作,依靠记忆存储能力吸取大量的经验,而且通过集成各种优秀人才的算法进行不断的进化,在做决定的时候快狠准。这么一看实在是劳模。

劣势在于AI只是某一个领域的专家,如果你问他十万个为什么的问题,AlphaGo就无法回答,因为它只是训练了围棋领域的数据,其他领域相当于白痴一个。而人的优势在于可以横跨多个领域,触类旁通。这也是为什么AI目前只在专用领域发展的原因,也被称为弱人工智能。

既然决定AI竞争力的三个因素是算法、算力、算据,那么哪一个才是决定性的因素。

算法是依靠人设计的,并且可以通过深度学习不断的校正。因此本质上来说,算法是人的智力水平的体现。既然是人的智力水平体现,就看人才的质量了。这也是为什么硅谷出现大量AI人才的原因,因为聚集了顶级的智力资源。

算力是机器运算的快慢,因此就是硬件而已,花钱堆叠就行了。关于算力可以参考之前的原创文章GPU:大数据算力时代,英伟达的王者逆袭之路

算据是给AI喂大量数据,因此谁手里有大量的数据,谁的AI模型就更准确,同时通过不断的深度学习反向校正算法。

因此,可以看出算法可以通过招募顶级的人才(钱)获取智力资源,算力可以购买大量的硬件(钱)进行堆叠,而算据也可以大量购买(目前数据买卖中国官方并没有明确的规定是否合法)。

但是个人觉得算据才是核心竞争力。因为有了大量的数据就可以快速的训练AI模型,同时通过训练的结果不断的优化算法。这样就能在竞争中快人一步。这也是美国为什么制裁中国AI科技公司的原因,包括商汤科技、旷世、海康威视等。因为中国有大量的人口数据,因此可以通过不断的图像训练而提高AI的性能。但是美国却一直以侵犯人的隐私为借口打击中国,实则是因为在美国市场数据获取太难了。不管是欧洲的GDPR还是美国的隐私安全法,在保护个人隐私的同时也大大限制了人工智能的进步。



因此未来人工智能之争主要在中美,因为美国有顶级的智力资源,而中国有大量的数据。而人工智能是人类社会从农耕时代1.0,工业时代2.0,信息时代3.0进入下一个4.0重要阶段。

人工智能 AI
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