人工智慧AI的演算法是怎樣的，是不是跟普通電腦一樣？

人工智慧AI的演算法是怎樣的，是不是跟普通電腦一樣？

近年來人工智慧（AI）成為發展大熱，相信大家或多或少都瞭解過，這個詞無需再介紹。無論是自動駕駛，還是人與AI下棋對決，都是很好的例子。

圍繞AI進化的概念也是頻頻出現……例如神經網路，計算機視覺，自然語言處理等，其中有一個特別流行的詞是——演算法。

說到演算法，它是計算機的基本邏輯處理方式，能讓計算機在分秒之間處理成千上萬組資料。大多數人都認為演算法意味著使用AI，但其實兩者之間有很大的不同。

在本文中，我們大概瞭解AI演算法以及常規演算法和AI演算法之間的區別。

AI演算法：

人工智慧是一組演算法，可使計算機從以前的結果中學習並獲得資訊的更新，而無需人工干預。簡單地向其饋送大量結構化資料以完成任務，而無需程式設計如何執行此任務。

根據獲得的資料，人工智慧將透過考慮多種因素來建立假設並提出可能的新結果，這將幫助他們做出比人類更好的決策。

典型例項：

無人駕駛汽車就是AI演算法應用的最好例子之一。AI主要用於自動駕駛汽車，讓汽車中的各個感測器透過內建主機聯動在一起。其中感測器檢測行人，紅綠燈，迎面駛來的車輛以及地面狀況，並使用超聲波感測器以及地面雷達繪製地圖。所有檢測到的資料將被儲存，併發送到AI演算法中，分析並做出更明智的駕駛決策。

傳統演算法：

傳統演算法是程式設計師用來指導計算機進行下一步操作的方法，它是在計算機執行任務期間不斷執行的一組或多組指令。演算法的目標是解決特定問題，將其指示為一系列步驟。

典型例項：

想象一下，您必須透過人工在一本500頁的書找出“我”字。即使每找到一個“我”花費半秒鐘，您也必須連續工作30天而沒有任何空閒時間。但是，如果您使用演算法將同一任務分配給計算機，它將利用其處理能力進行計算，並在幾秒鐘內完成任務，大大地解放了我們的雙手。

AI演算法跟普通演算法有什麼區別？

機器學習（AI）演算法：

人工智慧演算法同時接受輸入和輸出，並使用預測模式開發邏輯，當它基於該邏輯接收到新輸入時，它將為您提供新輸出。人工智慧演算法生成的邏輯使它與傳統演算法有所不同。

傳統演算法：

傳統演算法以程式碼形式獲取一些輸入和一些邏輯，併為您提供輸出。這些都是確定的沒有預測成分。此輸出取決於演算法中描述的步驟（程式碼）。

人工智慧 AI演算法從資料中學習並提出獨特的解決方案，而傳統演算法則在一組預定義的準則上執行制定解決方案。

網際網路巨頭十分看重AI演算法的發展

在2019年，一個個AI演算法模型市場“拔地而起”，並帶來了非常值得關注的活躍度。

早在2019年3月，華為中國生態夥伴大會上，華為雲釋出了華為雲AI市場。

不久之後，阿里雲釋出了旗下機器學習平臺PAI的3。0 版本。

而在5月，百度在百度大腦生態合作計劃及AI市場釋出會上，對此前已經推出的產業鏈服務平臺AI市場進行了升級。

網際網路巨頭們之所以會如此看重AI演算法的發展，主要目的是讓自己的底層框架、平臺擁有更加活躍的商業生態，促進開發者集中到自己的生態上來，構築自身的底層優勢——就像谷歌用安卓來籠絡開發者。同時也能增大市場的活性，從而提升自己產品的市場價值。

只要我們仔細留意看現在的AI開發，可以發現開發者內部積蓄的熱情和能量已經非常充足。而為了不讓這種能量過剩，就需要有足夠的產業空間去釋放這些能量。只有AI的使用深度和應用者數量達到一定標準，AI開發圈內很火，市場上不溫不火的尷尬才能消退。2020年，我們在繼續探索中等待AI行業的全盛時期到來。