人工智能四要素01目錄CONTENTS人工智能算法02人工智能算力03人工智能數(shù)據(jù)04人工智能應(yīng)用場景人工智能算法1PartMinimalistwindAI算法（Algorithm）最早來源于公元9世紀著名的《波斯教科書》的作者數(shù)學(xué)家阿科瓦里茨米（Al-Khowarizmi）的名字，具體是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機制。人工智能算法在本質(zhì)上亦屬于該范疇，是為了解決人工智能領(lǐng)域的一個特定問題或者達成一個明確的結(jié)果而采取的一系列步驟和方法。人工智能算法不同于人工智能本身，卻是人工智能最重要的組成部分。人工智能算法

人工智能算法

人工智能算法的特點Texthere人工智能算法特點復(fù)雜性類人性危險性不透明性類人性人工智能算法的分類、排序和決策等作用均是模仿和替代人類思維的過程，而人工智能應(yīng)用于自動駕駛、醫(yī)療手術(shù)機器或其他智能機器人領(lǐng)域則是模仿和替代人類行為的過程。危險性例如人工智能以低概率犯下嚴重錯誤，主要體現(xiàn)為算法的出錯。復(fù)雜性現(xiàn)在的算法模型內(nèi)部可能有數(shù)百萬個神經(jīng)元，深度多達幾十層，并且算法的過程是動態(tài)的，這種動態(tài)性使得算法本身愈加復(fù)雜。不透明性人工智能算法與生俱來的“黑箱”屬性使算法輸入與輸出結(jié)果之間的運行過程難以被人類知曉。人工智能算法

人工智能算法分類人工智能算法大致可分作有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)，如下圖所示。人工智能算法技術(shù)框架的成熟與易用，大幅降低了開發(fā)者學(xué)習(xí)人工智能的門檻，使得開發(fā)相關(guān)的應(yīng)用變得更為容易。目前國內(nèi)外已經(jīng)有了很多成熟的人工智能技術(shù)框架，其中比較典型的是國外的TensorFlow、PyTorch以及國內(nèi)百度公司研發(fā)的PaddlePaddle。人工智能算法技術(shù)框架人工智能算法

MinimalistwindAIPyTorch是2017年由Facebook人工智能研究院基于Torch推出的用于人工智能的科學(xué)計算框架，主要提供兩個高級功能：強大的GPU加速的張量計算和包含自動求導(dǎo)系統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工智能算法PyTorch算法框架推出后，熱度持續(xù)走高，特別是從Facebook宣布將所有的人工智能系統(tǒng)遷移到PyTorch框架后，其應(yīng)用范圍也越來越廣泛。MinimalistwindAITensorFlow是谷歌公司基于DistBelief進行研發(fā)的第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，其命名來源于本身的運行原理。TensorFlow算法框架擁有一個全面而靈活的生態(tài)系統(tǒng)，包含各種工具、庫和社區(qū)資源，能夠支持研究人員推進先進的機器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展，同時也讓開發(fā)者能夠輕松地構(gòu)建和部署機器學(xué)習(xí)支持的應(yīng)用。人工智能算法

MinimalistwindAIPaddlePaddle也稱飛槳，是中國首個自主研發(fā)、功能完備、開源開放的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺。中文名出自于朱熹的兩句詩“聞?wù)f雙飛槳，翩然下廣津”。人工智能算法

PaddlePaddle源于產(chǎn)業(yè)實踐，始終致力于與產(chǎn)業(yè)深入融合。目前飛槳已廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等，服務(wù)406萬開發(fā)者，與合作伙伴一起幫助越來越多的行業(yè)完成AI賦能。人工智能算法

當(dāng)前流行的人工智能框架很多，除了TensorFlow、PyTorch和PaddlePaddle三個主流框架平臺以外，還有微軟的CNTK，加州大學(xué)賈揚清博士開發(fā)的Caffe，谷歌工程師Fran?oisChollet開發(fā)的Keras等常見框架，而且絕大多數(shù)是免費開源的，這里用右表簡要介紹下后三種框架。其他人工智能算法框架人工智能算力2Part云計算是分布式計算的一種，指的是通過網(wǎng)絡(luò)“云”將巨大的數(shù)據(jù)計算處理程序分解成無數(shù)個小程序，然后通過多部服務(wù)器組成的系統(tǒng)進行處理和分析這些小程序得到結(jié)果并返回給用戶。云計算為AI算力提供了強大的支持和賦能，使得AI研究和應(yīng)用能夠更加高效、快速地進行，同時降低了硬件成本和管理負擔(dān)。這對于推動人工智能的發(fā)展和應(yīng)用具有重要意義。人工智能算力

