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人工智能的原理是什么？
谢邀！
在回复《人类与AI（人工智能）如何相处？（https://www.wukong.com/answer/6955462920969830692/）》中谈了在面对拥有自我意识的机器人，人类该如何与之相处？又该遵从哪些伦理道德？接下来，借着回复此问题，向大家介绍一下AI的三大核心要素（也是AI的三大基石）——数据、算力和算法。
数据是AI算法的“饲料”
在如今这个时代，无时无刻不在产生数据（包括语音、文本、影像等等），AI产业的飞速发展，也萌生了大量垂直领域的数据需求。在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。机器学习中的监督学习（SupervisedLearning）和半监督学习（Semi-supervisedLearning）都要用标注好的数据进行训练（由此催生大量数据标注公司，对未经处理的初级数据进行加工处理,并转换为机器可识别信息），只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。
目前，数据标注是AI的上游基础产业，以人工标注为主，机器标注为辅。最常见的数据标注类型有五种：属性标注（给目标对象打标签）、框选标注（框选出要识别的对象）、轮廓标注（比框选标注更加具体，边缘更加精确）、描点标注（标注出目标对象上细致的特征点）、其他标注（除以上标注外的数据标注类型）。AI算法需要通过数据训练不断完善，而数据标注是大部分AI算法得以有效运行的关键环节。
算法是AI的背后“推手”
AI算法是数据驱动型算法，是AI背后的推动力量。
主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法，目前神经网络算法因为深度学习（源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式）的快速发展而达到了高潮。
南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授认为，今天“AI热潮”的出现主要由于机器学习，尤其是机器学习中的深度学习技术取得了巨大进展，并在大数据和大算力的支持下发挥巨大的威力。
当前最具代表性深度学习算法模型有深度神经网络（DeepNeuralNetwork，简称DNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，简称RNN）、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）。谈到深度学习，DNN和RNN就是深度学习的基础。DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络，是非常庞大的系统，训练出来需要很多数据、很强的算力进行支撑。
算力是基础设施
AI算法模型对于算力的巨大需求，推动了今天芯片业的发展。据OpenAI测算,2012年开始,全球AI训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍,目前计算量已扩大30万倍,远超算力增长速度。
在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。算力源于芯片，通过基础软件的有效组织，最终释放到终端应用上，作为算力的关键基础，AI芯片的性能决定着AI产业的发展。
加快补齐AI芯片短板
从技术架构来看，AI芯片可以分为四大类：通用性芯片（GPU，特点是具备通用性、性能高、功耗高）、半定制化芯片（FPGA，特点是可编程、功耗和通用性一般）、全定制化芯片（ASIC，特点是不能扩展、性能稳定、功耗可控）和类脑芯片（特点是功耗低、响应速度快）。
AI本质上是使用人工神经网络对人脑进行的模拟，旨在替代人们大脑中的生物神经网络。由于每个任务对芯片的要求不同，所以可以使用不同的AI芯片进行训练和推理。
在过去二十年当中，处理器性能以每年大约55%的速度提升，内存性能的提升速度每年只有10%左右，存储速度严重滞后于处理器的计算速度。随着AI技术的发展，所需数据量变得越来越大，计算量越来越多，“内存墙”（指内存性能严重限制CPU性能发挥的现象）的问题越来越严重。因此，存算一体（将部分或全部的计算移到存储中，计算单元和存储单元集成在同一个芯片，在存储单元内完成运算）有望成为解决芯片性能瓶颈及提升效能比的有效技术手段。
目前，数据中心中核心算力芯片各类通用的GPU占主导地位。IDC的研究指出，2020年，中国的GPU服务器占据95%左右的市场份额，是数据中心AI加速方案的首选。但IDC也做出预测，到2024年，其他类型加速芯片的市场份额将快速发展，AI芯片市场呈现多元化发展趋势。
近些年来，我国AI虽然取得了不少的突破和进展（例如小i机器人主导了全球第一个AI情感计算的国际标准），并在国际上具备一定的竞争力，但AI芯片对外依赖较大（根据赛迪智库人工智能产业形势分析课题组研究指出，国内AI芯片厂商需要大量依靠高通、英伟达、AMD等国际巨头供货）,并缺乏AI框架技术（深度学习主流框架TensorFlow、Caffe等均为美国企业或机构掌握）的支撑。
