人工智慧系統的四要素是什麼

人工智慧系統的四個要素為：1、大數據；人工智慧的智慧都蘊含在大數據中。 2、算力；為人工智慧提供了基本的運算能力的支撐。 3.演算法；實現人工智慧的根本途徑，是挖掘資料智能的有效方法。 4、場景；對大量資料進行預處理。

人工智慧四要素分析
大數據:
人工智慧的智慧都蘊含在大數據中。
算力:
算力為人工智慧提供了基本的運算能力的支撐。
演算法:
演算法是實現人工智慧的根本途徑，是挖掘資料智慧的有效方法。
場景:
大數據、算力、演算法作為輸入，只有在實際的場景中進行輸出，才能體現出實際的價值。
舉個非常形象的類比：如果把炒菜當作我們的場景，那麼大數據相當於炒菜需要的食材，算力就相當於炒菜需要的煤氣/電力/柴火，演算法就相當於烹飪的方法和調味料。

1）大數據
如今這個時代，無時無刻都在產生大數據。行動裝置、廉價的相機、無所不在的感光元件等等累積的數據。這些資料形式多樣化，大部分都是非結構化資料。如果需要為人工智慧演算法所用，就需要進行大量的預處理過程。

2）算力
人工智慧的發展對算力提出了更高的要求。以下是各種晶片的運算能力比較。其中GPU領先其他晶片在人工智慧領域中用的最廣泛。 GPU和CPU都擅長浮點運算，一般來說，GPU做浮點運算的能力是CPU的10倍左右。另外深度學習加速框架透過在GPU之上進行最佳化，再次提升了GPU的運算效能，有利於加速神經網路的運算。如：cuDNN具有可自訂的資料佈局，支援四維張量的靈活維度排序，跨步和子區域，用作所有例程的輸入和輸出。在卷積神經網路的捲積運算中實現了矩陣運算，同時減少了內存，大大提升了神經網路的性能。

3）演算法
主流的演算法主要分為傳統的機器學習演算法和神經網路演算法。神經網路演算法快速發展，近年來因為深度學習的發展到了高潮。

4）場景
人工智慧經典的應用情境包括：
1. 使用者畫像分析
2. 基於信用評分的風險控制
3. 詐欺偵測
4. 智能投顧
5. 智慧審核
6. 智慧客服機器人
7.機器翻譯
8. 人臉辨識

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