數據——人工智能的糧食
實現人工智能的首要因素是數據，數據是壹切智慧物體的學習資源，沒有了數據，任何智慧體都很難學習到知識。自從有記錄以來，人類 社會 發展了數千年，在這期間，人類 社會 不斷發展變化，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 ，未來還會發展到***產主義 社會 ，在這漫長的發展過程中，都少不了數據做為人類 社會 發展的動力。
人類 社會 之所以發展的越來越高級文明，離不開學習知識，而知識的傳播流傳越快，則 社會 發展也越快，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 後期的紙質記錄，其知識的傳播速度也無法和今天的互聯網知識的傳播速度相提並論。
壹般來說，知識的獲取來自兩種途徑，壹種是通過他人的經驗而獲得的知識，也就是他人將知識整理成冊，然後供大家學習，這也是目前的主流學習方式；另壹種就是通過自己的 探索 而獲得的知識，這種學習方式目前只存在高精尖領域的知識學習，由於在已有的開放 社會 資源中，找不到可以學習的知識，只有自我 探索 獲取。
無論哪種學習方式，都要通過學習載體來傳播知識，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，這些都是學習載體，我們都可以稱其為數據，學習數據的質量從根本上影響了學習的效果，所以對於人類學習而言，找壹個好的老師，有壹本好的書籍都是非常重要的學習選擇。
既然人類的學習非常依賴於數據的質量，那麽AI學習知識的時候，是否也會存在同樣的問題呢？答案當然是肯定的，不僅如此，而且AI學習知識的時候對於數據的依賴還要高於人類。人類相比目前的AI而言，是具有推理能力的，在學習某些具有關聯性知識的時候，通過推理聯想可以獲得更多的知識。從另壹角度來講，在某種特定場景下，即使數據不夠完整全面，對於人類的學習影響也不會太大，因為人類會利用推理和想象來完成缺失的知識。而目前AI的推理能力還處於初級研究階段，更多的難題還等著業內技術人員來攻克。
由此可見，目前AI學習知識大部分基本都是依賴於數據的質量的，在這種情況下，連人工智能專家吳恩達都發出人工智能=80%數據+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”出現了質量安全問題，那麽最終將會導致人工智能“生病”。可見數據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，在數據上稍微不註意造成了質量問題，需要在算法上歷盡千辛萬苦來提高效果，而且還不壹定彌補得上，數據對於人工智能最終的發展結構可見壹斑。
算力——人工智能的身體
算力是實現人工智能的另壹個重要因素，算力在壹定程度上體現了人工智能的速度和效率。壹般來說算力越大，則實現更高級人工智能的可能性也更大。算力是依附於設備上的，所以壹般談論算力，都是在說具體的設備，比如CPU、GPU、DPU、TPU、NPU、BPU等，都是屬於算力設備，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!》 壹文，介紹相當全面，從APU到ZPU，各種PU全部介紹完了，掃盲是夠了。
算力設備除了上面的各種PU之外，每壹種設備下面還會分不同的系列，比如英偉達的GPU在PC端有消費級的GeForce系列，專業制圖的 Quadro 系列、專業計算的 Tesla系列 等，而GeForce系列細分還可以分為GT、GTX、RTX等，當然每種子系列下還可以繼續細分，比如GTX下面有GTX1050、GTX1050Ti......GTX1080、GTX1080Ti，還有GTX Titan等更強大的系列，RTX下面也壹樣包括了更詳細的等級劃分，具體選擇哪個系列要看具體使用場景而定，當然還和自身的消費實力相關，算力性能越強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，英偉達還有嵌入式端的各種顯卡系列，比如適用於自主機器AI平臺的JetSon系列、DRIVE AGX系列、Clara AGX系列等，以及雲端的壹些計算資源。同樣每種系列還是做了進壹步的細分，比如Jetson下面就根據其算力核心數就分成了Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier等四款設備。
對於廠家而言，產品分的越細，越利於宣傳和推廣，對於消費者而言，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，如果不清楚各種產品的差異，那麽就很容易選擇錯誤，而現在的顯卡市場就是如此，需要壹些專業的知識才能夠選對自己所需的顯卡類型。希望大家經過科普後都能夠選對自己的顯卡型號，是打 遊戲 、制圖、還是計算，心裏要有壹個對應的系列型號才行，不然可要陷入選擇困難癥中了。
以目前人工智能主流技術深度學習為例，它的學習過程就是將需要學習的數據放在在算力設備上運行，經過神經網絡億萬次的計算和調整，得到壹個最優解的過程。如果把數據當成人工智能的“糧食”，那麽算力就是撐起人工智能的“身體”，所有的吃進去的“糧食”都需要“身體”來消化，提取“營養”幫助成長。同樣，人工智能的數據也是需要經過算力來逐壹運算，從而提取數據的特征來作為智能化程度的標誌的。
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別，可以這麽理解，就算有了數據、有了算力，但是如果沒有核心算力，也只能算是壹個看起來比較高大上的資源庫而已，由於沒有算法的設計，相當於把壹大堆的資源堆積了起來，而沒有有效的應用。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，算法更加的依賴於個人的思想，在同壹家公司裏，公司可以給每個算法工程師配備同樣的數據資料和算力資源，但是無法要求每個算法工程師設計出來的算法程序的壹致性。而算法程序的不壹致性，也導致了最終智能化的程度千差萬別。
相對於數據是依賴於大眾的貢獻，算力是依賴於機構組織的能力，而算法更加的依賴於個人，雖然很多公司是算法團隊，但是真正提出核算算法思想的也就是那麽壹兩個人，毫不誇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。這點和建築設計壹樣，很多著名的建築設計，其思想都是來自於壹個人或者兩個人，很少見到壹個著名的設計其思想是由七八個人想出來的。
由於算法設計的獨特性，和數據與算力相比，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中，只要大家花上時間和費用，基本都可以找到好壹些的數據和算力設備，但是算法由於其獨特性，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出來了。
現在的大學和培訓機構的人工智能專業，其學習方向也主要是以算法為主。因為數據是由大眾產生，又由壹些互聯網大廠存儲的，壹般個人很少會去做這壹塊；而算力設備是由芯片公司控制著的；做為獨立的個人最能夠發揮效力的就在人工智能的算法方向了。培養優秀的算法人才對於人工智能的發展至關重要。目前市場上關於圖像視覺、語音信號、自然語言、自動化等方向的算法工程師供不應求，薪資水平也是遠超其他互聯網軟件行業的崗位。
後記：
當前，國內人工智能發展正處於高速成長期，未來將會進入爆發期，無論從業者是處於人工智能的數據處理方向，還是人工智能的算力設備研發方向，或者是人工智能的算法研發方向，都將會迎來巨大的行業紅利和豐厚的回報。而人工智能算法方向又是學習回報比最高的壹個方向，做為沒有背景的個人，是進入人工智能行業的最佳選擇 。
文/deep man