未来人们对科技的依赖会与日俱增，AI也将会成为大国竞争的焦点。为摆脱我国AI的短板，有专家表示AI芯片方面我国可以借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片；算法框架方面则可通过开源形成广泛的应用生态,广泛支持不同类型的AI芯片、硬件设备、应用等。
算法、算力、数据作为AI核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态，随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新，让人类社会从信息化进入智能化。
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在A股里，真正的人工智能龙头除了科大讯飞，还有哪几个？
老牌的AI范围相对要窄些，基本集中在机器人、图像识别、汽车驾驶、语音识别、自动设计等领域，那时的AI企业大都集中在高校、智慧城市、智能医疗、自动控制类企业。比如科大讯飞、川大智胜、海康威视、东方网力等都是老牌的帝国主义。
alphago之后，AI的最大改变是大数据的应用，这使得AI范围迅速扩大，扩展到了商业、环保、制造。。。几乎所有的企业。此时再分AI就比较困难了，目前领头的企业倡导的火热方向是自动驾驶、医疗、环保、交通等领域。
科大讯飞的语音处理很有名，川大智胜的图像处理很有名，海康威视的图像处理应用非常好，不过，更重要的还是股东的实力和业绩形象，AI的号召力很快就会枯竭，街上摊煎饼的都可以根据AI算法来提前备货。
智能制造专业前景如何？就业方向在哪？
谢谢邀请！
首先，智能制造工程专业是比较新的专业，与大数据、人工智能专业一样，都是为了适应产业结构升级而推出的专业，从发展前景来看，智能制造工程专业是不错的选择。
智能制造工程专业是典型的交叉学科，涉及到机械工程、控制工程、电子技术、计算机网络、嵌入式技术和人工智能技术等，不同的高校会根据自身的教育资源情况来安排具体的培养计划，有的会侧重于工业机器人方向，有的会侧重于数控机床方向，有的会侧重智能化生产线方向等等。
从智能制造的课程设置上来看，选择该专业的学生需要具有扎实的数学和物理基础，同时要具有较强的学习能力和动手实践能力。虽然智能制造工程专业是新设立的专业，但是在研究生教育阶段，智能装备是比较流行的研究方向之一，所以在学科体系上还是相对比较完善的。从近些年相关方向研究生的就业情况来看，无论是就业岗位还是薪资待遇都有不错的表现。
智能制造专业毕业生的就业方向主要在三个领域，其一是科技企业，目前智能制造领域的科技公司还是比较多的，随着工业互联网的发展，未来智能制造领域将是热点领域之一；其二是智能制造领域的科研院所；其三是传统制造企业。
最后，虽然目前智能制造领域的发展前景比较广阔，而且岗位需求量比较大，但是目前在人才需求上还是以研发型人才为主，所以如果想在智能制造领域有更强的职场竞争力，应该考虑读一下研究生。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
亿万富翁马斯克为什么能如此成功？
道理很简单。他。是。钢。铁。侠。啊。。。
1995年马斯克从斯坦福大学辍学，并由此开始他的创业历程。
1998年12月推出了PayPal（在中国大陆为贝宝）。
2002年创办美国太空探索技术公司（SpaceX）2003年创办特斯拉汽车公司（Tesla）
2006年创建了美国光伏企业（SolarCity）
1、马斯克非同寻常的经历最近流出一段视频，马斯克哭了。
这段6分多钟的视频以场景切换的方式记录了马斯克创办特斯拉和SpaceX却遭到了不同行业人泼来冷水，质疑声来自记者、美国英雄和总统候选人，他们在马斯克前进的道路上扔石头，百般阻挠。
美国英雄要求撤销特斯拉机构，华尔街将特斯拉列为最不可能成功的企业，主持人在节目中大喊买特斯拉的股票就是浪费钱，甚至总统候选人都开始质疑。
特斯拉在这种四面楚歌的情境中顽强的挺了过来。
马斯克说要用电动汽车改变人们独钟于石油的局面，汽车行业的大佬们害怕电动汽车冲击耗油汽车，石油巨头更是不能容忍。
2008年的金融危机特斯拉不仅资金短缺而且员工离职，最后只剩三人。他说：“我没想过自己会崩溃，但是我真的崩溃了”。
为了保住公司，马斯克让特斯拉上市，募集资金。
或许只有马斯克自己清楚当时有多绝望，在最需要帮助的时候不仅得不到别人的帮助，更没有一句祝福，有的只是唱衰，阻挠，面对这样的局面钢铁侠也忍不住会哭！
还好那些阻挡他前进的绊脚石成了他的垫脚石，只要路是对的，就不怕路远。
2、马斯克其他的创业项目1994雅虎和网景公司成立，开始掀起美国的互联网浪潮，1995年马斯克从斯坦福大学辍学并投身于互联网事业，并创立了美国第一家在线城市网站“Zip2”并在4年后以3.07亿美金＋3400万美金的股票期权卖给康柏电脑公司。
2002年创办美国太空探索技术公司(SpaceX)
2003年创办特斯拉汽车公司(Tesla)
2006年创建了美国光伏企业SolarCity。
从互联网到火箭再到汽车再到太阳能储能，他创立的三个公司革新了金融，新能源，航天三个领域马斯克俨然成为了硅谷科技中的一个传奇。
苦心人天不负，卧薪尝胆三千越甲可吞吴，还好特斯拉成功了，还好马斯克成功了，那些打不到他的，都会让他变得更加强大。
作者：张一出品人：懂财帝
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