实现人工智能的三要素
数据——人工智能的粮食实现人工智能的首要因素是数据，数据是一切智慧物体的学习资源。没有了数据，任何智慧体都很难学习到知识。自人类社会有记录以来，经过数千年发展，社会的每一次变革都离不开数据作为动力。
人类社会之所以能发展得越来越高级、文明，离不开知识的传播与传承，而知识的传播速度越快，社会发展也越快。在封建社会以前，知识的传播方式从口口相传到甲骨文，再到竹简记录。即使是封建社会后期的纸质记录，其传播速度也无法与今天的互联网知识传播速度相提并论。
一般来说，知识的获取有两种途径：一种是通过他人的经验获得的，即他人将知识整理成册，供大家学习，这也是目前的主流学习方式；另一种是通过自己的探索获得的，这种学习方式目前只存在于高精尖领域的知识学习，由于在现有的开放社会资源中找不到可以学习的知识，只有自我探索获取。
无论哪种学习方式，都需要通过学习载体来传播知识，无论是面对面讲述、实践操作，还是书本记录，或是电子刊物，以及影像资料等，这些都是学习载体，我们都可以称其为数据。学习数据的质量从根本上影响了学习效果，所以对于人类学习而言，找到一个好的老师，有一本好的书籍都是非常重要的学习选择。
既然人类学习非常依赖于数据的质量，那么AI学习知识时，是否也会存在同样的问题呢？答案是肯定的，而且AI对数据的依赖还要高于人类。人类相比目前的AI而言，具有推理能力，在学习某些具有关联性的知识时，通过推理联想可以获得更多知识。在某种特定场景下，即使数据不够完整全面，对人类的学习影响也不会太大，因为人类会利用推理和想象来完成缺失的知识。而目前AI的推理能力还处于初级研究阶段，更多的难题还等待业内技术人员攻克。
由此可见，目前AI学习知识大部分基本都是依赖于数据的质量。在某种程度上，人工智能专家吴恩达甚至发出“人工智能=80%数据+20%算法模型”的感慨。可见，人工智能的“粮食安全”问题非常紧迫。如果“粮食”质量存在安全问题，那么最终会导致人工智能“生病”。数据的好坏在很大程度上决定了智能化的高低。有人会说，我可以通过提高算法模型来提高效果。不幸的是，在数据质量稍有不慎造成问题时，需要在算法上付出巨大努力来提高效果，而且还不一定能弥补得上。数据对人工智能最终的发展结构影响可见一斑。
算力——人工智能的身体
算力是实现人工智能的另一个重要因素，算力在一定程度上体现了人工智能的速度和效率。一般来说，算力越大，实现更高级人工智能的可能性也越大。算力依附于设备，所以一般讨论算力，都是在说具体的设备，如CPU、GPU、DPU、TPU、NPU、BPU等，都是属于算力设备，只是他们有各自不同的能力而已。
算力设备除了上述各种设备外，每一种设备下面还会分不同的系列，如英伟达的GPU在PC端有消费级的GeForce系列，专业制图的Quadro系列、专业计算的Tesla系列等，而GeForce系列细分还可以分为GT、GTX、RTX等，当然每种子系列下面还可以继续细分，如GTX下面有GTX1050、GTX1050Ti......GTX1080、GTX1080Ti，还有GTX Titan等更强大的系列，RTX下面也一样包括了更详细的等级划分。具体选择哪个系列要看具体使用场景而定，当然还与自身的消费实力相关，算力性能越强大也意味着更多的真金白银。
此外，英伟达还有嵌入式端的各种显卡系列，如适用于自主机器AI平台的JetSon系列、DRIVE AGX系列、Clara AGX系列等，以及云端的一些计算资源。同样每种系列还是做了进一步的细分，如Jetson系列下面就根据其算力核心数分成了Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier等四款设备。
对于厂家而言，产品分的越细，越利于宣传和推广。对于消费者而言，可选择性也大大增加，但同时也对消费者的基本知识有了要求。如果不清楚各种产品的差异，那么就很容易选择错误。而现在的显卡市场就是如此，需要一些专业的知识才能够选对自己所需的显卡类型。希望大家经过科普后都能够选对自己的显卡型号，无论是打游戏、制图还是计算，心里要有一个对应的系列型号才行，不然可要陷入选择困难症中了。
以目前人工智能主流技术深度学习为例，它的学习过程就是将需要学习的数据放在算力设备上运行，经过神经网络亿万次的计算和调整，得到一个最优解的过程。如果把数据当成人工智能的“粮食”，那么算力就是撑起人工智能的“身体”，所有的吃进去的“粮食”都需要“身体”来消化，提取“营养”帮助成长。同样，人工智能的数据也是需要经过算力来逐一运算，从而提取数据的特征作为智能化程度的标志的。
算法——人工智能的大脑
算法是人工智能程序与非人工智能程序的核心区别。就算有了数据、有了算力，如果没有核心算法，也只能算是一个看起来比较高大上的资源库而已，由于没有算法的设计，相当于把一大堆资源堆积了起来，而没有有效的应用。而算法就是使得这对资源有效利用的思想和灵魂。
算法和前两者比起来，更加依赖于个人思想。在同一家公司里，公司可以给每个算法工程师配备同样的数据资料和算力资源，但是无法要求每个算法工程师设计出来的算法程序的一致性。而算法程序的不一致性，也导致了最终智能化的程度千差万别。
相对于数据是依赖于大众的贡献，算力是依赖于机构组织的能力，而算法更加依赖于个人。虽然很多公司是算法团队，但是真正提出核心算法思想的也就是那么一两个人，毫不夸张地说，其他人都是帮助搬砖的，只是这种算法层面的搬砖相对纯软件工程的搬砖，技能要求要更高而已。这点和建筑设计一样，很多著名的建筑设计，其思想都是来自于一个人或者两个人，很少见到一个著名的设计其思想是由七八个人想出来的。
由于算法设计的独特性，在人工智能的三个要素中，算法对人工智能的影响更大。这是因为平时的工作当中，只要大家花上时间和费用，基本都可以找到好一些的数据和算力设备，但是算法由于其独特性，很多的算法是有专利或者没有向外界开源的，这个时候的差异就要在算法上体现出来了。
现在的大学和培训机构的人工智能专业，其学习方向也主要是以算法为主。因为数据是由大众产生，又由一些互联网大厂存储的，一般个人很少会去做这一块；而算力设备是由芯片公司控制着的；作为独立的个人最能够发挥效力的就在人工智能的算法方向了。培养优秀的算法人才对于人工智能的发展至关重要。目前市场上关于图像视觉、语音信号、自然语言、自动化等方向的算法工程师供不应求，薪资水平也是远超其他互联网软件行业的岗位。
后记：
当前，国内人工智能发展正处于高速成长期，未来将会进入爆发期。无论从业者是处于人工智能的数据处理方向，还是人工智能的算力设备研发方向，或者是人工智能的算法研发方向，都将会迎来巨大的行业红利和丰厚的回报。而人工智能算法方向又是学习回报比最高的一个方向，作为没有背景的个人，是进入人工智能行业的最佳选择。
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