基于云計算的AI算力MinimalistwindAI人工智能產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展依賴于算力的顯著提升，算力的提升除了云計算技術(shù)以外，還得益于GPU（GraphicsProcessingUnit，圖形處理器）的大規(guī)模發(fā)展。憑借GPU強大的計算能力，人工智能很多技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用實現(xiàn)逐漸變?yōu)榱丝赡埽瑤砹藰O大的社會價值和經(jīng)濟效益。人工智能算力基于GPU的AI算力人工智能算力GPU的發(fā)展歷程真正的GPU，也就是圖形處理器的概念，最早是由NVIDIA在1999年發(fā)布GeForce256圖形處理芯?時?先提出的。GPU的發(fā)展歷程下圖所示。GPU的發(fā)展歷程人工智能算力GPU的主流產(chǎn)品GPU產(chǎn)品可以從兩個維度進行分類，如下圖所示。

GPU的分類及主流廠商人工智能算力GPU在人工智能領(lǐng)域的未來趨勢GPGPU的發(fā)展相較于傳統(tǒng)的CPU而言，GPU由于其特有的并行處理結(jié)構(gòu)非常適合人工智能特別是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)計算。傳統(tǒng)的GPU逐漸向GPGPU（GeneralPurposeComputingonGPU）的方向發(fā)展和演進，即在圖形處理器上進行通用計算。NPU芯片的發(fā)展隨著人工智能硬件的演進，目前我們看到通用GPU和專用加速器正在慢慢融合，形成一些基于特定人工智能模型的專用芯片來實現(xiàn)加速。特別是在移動端設(shè)備上，人工智能計算更傾向于獨立的面向特定領(lǐng)域的專用芯片，而不依賴于GPU，比如手機、平板等移動平臺的SOC（SystemonChip，片上系統(tǒng)）上都集成了專用的NPU（Neural-networkProcessingUnit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）芯片。人工智能算力人工智能算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)百度智能云于2015年正式對外開放運營，以“云智一體”為核心賦能千行百業(yè)，致力于為企業(yè)和開發(fā)者提供全球領(lǐng)先的人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算服務(wù)及易用的開發(fā)工具。百度智能云提供了端到端的完整人工智能中臺解決方案。依托百度大腦十余年人工智能技術(shù)與能力的積累，面向金融、能源、互聯(lián)網(wǎng)、教育、運營商、制造、政府等行業(yè)提供智能中臺解決方案，助力企業(yè)構(gòu)建統(tǒng)一的AI基礎(chǔ)設(shè)施，實現(xiàn)AI資產(chǎn)的共建共享、敏捷的智能應(yīng)用開發(fā)，加速企業(yè)智能化升級。人工智能算力人工智能算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)訊飛開放平臺成立于2010年，是基于科大訊飛國際領(lǐng)先的人工智能技術(shù)能力與大數(shù)據(jù)運營能力建設(shè)的人工智能技術(shù)與生態(tài)服務(wù)平臺。該平臺以“云+端”方式提供智能語音能力、計算機視覺能力、自然語言理解能力、人機交互能力等相關(guān)的技術(shù)和垂直場景解決方案，致力于讓產(chǎn)品能聽會說、能看會認、能理解會思考。人工智能數(shù)據(jù)3PartMinimalistwindAI人工智能數(shù)據(jù)是給人工智能模型提供大量的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，因此數(shù)據(jù)是人工智能應(yīng)用可以實現(xiàn)并落地的基礎(chǔ)和前提。沒有合理有效數(shù)據(jù)資源的支持，人工智能的訓(xùn)練就無從談起，這也更加體現(xiàn)了數(shù)據(jù)作為一種資源的價值所在。人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)指為人工智能算法訓(xùn)練及優(yōu)化提供的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、信息抽取、數(shù)據(jù)標注等服務(wù)，其中又以數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)標注為主。人工智能數(shù)據(jù)人工智能數(shù)據(jù)

人工智能數(shù)據(jù)的關(guān)鍵問題在人工智能時代，數(shù)據(jù)是一種新的“石油”。一些頭部的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)通過對用戶數(shù)據(jù)多年來的積累和壟斷，逐漸形成了一種先發(fā)優(yōu)勢，從而構(gòu)建了公司堅實的護城河。目前，人工智能領(lǐng)域相關(guān)科技企業(yè)在數(shù)據(jù)集的獲取方面已經(jīng)形成了多種策略，由于商業(yè)模式、公司的關(guān)注點以及融資情況的不同，不同的企業(yè)采用的采集策略也有所差異。企業(yè)的數(shù)據(jù)獲取策略主要有以下幾種：公開數(shù)據(jù)集、產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)同、網(wǎng)絡(luò)爬取、自籌數(shù)據(jù)、購買商業(yè)數(shù)據(jù)集、人工生成數(shù)據(jù)等。原始數(shù)據(jù)的獲取人工智能數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)生產(chǎn)過程中的必須環(huán)節(jié)。人工智能算法能力主要來自于模型對大數(shù)據(jù)特征的學(xué)習(xí)。假如輸入了錯誤或者無效的數(shù)據(jù)，那么輸出時就會產(chǎn)生嚴重偏差。數(shù)據(jù)清洗包涵多種目標和手段，比如檢查數(shù)據(jù)一致性、處理無效值、識別數(shù)據(jù)沖突、去重等等。如果不做清洗，而是拿“臟”數(shù)據(jù)或重復(fù)數(shù)據(jù)直接去標注，會增加非常多的人力成本。原始數(shù)據(jù)的一個特點是具有多種多樣的數(shù)據(jù)格式或存儲方式，如圖像、視頻、語音、文本等。由于數(shù)據(jù)格式的多樣化以及應(yīng)用場景的不同，使得數(shù)據(jù)的清洗或預(yù)處理方式很難統(tǒng)一化和標準化。數(shù)據(jù)清洗或預(yù)處理人工智能數(shù)據(jù)的關(guān)鍵問題人工智能數(shù)據(jù)

