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學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)通常要經(jīng)歷以下幾個步驟。目前，中國也非常重視人工智能領(lǐng)域。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的驅(qū)動下，大量科研資源投入到人工智能領(lǐng)域。不僅官方機構(gòu)更加重視人工智能技術(shù)的發(fā)展，大量科技企業(yè)也紛紛布局人工智能領(lǐng)域，其中大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)往往更加活躍。
為什么我國要對人工智能的發(fā)展如此重視？

為什么要重視人工智能,為什么現(xiàn)在重視工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

大家知道，互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域諸多原創(chuàng)性貢獻(xiàn) ，如TCP\\IP協(xié)議、iOS和安卓系統(tǒng)、智能手機芯片等都來自美國，而人工智能則被學(xué)界公認(rèn)為是下一代互聯(lián)網(wǎng) ，這對我國來說是實現(xiàn)彎道超車的絕佳機會。發(fā)展人工智能，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是一般意義上的科學(xué)技術(shù)問題，而是把“信息化”提升為“智能化”這樣一個事關(guān)國家前途命運的國家總體戰(zhàn)略的問題，所以理應(yīng)相當(dāng)重視，積極布局，認(rèn)真謀劃，
在互聯(lián)網(wǎng)時代，我國在互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用領(lǐng)域算是把握住了機會，逐步培育了非常成熟的市場，拓展了互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用范圍，促進(jìn)了生產(chǎn)力的發(fā)展，對經(jīng)濟和社會發(fā)展貢獻(xiàn)很大。最近幾年，通過產(chǎn)業(yè)扶持等，我們孵化出了一些初見雛形的人工智能企業(yè) ，如百度的智能駕駛、大疆無人機、科大訊飛的語音識別、寒武紀(jì)AI芯片等，隨著發(fā)展，相信我國巨大的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用市場會孵化出更多的具有自主知識產(chǎn)權(quán)的獨角獸企業(yè) ，
人工智能為什么這么火？

謝邀！人工智能(AI)從被提出到現(xiàn)在，已有超過60年的發(fā)展歷程，雖然中間也經(jīng)歷過暫短的熱潮，都沒有真正火起來，而直到去年3月阿爾法狗打贏了世界圍棋冠軍李世石， AI才掀起了新一輪的熱潮。這輪熱潮，在谷歌、Facebook、微軟、BAT等企業(yè)投資推動下，讓AI走到大眾視野，也走向?qū)嶋H應(yīng)用，而人工智能之所以最近兩年才火起來，是因為擁有計算、算法和大數(shù)據(jù)這三大支撐力！首先看看計算力方面的提升。
計算是AI發(fā)展的基礎(chǔ) ，在20年前，一個機器人，當(dāng)時是用32個CPU ，達(dá)到120MHz的速度，而今天一臺小小服務(wù)器的計算速度已是20年前最快計算機的60倍。現(xiàn)在的人工智能系統(tǒng)可以使用成百上千個GPU來提升的計算能力，這使得處理學(xué)習(xí)或者智能的能力得到比較大的增強。之前用CPU一個月才能出結(jié)果，然后再去調(diào)整參數(shù) ，一年只能迭代12次，
GPU產(chǎn)生后大幅提升了計算量，現(xiàn)在用GPU可以一天就出結(jié)果，迭代的更快。再看看算法方面的更新，以人臉識別為例，在2013年深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到人臉識別之前，各種方法的識別成功率只有不到93% ，低于人眼的識別率95% ，因此不具備商業(yè)價值。而隨著算法的更新，深度學(xué)習(xí)使得人臉識別的成功率提升到了97% ，
這才為人臉識別的應(yīng)用奠定了商業(yè)化基礎(chǔ) 。而歷經(jīng)了十多年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展所積累的數(shù)據(jù)資源，為AI提供了充足的“養(yǎng)料” ，例如，在AlphaGo的學(xué)習(xí)過程中，核心數(shù)據(jù)是來自互聯(lián)網(wǎng)的3000萬例棋譜 ?；ヂ?lián)網(wǎng)和智能手機的快速普及催生了海量數(shù)據(jù) ，無論是人們無論是用手機、跑步、看電視還是行駛在車流中，幾乎所有的活動都會留下數(shù)字足跡，海量數(shù)據(jù)已匯成數(shù)據(jù)洪流。