實現(xiàn)人工智能的三要素
數(shù)據(jù)——人工智能的糧食
實現(xiàn)人工智能的首要因素是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是一切智慧物體的學(xué)習(xí)資源，沒有了數(shù)據(jù)，任何智慧體都很難學(xué)習(xí)到知識。自從有記錄以來，人類 社會 發(fā)展了數(shù)千年，在這期間，人類 社會 不斷發(fā)展變化，從最早的原始 社會 到奴隸 社會 ，再到封建 社會 、資本主義 社會 、 社會 主義 社會 ，未來還會發(fā)展到共產(chǎn)主義 社會 ，在這漫長的發(fā)展過程中，都少不了數(shù)據(jù)做為人類 社會 發(fā)展的動力。
人類 社會 之所以發(fā)展的越來越高級文明，離不開學(xué)習(xí)知識，而知識的傳播流傳越快，則 社會 發(fā)展也越快，在封建 社會 以前，知識的傳播從口口相傳到甲骨文，再到竹簡記錄，就算是封建 社會 后期的紙質(zhì)記錄，其知識的傳播速度也無法和今天的互聯(lián)網(wǎng)知識的傳播速度相提并論。
一般來說，知識的獲取來自兩種途徑，一種是通過他人的經(jīng)驗而獲得的知識，也就是他人將知識整理成冊，然后供大家學(xué)習(xí)，這也是目前的主流學(xué)習(xí)方式；另一種就是通過自己的 探索 而獲得的知識，這種學(xué)習(xí)方式目前只存在高精尖領(lǐng)域的知識學(xué)習(xí)，由于在已有的開放 社會 資源中，找不到可以學(xué)習(xí)的知識，只有自我 探索 獲取。
無論哪種學(xué)習(xí)方式，都要通過學(xué)習(xí)載體來傳播知識，無論是面對面講述，實踐操作，還是書本記錄，或是電子刊物，亦或者影像資料等，這些都是學(xué)習(xí)載體，我們都可以稱其為數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的質(zhì)量從根本上影響了學(xué)習(xí)的效果，所以對于人類學(xué)習(xí)而言，找一個好的老師，有一本好的書籍都是非常重要的學(xué)習(xí)選擇。
既然人類的學(xué)習(xí)非常依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量，那么AI學(xué)習(xí)知識的時候，是否也會存在同樣的問題呢？答案當(dāng)然是肯定的，不僅如此，而且AI學(xué)習(xí)知識的時候?qū)τ跀?shù)據(jù)的依賴還要高于人類。人類相比目前的AI而言，是具有推理能力的，在學(xué)習(xí)某些具有關(guān)聯(lián)性知識的時候，通過推理聯(lián)想可以獲得更多的知識。從另一角度來講，在某種特定場景下，即使數(shù)據(jù)不夠完整全面，對于人類的學(xué)習(xí)影響也不會太大，因為人類會利用推理和想象來完成缺失的知識。而目前AI的推理能力還處于初級研究階段，更多的難題還等著業(yè)內(nèi)技術(shù)人員來攻克。
由此可見，目前AI學(xué)習(xí)知識大部分基本都是依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量的，在這種情況下，連人工智能專家吳恩達(dá)都發(fā)出人工智能=80%數(shù)據(jù)+20%算法模型的感慨，可見人工智能的“糧食安全”問題還是非常緊迫的，如果“糧食”出現(xiàn)了質(zhì)量安全問題，那么最終將會導(dǎo)致人工智能“生病”。可見數(shù)據(jù)的好壞基本上大概率的決定了智能化的高低，有人會說，我可以通過提高算法模型來提高效果啊，不幸的是，在數(shù)據(jù)上稍微不注意造成了質(zhì)量問題，需要在算法上歷盡千辛萬苦來提高效果，而且還不一定彌補(bǔ)得上，數(shù)據(jù)對于人工智能最終的發(fā)展結(jié)構(gòu)可見一斑。
算力——人工智能的身體
算力是實現(xiàn)人工智能的另一個重要因素，算力在一定程度上體現(xiàn)了人工智能的速度和效率。一般來說算力越大，則實現(xiàn)更高級人工智能的可能性也更大。算力是依附于設(shè)備上的，所以一般談?wù)撍懔Γ际窃谡f具體的設(shè)備，比如CPU、GPU、DPU、TPU、NPU、BPU等，都是屬于算力設(shè)備，只是他們有各自不同的能力而已。具體介紹可以閱讀 《CPU、GPU、DPU、TPU、NPU...傻傻分不清楚？實力掃盲——安排!》 一文，介紹相當(dāng)全面，從APU到ZPU，各種PU全部介紹完了，掃盲是夠了。
算力設(shè)備除了上面的各種PU之外，每一種設(shè)備下面還會分不同的系列，比如英偉達(dá)的GPU在PC端有消費級的GeForce系列，專業(yè)制圖的 Quadro 系列、專業(yè)計算的 Tesla系列 等，而GeForce系列細(xì)分還可以分為GT、GTX、RTX等，當(dāng)然每種子系列下還可以繼續(xù)細(xì)分，比如GTX下面有GTX1050、GTX1050Ti......GTX1080、GTX1080Ti，還有GTX Titan等更強(qiáng)大的系列，RTX下面也一樣包括了更詳細(xì)的等級劃分，具體選擇哪個系列要看具體使用場景而定，當(dāng)然還和自身的消費實力相關(guān)，算力性能越強(qiáng)大也意味著更多的真金白銀。
