人工智能技术：新场景和新版图

近年来，人工智能技术得到迅猛发展，发达国家例如美国利用巨头公司的资本介入人工智能产业，形成比较完善的人工智能生态体系。中国人口基数大，产业经济体量庞大，信息社会发展纵深广阔，在数据积累上有着天然优势，大数据领域虽起步稍晚，但有着比其它国家更大的数据规模。我国人工智能的发展离不开数据规模的不断扩大，已明确将数据作为新时代发展的要素之一。

人工智能通俗来讲就是一种模拟人类能力的技术手段，例如常见的影像诊断，通过对医学影像进行图像分析，识别患者身体各个部位的异常情况，大大提高了医学诊断的效率，这其实就是人工智能的图像识别技术的应用。人工智能能够自主感知、自主理解、自主创造和解决问题，目的是模拟人类的智能，进而提升社会劳动生产率，为人类的生产和生活提供更多的便利性。

人工智能技术与产业的发展离不开数据、算力和算法这三大要素，或者说是人工智能的三驾马车，它们对推进人工智能的发展有着举足轻重的影响。

海量的数据为人工智能发展提供了“原料”。大数据时代下，互联网、物联网每天都在产生难以计数的数据，人工智能通过计算大量的数据，神经网络才可以总结出目标事物的规律，并将其运用于预测和决策等智能信息处理过程。

算力驱动人工智能的发展。我们可以把算力喻为人工智能发展的驱动力，是人工智能领域最重要的要素之一。海量优质的数据需要超强的运算能力，随着基础硬件技术的提升，GPU技术的出现，计算时间大大缩短，已经具备处理庞大数据的可能性。为人工智能的发展提供专门服务，一些围绕人工智能产业需求而设计的智能计算中心也在加快落地。

如果把数据看为“原料”，算力是“驱动力”，那么算法就是“灵魂”。人工智能是通过海量数据的训练、神经网络总结规律，最后做好算法模型训练。模型算法也是一种能力，足够多的行业应用算法推动着人工智能在数字经济时代的发展。

目前，人工智能的互动和创作从本质上还只能在人为设定条件下进行，处于某种意义上的初级阶段，例如搜索引擎、各种语音助手、广告投放、智能家居等等各类产品和应用场景，从总体上都还未步入真正有效的自主学习和成长的阶段，这就需要不断优化机器学习模型算法，因此，人工智能在从“弱人工智能”到“强人工智能”、再到“超人工智能”的转化过程中，众多科幻作品中出现的人工智能驱动的角色，如钢铁侠中的贾维斯、生化危机中的红后等等，将会逐渐成为现实。