인간으로 서, 인식 (데이터 수집) 에서 인지 (발견 규칙), 의사 결정에 이르기까지, 지능형 프로세스가 완료 되는 장면에서 뭔가를 만나보십시오. 한편으로는 사람마다 처리 방식이 다르고, 효율이며, 수량화할 수 있다. 마찬가지로, 기계가 인간의 지능을 모방하고 일을 처리하는 방식도 효과적이다. 인공지능 효율이라고 할 수 있고 수량화될 수도 있다.
현재 컴퓨터가 발전함에 따라 컴퓨터의 컴퓨팅 능력은 이미 인간을 훨씬 능가하기 때문에 현재로서는 인공지능에 대한 컴퓨팅 역량의 기여도가 어마하고 가장 확실한 요인이다. 그리고 인공지능 칩이 발달하면서 알고리즘의 발전도 빨라지고 있다. 예측 가능한 미래에는 양자 컴퓨터의 출현과 함께 인공지능의 컴퓨팅 능력에 대한 기여도가 데이터를 넘어 결정적인 요인이 될 수 있다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언) 알고리즘이 돌파하지 않더라도 인공지능의 효율성은 하나의 돌파로 인해 향상될 것이다.
정보화 응용이 심화됨에 따라 정보 시스템은 인간처럼 세계를 감지할 수 있으며, 시시각각 대량의 데이터가 다양한 장면에서 정보 시스템으로 생성된다. 이 데이터는 모두 큰 데이터입니다. 고대인들에 비해 현대사회는 어느 날 정보시스템에서 사용할 수 있는 자료가 고대 사회보다 몇 년 동안 더 많다. 그래서 인공지능은 정보화 응용이 심화됨에 따라 돌파를 이루면서 큰 데이터의 공로라고 할 수 있다.
고대인과 현대인의 계산 능력에는 큰 차이가 없었지만, 고대인들은 자신의 계산 능력에 의지하여 제한된 데이터로 천문력 등의 성과를 정확하게 창조했다. 고대인들은 이경의 고급 알고리즘으로 많은 현상을 예측했다. 알고리즘의 곱셈 효과가 사람의 지능 효율을 기하급수적으로 증가시킨다는 것을 알 수 있다.
인공지능은 어떤 분야에서는 이미 인간을 능가했고, 효율성은 이미 인류의 몇 가지 규모를 넘어섰다. 계산 능력, 알고리즘 및 빅 데이터 합성의 결과라고 할 수 있으며, 특히 계산 능력과 데이터의 기여도가 두드러집니다.
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