人工智能模型与算法答案（人工智能模型与算法答案吴飞）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能模型与算法答案的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、实现人工智能的三要素

• 2、支持人工智能在教育领域应用的关键技术包括

• 3、你对人工智能了解有多少？丨《人工智能》

• 4、人工智能通识-科普-麦克斯韦妖

一、实现人工智能的三要素

数据——人工智能的粮食

实现人工智能的首要因素是数据，数据是一切智慧物体的学习资源，没有了数据，任何智慧体都很难学习到知识。自从有记录以来，人类 社会 发展了数千年，在这期间，人类 社会 不断发展变化，从最早的原始 社会 到奴隶 社会 ，再到封建 社会 、资本主义 社会 、 社会 主义 社会 ，未来还会发展到共产主义 社会 ，在这漫长的发展过程中，都少不了数据做为人类 社会 发展的动力。

人类 社会 之所以发展的越来越高级文明，离不开学习知识，而知识的传播流传越快，则 社会 发展也越快，在封建 社会 以前，知识的传播从口口相传到甲骨文，再到竹简记录，就算是封建 社会 后期的纸质记录，其知识的传播速度也无法和今天的互联网知识的传播速度相提并论。

一般来说，知识的获取来自两种途径，一种是通过他人的经验而获得的知识，也就是他人将知识整理成册，然后供大家学习，这也是目前的主流学习方式；另一种就是通过自己的 探索 而获得的知识，这种学习方式目前只存在高精尖领域的知识学习，由于在已有的开放 社会 资源中，找不到可以学习的知识，只有自我 探索 获取。

无论哪种学习方式，都要通过学习载体来传播知识，无论是面对面讲述，实践操作，还是书本记录，或是电子刊物，亦或者影像资料等，这些都是学习载体，我们都可以称其为数据，学习数据的质量从根本上影响了学习的效果，所以对于人类学习而言，找一个好的老师，有一本好的书籍都是非常重要的学习选择。

既然人类的学习非常依赖于数据的质量，那么AI学习知识的时候，是否也会存在同样的问题呢？答案当然是肯定的，不仅如此，而且AI学习知识的时候对于数据的依赖还要高于人类。人类相比目前的AI而言，是具有推理能力的，在学习某些具有关联性知识的时候，通过推理联想可以获得更多的知识。从另一角度来讲，在某种特定场景下，即使数据不够完整全面，对于人类的学习影响也不会太大，因为人类会利用推理和想象来完成缺失的知识。而目前AI的推理能力还处于初级研究阶段，更多的难题还等着业内技术人员来攻克。

由此可见，目前AI学习知识大部分基本都是依赖于数据的质量的，在这种情况下，连人工智能专家吴恩达都发出人工智能=80%数据+20%算法模型的感慨，可见人工智能的“粮食安全”问题还是非常紧迫的，如果“粮食”出现了质量安全问题，那么最终将会导致人工智能“生病”。可见数据的好坏基本上大概率的决定了智能化的高低，有人会说，我可以通过提高算法模型来提高效果啊，不幸的是，在数据上稍微不注意造成了质量问题，需要在算法上历尽千辛万苦来提高效果，而且还不一定弥补得上，数据对于人工智能最终的发展结构可见一斑。

算力——人工智能的身体

算力是实现人工智能的另一个重要因素，算力在一定程度上体现了人工智能的速度和效率。一般来说算力越大，则实现更高级人工智能的可能性也更大。算力是依附于设备上的，所以一般谈论算力，都是在说具体的设备，比如CPU、GPU、DPU、TPU、NPU、BPU等，都是属于算力设备，只是他们有各自不同的能力而已。具体介绍可以阅读 《CPU、GPU、DPU、TPU、NPU...傻傻分不清楚？实力扫盲——安排!》 一文，介绍相当全面，从APU到ZPU，各种PU全部介绍完了，扫盲是够了。

算力设备除了上面的各种PU之外，每一种设备下面还会分不同的系列，比如英伟达的GPU在PC端有消费级的GeForce系列，专业制图的 Quadro 系列、专业计算的 Tesla系列 等，而GeForce系列细分还可以分为GT、GTX、RTX等，当然每种子系列下还可以继续细分，比如GTX下面有GTX1050、GTX1050Ti......GTX1080、GTX1080Ti，还有GTX Titan等更强大的系列，RTX下面也一样包括了更详细的等级划分，具体选择哪个系列要看具体使用场景而定，当然还和自身的消费实力相关，算力性能越强大也意味着更多的真金白银。

