现在的人工智能系统可以使用成百上千个GPU来提升的计算能力 。而人工智能之所以最近两年才火起来 ， 是因为拥有计算、算法和大数据这三大支撑力！首先看看计算力方面的提升 。所以说 ， 有了计算的基础 ， 加上算法的突破与数据洪流的爆发成就了人工智能获得突破、走向应用 。
人工智能为什么这么火？
谢邀！人工智能(AI)从被提出到现在 ， 已有超过60年的发展历程 ， 虽然中间也经历过暂短的热潮 ， 都没有真正火起来 ， 而直到去年3月阿尔法狗打赢了世界围棋冠军李世石 ， AI才掀起了新一轮的热潮 。这轮热潮 ， 在谷歌、Facebook 、微软、BAT等企业投资推动下 ， 让AI走到大众视野 ， 也走向实际应用 。而人工智能之所以最近两年才火起来 ， 是因为拥有计算、算法和大数据这三大支撑力！首先看看计算力方面的提升 。
计算是AI发展的基础 。在20年前 ， 一个机器人 ， 当时是用32 个 CPU ， 达到120MHz的速度 ， 而今天一台小小服务器的计算速度已是20年前最快计算机的60倍 。现在的人工智能系统可以使用成百上千个GPU 来提升的计算能力 。这使得处理学习或者智能的能力得到比较大的增强 。之前用 CPU一个月才能出结果 ， 然后再去调整参数 ， 一年只能迭代12次 。
GPU产生后大幅提升了计算量 ， 现在用 GPU 可以一天就出结果 ， 迭代的更快 。再看看算法方面的更新 。以人脸识别为例 ， 在 2013 年深度学习应用到人脸识别之前 ， 各种方法的识别成功率只有不到 93% ， 低于人眼的识别率 95% ， 因此不具备商业价值 。而随着算法的更新 ， 深度学习使得人脸识别的成功率提升到了 97% 。
这才为人脸识别的应用奠定了商业化基础 。而历经了十多年互联网行业快速发展所积累的数据资源 ， 为AI提供了充足的“养料” 。例如 ， 在 AlphaGo 的学习过程中 ， 核心数据是来自互联网的 3000 万例棋谱 。互联网和智能手机的快速普及催生了海量数据 。无论是人们无论是用手机、跑步、看电视还是行驶在车流中 ， 几乎所有的活动都会留下数字足迹 ， 海量数据已汇成数据洪流 。
【快速了解人工智能,人工智能视频】AI界的泰斗、加拿大多伦多大学的Hiton教授早在2006年就提出了深度学习的概念 ， 直到最近几年深度学习才逐渐应用起来 ， 是因为算法的更新也离不开大数据和计算力的支持 。深度学习模型只有通过大量的数据训练才能获得理想的效果 。相应地 ， 海量数据的运算处理也必须有强大的计算作为支撑 。所以说 ， 有了计算的基础 ， 加上算法的突破与数据洪流的爆发成就了人工智能获得突破、走向应用 。
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