大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于什么是人工智能的核心的问题，于是小编就整理了3个相关介绍什么是人工智能的核心的解答，让我们一起看看吧。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能的核心主要有5个方面，分别是语音识别、计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人。这些核心技术可以让人工智能产业化，也可以带来更加广泛的子产业，而且这些人工智能的核心技术，有非常广泛的应用。
还有机器人这个核心技术，不仅可以实现无人机，还可以代替人类做一些工作。另外还有机器学习这项核心技术，应用这项技术可以有效的甄别那些诈骗的行为，还可以运用在公共卫生或者天然气的勘探方面等等。
1.AI第一个核心要素：算力
算力不是瓶颈，因为现在有云计算，但是有成本的考虑因素在里面，算力的成本在整个AI模型中占到了10-20%，区块链在这块也是可以贡献一些力量的，所以有些区块链项目做的就是AI的算力共享网络和市场。
2.AI第二个核心要素：算法
算法在AI行业里现在大部分算法是开源的，你想拿到什么样的资源其实都可以拿到，基本没有算法写不出来这个说法。深度学习、多层次神经网络算法目前都已经比较成熟了。算法的核心问题是没有一个公开的市场，因为模型又需要一定的隐私权的保护，同时又要吸引大家都来用，目前来说市场是比较小的，所以也有一些区块链公司做的就是帮助模型的发布，发一个token，来激励大家用这个模型。
3.AI第三个核心要素：数据市场
算力算法都不是问题之后，数据就成为了核心问题，你没有数据的话，AI模型是不可能落地的，这就跟原尖叫项目机器人外骨骼例子是一样的，因为没人穿，而它的数据可能需要10000组数据之后才可以展开商业应用，找不到10000个老人或者病人，也拿不到现成的数据，所以那个AI模型就不能成熟落地。
云计算指的是通过网络以自助服务的方式获得所需要的互联网资源的模式，云计算将计算能力作为一种可以输出的全新资源，它的输出管道是互联网，将计算所需要的硬件和软件集中在一起的群被称为“云”，用户通过互联网和庞大的云系统相连接，需要时就进行付费使用，不需要时也不需要承担任何责任，避免了资源的浪费。
云计算这种全新的形式，完全改变了互联网资源的使用方式，整个数据中心的运行模式都将发生改变。现有的数据网络中心虽然大多数都符合建设标准的要求，但是每个数据中心都有自己特点，也正是因为这种差异性才能使自己拥有忠实的用户。
按照未来云计算的规划，作为一种创新性的资源，云计算可以随时被使用。云计算的概念最早是在2006年被谷歌正式提出的，并得到广泛的认可和关注，经过十年时间的发展，虽然概念已经深入人心，但是在实际部署上还急需完善，国内主要的云计算服务商，提供的并不是云计算的动态分配功能，而是出租一些计算、带宽等基础服务。所以，在未来云计算的发展中，我们需要不断完善自身技术，以便云计算更好的落地，吸引更多的用户来使用云计算。
未来的云计算将更具移动属性，在移动设备发展的驱动下，移动云计算的需求市场将进一步增长，每个部署在云端的应用程序，都将提升云计算的商业价值。云计算的大规模应用还将进一步减少数据的损耗，提升数据中心的运营效率，减少运营成本的支出，节省人力物力，云计算的发展将使更多人享受到云计算技术带来的红利。
机器学习有望为先进的数据中心管理开创新的纪元，但数据中心的许多基础设施的管理仍然还有很长的路要走，这些基础设施管理有必要从过去那种晦涩难懂基于电子表格管理管理逐渐发展演化到以自动化管理为主的方向上来。
数据中心基础设施管理（DCIM）软件的终极目标是最终实现自我管理或完全自动化的数据中心。
业界当前寄希望于人工智能驱动的管理软件（可能是基于云计算的）将会监控和控制IT和设施基础设施，以及应用程序。人工智能将实现无缝整体性地——可能是跨越多个站点——实施其监控管理。冷却散热、电源、计算、工作负载、存储和网络将动态化，以实现最高效率，生产力和可用性。
通过将基于云的分析应用于从数千个地点采集的传感器数据，设施设备和IT也将在一定程度上得到自我修复，从而有助于企业数据中心得以运用其来指导和制定有针对性的预测性和预防性维护计划。备用零件将可能是经由灵巧的机器人进行订购、测试和安装，以便在需要时精确匹配，以避免发生故障失效，同时避免不必要的维护和测试。
这种以人工智能驱动的管理模式在数据中心业界可能已经有十年甚至更长的历史了，但是，整个数据中心行业目前也仅仅只是在部分的领域取得了一些进展。例如，谷歌公司在2014年透露，该公司一直在使用通过其收购英国AI专家DeepMind公司所获得的技术来改善其部分数据中心站点的基础设施管理。