下面是RTX20系列的各种显卡的性能对比：

RTX30系列的各种显卡的对比：

此外，英伟达还有嵌入式端的各种显卡系列，比如适用于自主机器AI平台的JetSon系列、DRIVE AGX系列、Clara AGX系列等，以及云端的一些计算资源。同样每种系列还是做了进一步的细分，比如Jetson下面就根据其算力核心数就分成了Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier等四款设备。

对于厂家而言，产品分的越细，越利于宣传和推广，对于消费者而言，可选择性也大大增加，但是也对消费者的基本知识也有了要求，如果不清楚各种产品的差异，那么就很容易选择错误，而现在的显卡市场就是如此，需要一些专业的知识才能够选对自己所需的显卡类型。希望大家经过科普后都能够选对自己的显卡型号，是打 游戏 、制图、还是计算，心里要有一个对应的系列型号才行，不然可要陷入选择困难症中了。

以目前人工智能主流技术深度学习为例，它的学习过程就是将需要学习的数据放在在算力设备上运行，经过神经网络亿万次的计算和调整，得到一个最优解的过程。如果把数据当成人工智能的“粮食”，那么算力就是撑起人工智能的“身体”，所有的吃进去的“粮食”都需要“身体”来消化，提取“营养”帮助成长。同样，人工智能的数据也是需要经过算力来逐一运算，从而提取数据的特征来作为智能化程度的标志的。

算法——人工智能的大脑

算法是人工智能程序与非人工智能程序的核心区别，可以这么理解，就算有了数据、有了算力，但是如果没有核心算力，也只能算是一个看起来比较高大上的资源库而已，由于没有算法的设计，相当于把一大堆的资源堆积了起来，而没有有效的应用。而算法就是使得这对资源有效利用的思想和灵魂。

算法和前两者比起来，算法更加的依赖于个人的思想，在同一家公司里，公司可以给每个算法工程师配备同样的数据资料和算力资源，但是无法要求每个算法工程师设计出来的算法程序的一致性。而算法程序的不一致性，也导致了最终智能化的程度千差万别。

相对于数据是依赖于大众的贡献，算力是依赖于机构组织的能力，而算法更加的依赖于个人，虽然很多公司是算法团队，但是真正提出核算算法思想的也就是那么一两个人，毫不夸张的说其他人都是帮助搬砖的，只是这种算法层面的搬砖相对纯软件工程的搬砖，技能要求要更高而已。这点和建筑设计一样，很多著名的建筑设计，其思想都是来自于一个人或者两个人，很少见到一个著名的设计其思想是由七八个人想出来的。

由于算法设计的独特性，和数据与算力相比，在人工智能的三个要素中，算法对人工智能的影响更大，这是因为在平时的工作当中，只要大家花上时间和费用，基本都可以找到好一些的数据和算力设备，但是算法由于其独特性，很多的算法是有专利或者没有向外界开源的，这个时候的差异就要在算法上体现出来了。

现在的大学和培训机构的人工智能专业，其学习方向也主要是以算法为主。因为数据是由大众产生，又由一些互联网大厂存储的，一般个人很少会去做这一块；而算力设备是由芯片公司控制着的；做为独立的个人最能够发挥效力的就在人工智能的算法方向了。培养优秀的算法人才对于人工智能的发展至关重要。目前市场上关于图像视觉、语音信号、自然语言、自动化等方向的算法工程师供不应求，薪资水平也是远超其他互联网软件行业的岗位。

后记：

当前，国内人工智能发展正处于高速成长期，未来将会进入爆发期，无论从业者是处于人工智能的数据处理方向，还是人工智能的算力设备研发方向，或者是人工智能的算法研发方向，都将会迎来巨大的行业红利和丰厚的回报。而人工智能算法方向又是学习回报比最高的一个方向，做为没有背景的个人，是进入人工智能行业的最佳选择 。

文/deep man

二、支持人工智能在教育领域应用的关键技术包括

1、

4、深入商业应用市场：

新一代人工智能技术已走出实验室，加速向产业领域渗透。商业应用带来了资本的介入，实现了资本与技术深度结合。新一代人工智能产业化水平大幅提升，商业应用需求与技术发展实现了良性循环，投资并购活跃。

5、计算能力的高效：

尤其在数据密集型、知识密集型、脑力劳动密集型行业领域。我国教育数据异常丰富，2016年，全国共有学校51.2万所，各级各类学生近3.2亿人，专任教师共计1578万人。