人工智能模型的訓(xùn)練在絕大多數(shù)場景下，是對監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，這就需要大量帶有標注的數(shù)據(jù)。這些海量的數(shù)據(jù)幾乎全部依賴數(shù)據(jù)標注員手工進行標注。智能+人工結(jié)合標注的方式，逐步流行起來。這里主要有兩個關(guān)鍵問題需要解決：一個是用于智能預(yù)測的人工智能模型的開發(fā)或獲??；另一個是針對智能+人工標注方式的標注平臺的開發(fā)。人工智能數(shù)據(jù)的關(guān)鍵問題數(shù)據(jù)的智能標注人工智能數(shù)據(jù)

人工智能數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢通過對中國人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)中主要需求方、品牌數(shù)據(jù)服務(wù)商、主要中小型數(shù)據(jù)供應(yīng)商等多方調(diào)研描繪市場情況，根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，2019年中國人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)市場規(guī)模可達30.9億元，其中圖像類、語音類、NLP類數(shù)據(jù)需求規(guī)模占比分別為49.7%、39.1%和11.2%。根據(jù)需求方投入情況和供應(yīng)方營收增長情況推算，預(yù)計2025年市場規(guī)模將突破100億元,年化增長率為21.8%，該行業(yè)核心業(yè)務(wù)與當(dāng)下以監(jiān)督學(xué)習(xí)為主的人工智能市場具有強相關(guān)聯(lián)系，市場發(fā)展前景向好。數(shù)據(jù)市場規(guī)模持續(xù)擴大人工智能數(shù)據(jù)

人工智能數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢未來中國整體人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)規(guī)模呈現(xiàn)逐漸增大的趨勢。人工智能數(shù)據(jù)人工智能數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練十分依賴人工標注數(shù)據(jù)，例如在計算機視覺領(lǐng)域，ImageNet開源的1400多萬張訓(xùn)練圖片和1000余種分類對于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法精確度的訓(xùn)練就起到了極為重要的作用。如今隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的階段性成熟，未來各行業(yè)勢必要進行差異化發(fā)展，因此更具有前瞻性的數(shù)據(jù)集產(chǎn)品和高定制化數(shù)據(jù)服務(wù)需求就成為了主流。每年都有更多的新增場景和新需求方出現(xiàn)，對于標注數(shù)據(jù)的需求也是逐步增長。數(shù)據(jù)定制化需求成為主流人工智能應(yīng)用場景4PartMinimalistwindAI人工智能的應(yīng)用場景是指AI技術(shù)在特定領(lǐng)域或問題中的實際應(yīng)用，它決定了AI技術(shù)如何為實際生活和工作創(chuàng)造價值。作為人工智能的四要素之一，應(yīng)用場景對于AI的發(fā)展和推廣具有至關(guān)重要的作用。應(yīng)用場景不僅是驗證AI技術(shù)有效性的“試驗田”，還是推動技術(shù)持續(xù)進步和創(chuàng)新的關(guān)鍵因素。沒有真實的應(yīng)用場景，AI技術(shù)可能仍然停留在實驗室的研究階段，難以真正為社會帶來實際的變革和價值。人工智能應(yīng)用場景MinimalistwindAI人工智能應(yīng)用場景人工智能四要素與人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)之間存在緊密的關(guān)系數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)，質(zhì)量和規(guī)模的數(shù)據(jù)對于算法的訓(xùn)練和模型的構(gòu)建至關(guān)重要。在人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)中，數(shù)據(jù)層是數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)管理等環(huán)節(jié)的組成部分。算法是人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的核心，涵蓋了各種人工智能算法和技術(shù)。算法層的發(fā)展和創(chuàng)新推動了人工智能的進步，使其能夠?qū)崿F(xiàn)更加智能的任務(wù)和應(yīng)用。計算力是人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的基礎(chǔ)設(shè)施之一，包括高性能計算機、云計算平臺、GPU等。這些硬件提供了強大的計算能力和存儲能力，支持人工智能算法的運行和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。應(yīng)用場景是人工智能技術(shù)在各個領(lǐng)域的具體應(yīng)用。人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)中的應(yīng)用層將人工智能技術(shù)應(yīng)用到實際場景中，推動產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新。MinimalistwindAI人工智能四要素之間相互依賴，構(gòu)成了人工智能技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)提供了學(xué)習(xí)的材