下面是RTX20系列的各種顯卡的性能對比：
RTX30系列的各種顯卡的對比：
此外，英偉達(dá)還有嵌入式端的各種顯卡系列，比如適用于自主機(jī)器AI平臺的JetSon系列、DRIVE AGX系列、Clara AGX系列等，以及云端的一些計算資源。同樣每種系列還是做了進(jìn)一步的細(xì)分，比如Jetson下面就根據(jù)其算力核心數(shù)就分成了Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier等四款設(shè)備。
對于廠家而言，產(chǎn)品分的越細(xì)，越利于宣傳和推廣，對于消費者而言，可選擇性也大大增加，但是也對消費者的基本知識也有了要求，如果不清楚各種產(chǎn)品的差異，那么就很容易選擇錯誤，而現(xiàn)在的顯卡市場就是如此，需要一些專業(yè)的知識才能夠選對自己所需的顯卡類型。希望大家經(jīng)過科普后都能夠選對自己的顯卡型號，是打 游戲 、制圖、還是計算，心里要有一個對應(yīng)的系列型號才行，不然可要陷入選擇困難癥中了。
以目前人工智能主流技術(shù)深度學(xué)習(xí)為例，它的學(xué)習(xí)過程就是將需要學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)放在在算力設(shè)備上運行，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)億萬次的計算和調(diào)整，得到一個最優(yōu)解的過程。如果把數(shù)據(jù)當(dāng)成人工智能的“糧食”，那么算力就是撐起人工智能的“身體”，所有的吃進(jìn)去的“糧食”都需要“身體”來消化，提取“營養(yǎng)”幫助成長。同樣，人工智能的數(shù)據(jù)也是需要經(jīng)過算力來逐一運算，從而提取數(shù)據(jù)的特征來作為智能化程度的標(biāo)志的。
算法——人工智能的大腦
算法是人工智能程序與非人工智能程序的核心區(qū)別，可以這么理解，就算有了數(shù)據(jù)、有了算力，但是如果沒有核心算力，也只能算是一個看起來比較高大上的資源庫而已，由于沒有算法的設(shè)計，相當(dāng)于把一大堆的資源堆積了起來，而沒有有效的應(yīng)用。而算法就是使得這對資源有效利用的思想和靈魂。
算法和前兩者比起來，算法更加的依賴于個人的思想，在同一家公司里，公司可以給每個算法工程師配備同樣的數(shù)據(jù)資料和算力資源，但是無法要求每個算法工程師設(shè)計出來的算法程序的一致性。而算法程序的不一致性，也導(dǎo)致了最終智能化的程度千差萬別。
相對于數(shù)據(jù)是依賴于大眾的貢獻(xiàn)，算力是依賴于機(jī)構(gòu)組織的能力，而算法更加的依賴于個人，雖然很多公司是算法團(tuán)隊，但是真正提出核算算法思想的也就是那么一兩個人，毫不夸張的說其他人都是幫助搬磚的，只是這種算法層面的搬磚相對純軟件工程的搬磚，技能要求要更高而已。這點和建筑設(shè)計一樣，很多著名的建筑設(shè)計，其思想都是來自于一個人或者兩個人，很少見到一個著名的設(shè)計其思想是由七八個人想出來的。
由于算法設(shè)計的獨特性，和數(shù)據(jù)與算力相比，在人工智能的三個要素中，算法對人工智能的影響更大，這是因為在平時的工作當(dāng)中，只要大家花上時間和費用，基本都可以找到好一些的數(shù)據(jù)和算力設(shè)備，但是算法由于其獨特性，很多的算法是有專利或者沒有向外界開源的，這個時候的差異就要在算法上體現(xiàn)出來了。
現(xiàn)在的大學(xué)和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的人工智能專業(yè)，其學(xué)習(xí)方向也主要是以算法為主。因為數(shù)據(jù)是由大眾產(chǎn)生，又由一些互聯(lián)網(wǎng)大廠存儲的，一般個人很少會去做這一塊；而算力設(shè)備是由芯片公司控制著的；做為獨立的個人最能夠發(fā)揮效力的就在人工智能的算法方向了。培養(yǎng)優(yōu)秀的算法人才對于人工智能的發(fā)展至關(guān)重要。目前市場上關(guān)于圖像視覺、語音信號、自然語言、自動化等方向的算法工程師供不應(yīng)求，薪資水平也是遠(yuǎn)超其他互聯(lián)網(wǎng)軟件行業(yè)的崗位。
后記：
當(dāng)前，國內(nèi)人工智能發(fā)展正處于高速成長期，未來將會進(jìn)入爆發(fā)期，無論從業(yè)者是處于人工智能的數(shù)據(jù)處理方向，還是人工智能的算力設(shè)備研發(fā)方向，或者是人工智能的算法研發(fā)方向，都將會迎來巨大的行業(yè)紅利和豐厚的回報。而人工智能算法方向又是學(xué)習(xí)回報比最高的一個方向，做為沒有背景的個人，是進(jìn)入人工智能行業(yè)的最佳選擇 。
文/deep man
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實現(xiàn)人工智能的三要素
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