参考资料来源：人民网——教育要主动助力新一代人工智能发展

三、你对人工智能了解有多少？丨《人工智能》

在看了赫拉利那两本畅销书后，尤其是《未来简史》，我越来越坚信人工智能在未来将给我们带来革命性的变化。但在《未来简史》中对于人工智能的描述不免有些浅显，毕竟作者是历史学家，对人工智能了解有限。所以我就找到一本能让我多了解一些人工智能的书，也就是李开复老师和王咏刚老师合著的这本《人工智能》。

这本书主要介绍了人工智能的定义及范畴、人工智能的发展历程、人工智能的应用场景、人工智能与人类的关系及对人类带来的变革、人工智能时代的创业创新机会以及人工智能时代的教育和个人成长。开复老师技术出身，研究人工智能多年，并且其创立的创新工场也在积极布局人工智能。因此，在书中他带给我们很多对人工智能新的认识以及新的观点，并基于自己的研究给出了他对未来人工智能发展的看法，本书不涉及高深的技术理论，因此，特别适合向我这种门外汉普及人工智能知识。

人工智能是什么？我得承认，在看这本书之间，我对此的认识是非常片面的。我曾认为人工智能是技术理论与硬件的结合，谈到人工智能，至少要有硬件，也就是看得见、摸得着的东西。实则不然，人工智能技术已经应用到我们生活之中了，尤其是移动互联网层面，比如Siri就是智能会话应用，美图秀秀就是人工智能在图像理解层面的应用，谷歌翻译就是人工智能在自然语言翻译方面的应用，淘宝的个性化推荐也是人工智能在现实中的应用，当然，还有不得不提的自动驾驶。

那到底什么是人工智能呢？对人工智能的解释和定义恰好反映了人们在人工智能研究的技术方向上的变化。

第一种定义相当主观，认为人工智能是让人觉得不可思议的计算机程序。第二种定义认为人工智能是与人类思考方式相似的计算机程序，这是一种类似仿生学的直观思路，其实这条路不太通，因为人类的思考方式是怎样的，自己都没搞清楚，怎么顺着这条路去研究人工智能呢？第三种定义则认为是与人类行为相似的计算机程序，这是一种实用主义的见解，也就是不管实现方式，背后的逻辑如何，只要功能表现得与人在类似环境下的行为相似就行。第四种定义是会学习的计算机程序，这个几乎将人工智能和机器学习等同起来，这其实反映的是一种技术趋势，也就是深度学习。 第五种定义是指根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序 ，这个定义就比较全面、均衡了。

人工智能热潮不是近几年才兴起的，其实历史上有三次人工智能的热潮，恰好每次都对应一场棋局，从西洋跳棋到国际象棋再到围棋。三次热潮的背后是众多科研工作者在不同技术方向做出的探索和研究，这些探索为当下人工智能的研究积累了足够丰富的技术资源。

第三次人工智能热潮是深度学习携手大数据引领的。其实深度学习技术并不是横空出世，而是和其相关的人工神经网络技术蛰伏已久，只是计算机性能的提升和互联网的普及带来的大计算能力和大数据，让其锋芒毕露。

李开复老师将这次人工智能热潮称为AI复兴，最大特点是人工智能在语音识别、机器视觉、数据挖掘等多个领域走进了业界的真实应用场景，与商业模式紧密结合，开始在产业界发挥真正的价值。

随着Alpha Go在围棋方面对人类近乎碾压式的胜利，人们开始重视人工智能与人类的关系，因为人工智能的发展速度超过很多人的预期。科学家将人工智能分为三个层次，分别为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。弱人工智能指专注于且只能解决特定领域问题的人工智能，显然Alpha Go就处于这个层次，其实当前的人工智算法和应用都处于这个层次。强人工智能则是指能够胜任人类所有工作的人工智能。超人工智能则是指可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明的人工智能，当然人们并不知道这种人工智能是怎样一种存在，毕竟没人知道超越人类最高水平的只会到底会表现为何种能力。

近年来一直有“奇点临近”的论调，确实有一部分科学家及行业人士如霍金和马斯克对人工智能表示出担忧，但李开复老师并不这么认为，他认为人类离威胁还相当遥远。因为有很多事如跨领域推理、抽象能力、审美、情感、自我意识等等方面，人工智能还做不到，并且技术瓶颈也极难攻破。

