人工智能产业技术的:算法、计算能力、信息大数据融合,成为人工智能发展最基本、最基础的基本三要素。
收集的大量数据,数据是驱动人工智能取得更好的识别率和精准度的核心因素;
落实在产品应用上,算法可表现为:视频结构化(对视频数据的识别、分类、提取和分析)、生物识别(人脸、虹膜、指纹、人脸识别等)、物体特征识别(不同物体识别,不同物体代表性物体识别,如:车牌识别系统)等几大类。
互联网时代大数据迎来爆发式增长,全球的数据总量都飞快的增长,数据高速积累的同时现有算力根本无法匹配。
传统架构基础硬件的计算力也不能满足大量增长的多数据信息计算的同时,更无法满足人工智能相关的高性能计算需求,多PU硬件组合+强大的多功能并行处理计算能力,成为当下人工智能必备的基本平台。
数据总量飞速的增长、积累的同时,信息数据的收集、整理与融合成为了人工智能深度学习和算法升级与服务应用落地的根本,大数据与融合计算成为了人工智能发展必然的关键。
扩展资料:
人工智能需要从大量数据中进行学习,丰富的数据集是其中非常重要的因素,丰富的数据积累,给深度学习创造更加丰富的数据训练集,是人工智能算法与深度学习训练必备的、不可或缺的良好的基础。
像战胜人类的 AlphaGo,其学习过程的核心数据是来自互联网的3000万例棋谱,而这些数据的积累是历经了十多年互联网行业的发展成铸就的。可见,所有基于深度学习算法的人工智能,均需具备深厚的数据信息资源和专项数据积累,才能取得AI服务应用的突破性进展。
离开了基础数据,机器的智慧仿生是不可能实现的。广东傲智在公司成立前,就已经具备行业应用强大深厚的大数据方面的基础数据信息,这也是广东傲智能在算法深度开发、深度学习和计算力平台研发方面发展迅速又有AI针对性的核心竞争力。
参考资料:百度百科——人工智能
中国科学院院长:人工智能三大技术要素发展,拉近与美国差距