但我们也不得认识到，人工智能不仅仅是一次技术层面的革命，未来它必将与重大的社会经济变革、教育变革、思想变革、文化变革等同步。人工智能可能成为下一次工业革命的核心驱动力，也有可能成为人类社会全新的一次大发现、大变革、大融合和大发展的开端。

如同赫拉利研究当下及未来是从历史中寻找规律一样，李开复老师也从文艺复兴、工业革命带给人类的变化来探讨人工智能将带给人类的影响。他将这个时代称为人类历史上的第二次文艺复兴。

这将给我们的社会带来巨大的变化，其中很重要的一点，就是失业。关于哪种工作容易被AI取代，李开复老师提出一个“五秒钟准则”，即如果一项本来由人从事的工作，如果人可以在5秒钟以内对工作中需要思考和决策的问题做出相应地决定，那么这项工作就很有可能被人工智能全部或部分取代。但他也提到AI只是人类的工具，人的工作可能相当一部分是会转型而不是完全被替代。

作者也提出了当前几个人工智能的热门应用领域，最大的应用场景就是自动驾驶，最被看好的落地区域就是金融，还有已经惠及人们生活的机器翻译和智能超市，在医疗领域，AI也逐渐成为医生的好帮手，难能可贵的是，在艺术领域，人工智能也小有进展。

那么，人类面对人工智能，该如何变革呢？作者呼吁人类要走出人类历史堆积起来的“阶层金字塔”模型，并且要用开放的心态、创造性地迎接人工智能与人类协同工作的新世界。

当然，人工智能时代，也充满了创新和创业的机遇。就像40年前是个人电脑的时代，20年前是互联网的时代，10年前是移动互联网的时代，那么接下来就是人工智能的时代了。各个国家将人工智能提升到国家战略上，各大科技巨头公司也将AI提升到优先的战略层面上，在这方面的创业公司涌现。 种种迹象表明，人工智能的时代真的来了。

人工智能创业，还是要在商业化层面考虑。创新工场管理合伙人汪华认为，人工智能商业化大致分为三个阶段。第一阶段是AI率先在那些在线化高的行业开始应用，在数据段、媒体端实现自动化，也就是拥有高质量线上大数据的行业会最早进入人工智能时代，如金融；第二阶段是随着感知技术、传感器和机器人技术的发展，AI会延伸到实体世界，工业机器人、仓储机器人等会在这个阶段实现大范围普及；第三阶段就是AI延伸到个人场景，全面自动化的时代到来。

AI时代的创业会不同以往，李开复老师认为人工智能创业需要五大基石。一是清晰的领域界限，因为这一类问题是今天以深度学习为代表的人工智能算法最善于解决的；二是闭环的、自动标注的数据，收集数据，才能用数据训练模型，用模型提高性能；三是千万级的数据量，这样深度学习才能受到足够的训练；四是超大规模的计算能力，还是为了满足深度学习的训练；五是顶尖的AI科学家，这也许是最难的一个，当前这方面的人才相当稀缺。

同时，人工智能产业发展也面临六大挑战，分别是前沿科研与产业实践尚未紧密衔接；人才缺口大，人才结构失衡；数据孤岛化和碎片化问题明显；可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟；一些领域存在超前发展、盲目投资问题；创业难度高。

最后，作者探讨了人工智能时代的教育和个人发展。其实总结起来就是两大问题，我们应该如何学习，以及我们该学习什么？

在如何学习上，作者通过举美国密涅瓦大学和清华大学“姚班”的例子，给出了他的答案，分别是主动挑战极限；从实践中学习；关注启发式教育，培养创造力和独立解决问题的能力；互动在线学习越来越重要；主动向机器学习；既学习人—人协作，也学习人—机协作；学习要追随兴趣。

在该学习什么上，作者的思路是：人工智能时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成；反之，那些最能体现人的综合素质的技能，例如，人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识，基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力……这些是人工智能时代最有价值，最值得培养、学习的技能。

作者最后也谈到了教育，而这正是我所从事的行业，深有同感。作者关于未来的教育体系，提出了一个理想的样子。

坦白讲，仅靠互联网的力量，很难实现这一梦想，互联网对教育的改变也很有限。那加上强大的人工智能技术，或许还有虚拟现实技术，这一梦想终会实现。

在AI时代，也不免要讨论人存在的意义，在《未来简史》中，作者赫拉利花了很大篇幅来讨论。在本书中，作者也发表了自己的看法：AI来了，有思想的人生并不会黯然失色，因为我们全部的尊严就在于思想。

整体来说，这本书对于普及人工智能知识非常有价值，也能启发读者对于未来与机器之间关系的思考。我们必须做好准备迎接这个新时代的到来，而不是一味地恐惧和拒绝。

四、人工智能通识-科普-麦克斯韦妖

真的存在麦克斯韦妖怪吗？

麦克斯韦，1831年6月13日 ~1879年11月5日，一位伟大的英国物理学家，被公认为“牛顿以后世界上最伟大的数学物理学家”，他建立了第一个完整的电磁理论体系，预言了电磁波的存在，指出光、电、磁现象的本质的统一性，这一理论奠定了现代的电力工业、电子工业和无线电工业的基础。

但麦克斯韦生前他的电磁动力学理论并不被学界所接受，他的课堂甚至冷清的只有两位学生。直到1888年德国物理学家赫兹测得电磁波的速度与光速完全一致，才正式的验证了麦克斯韦的光电磁统一理论。

19世纪初，青年时代的爱因斯坦在尝试协调牛顿力学和麦克斯韦电磁学的矛盾过程中，在1905年创造性的建立了狭义相对论，揭开了物理学革命的大幕。

麦克斯韦生活的时代是以蒸汽动力研究为主的热力学时代。在热力学中，熵描述了系统在微观分子领域的无序性，越是混乱随机，其熵越大。

热力学第二定律指出，随着时间的推进，封闭系统的熵只可能增大，最终达到熵最大的热平衡态，就是所有分子都完全随机自由的分布在整个系统空间中。

麦克斯韦在1867年最初提出了一个关于热力学的假想实验，用以讨论是否可以实现违背热力学第二定律的情况。

如上图所示，左右AB两个连通的盒子，其中的气体分子已经达到自由随机的最大熵热平衡态，这时候绿色的小妖怪开始用绳索控制中间通路小门的开关。

当小妖怪发现左侧A盒中的高能分子（跑得快的红色分子）想要通过小门进入B盒的时候，它就打开门，而如果A盒中的低能分子（跑的慢的蓝色分子）想要通过小门进入B盒的时候，它就关闭小门不让通过。

而对于右侧B盒的情况则相反，小妖怪只让低能分子通过小门进入A盒，而阻拦高速分子离开B盒。

这么一来经过一段时间之后，A盒中就充满了低能分子，B盒中就充满了高能分子，换句话说就是B盒温度升高，A盒温度降低，形成了可以做功的温度差。同时这样的微观状态也更加有序，熵被降低了。

如果我们假定小妖怪处于AB盒中，那么这无疑是违背热力学第二定律的。但问题在哪？

麦克斯韦妖假想实验最大的问题在于忽略了小妖怪的能量消耗问题。忽略了小妖怪如何测量每个分子动能（速度）这个关键问题。

所有的测量必须要通过粒子交互才能实现。没有光子我们就无法看到任何对象，而无论是发射、吸收粒子还是改变粒子的状态，都需要能量的参与。

聪明的小妖怪确实可以通过观察来判断每个分子的速度和动能，通过开关门（我们假设开关门这个动作不消耗能量）来分隔低能和高能分子，进而减少整个盒子里气体分子的总熵量。——但是，这个观察判断行为必然导致小妖怪自身能量的消耗，导致自身的熵增加。所以对于整个盒内系统（分子加小妖怪）来说并不会违背热力学第二定律，熵只可能增加而不可能减少。

注意，现实世界熵并不能保持不变，而是只增不减。所以经过小妖怪一波骚操作之后，整个系统熵更多了。

如果我们把小妖怪挪到盒子之外，那么这就变成一个非封闭的开放系统了，因为小妖怪在外部通过绳子对盒子系统产生了干预。实际上这种通过外部手段，向系统内注入能量，以实现高能分子和低能分子的分割技术，已经在很多电子领域尤其是纳米技术中获得了应用。

在牛顿经典力学的时代，获取信息是不需要代价的，智能体对物理世界的观察并不消耗任何能量，也不会对物理世界产生任何影响。

你看或者不看，世界都如此这般的运行。

然而在微观世界， 看或观察，本身就是一种光电性质的物理行为，必然对粒子的状态产生影响。

进入到量子力学之后， 观察行为是概率世界的波函数坍缩的必要前提。 或者说是：

你不看，这世界便是混沌的，你看时，一切才变得明白起来。

麦克斯韦妖是关于热力学原理的一次假想和深入探讨，也成为20世纪初信息论、系统论、控制论的重要讨论问题之一。

END

以上就是关于人工智能模型与算法答案相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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