正如谷歌在当时所指出的那样：鉴于数据中心内部有太多的电力和冷却设备相互作用，故而使得其基础设施的管理无疑是太过复杂而人类员工是无法胜任的。该公司当时曾表示：想象一处简化的数据中心场景：一处数据中心只有10款设备，其中每款设备有10个设置，可能将会有10到100亿款可能的电源配置，以及相关可能的其它配置，这就已经远远超出任何人工测试的真实能力的范畴了——但即使这样，其也远远低于一处实际的数据中心可能的配置。
AI驱动的效率谷歌公司使用来自其数据中心内部的成千上万个传感器所收集的历史数据信息来训练一款“深度人工神经网络集合体”。谷歌表示，将所得到的算法应用于其基础设施的管理过程，使得其实现了冷却能耗降低了40%，进而使得数据中心的整体能源消耗降低了15%.目前，该公司还在继续开发和完善机器学习的使用——人工智能应用的一个子集范畴——无疑还将进一步取得更杰出的成果。
但事实上，并非仅仅只有谷歌这样的高级云服务供应商们在进行着机器学习领域的试验项目。DCIM软件供应商Vigilent公司表示，该公司已经将机器学习整合融入其动态的冷却管理系统多年了：每一分钟，来自数百或数千个环境传感器的数据均经由无线网状网络被收集，并进入中央人工智能（AI）引擎……借助复杂的动态控制算法，然后将指令实时发送到数据中心站点的冷却系统，制定旨在优化性能绩效的决策。
在不久的将来，我们可以期待更多的DCIM供应商、托管服务和云服务提供商拥有自主研发的工具，进而将机器学习和其他形式的AI人工智能整合到管理系统中。从孤立的企业本地部署DCIM软件转移到基于云的数据中心管理即服务（DMaaS）工具（来自多个站点的数据将汇总在云中）也应该有助于加速这一过程。
从电子表格到AI的漫长过程但是，尽管人们会很容易陷入又人工智能所带来的令人兴奋且具有颠覆破坏性的潜力，但数据中心业界当前最为重要的则是亟待反思大多数数据中心将如何继续设计、构建和运行的这一严峻的现实问题。
事实上，数据中心的许多管理过程——特别是在基础设施管理方面——仍然严重的依赖于传统的设备和人工手动操作。例如，正如我们以前所强调的那样，尽管DCIM工具已经存在了将近十年了，但大量的数据中心运营商们仍然对该技术持怀疑的态度。多达50%的数据中心站点（可能是那些较小型的终端站点）仍然依靠可信但不太智能的建筑管理工具以及电子表格，书面文档和其他手动流程来运行其基础设施。
打造数字化尽管整个数据中心业界已经看到了相关软件工具——包括一些DCIM软件以及专业计算机维护管理系统（CMMS）——获得了长足的发展，可以用以帮助管理和自动化数据中心的重要管理程序的应用程序。但事实上，所谓的操作和维护（或者说O&M），其实践方案在纸质文档中或者说在设备工作人员的负责人看来，仍然是常规性的。
在数据中心运营商们开始充分利用先进的支持AI的管理工具的潜在优势之前，他们还将需要解决更为智能化的操作方面的问题。这些包括：部署企业本地或基于云的DCIM工具，用于资产管理和环境监控。这个监控和管理层将需要及时的到位，然后才能执行一些更复杂的AI操作。
安装更多的传感器和仪表。包括声学和振动装置——以便能够密切监测数据中心的温度、湿度、电能质量和其他指标。机器学习工具将需要越来越多的数据。
更好地协调IT和设施团队（由DCIM软件支持），以便更全面地管理数据中心基础设施。
尽可能数字化和自动化许多以前由人工手动操作的流程和程序。
数据中心工作人员们经历了什么？
关于广泛采用基于人工智能的数据中心管理的探讨中，另外一个显而易见的话题是：其将对于数据中心现有的设施和IT人员带来怎样的影响？正如我们曾强调过的那样，数据中心业界将朝着远程无人值守管理（“Lights-out”）的趋向发展，由此，IT和一些设施基础设施的管理会是自动化的，并且是远程执行的。随着AI工具进一步变得更加发达，这个过程可能会进一步加剧，并扩散到更多类型的站点。
任何一处数据中心设施的现场工作人员的数量都将不可避免地继续减少。但并不是总体上造成大面积的员工失业，更多的操作运营人员可能会为服务型公司工作，如从事设施管理服务，支持多家运营商和数据中心站点。
机器是否会崛起？
对于关于人工智能的潜在好处，几乎每一个与此相关的故事都有涉及。也存在着某些警告——其通常是通过科幻书籍和电影——机器横行，甚至威胁我们人类的生命。对于数据中心这个世界来说，这可能有点牵强附会，但是谷歌公司发现，AI系统所提供的答案和行动措施可能并不总是能够完美的符合最初的预期。
谷歌的算法就提高数据中心站点效率达成了一个非常简单和准确的结论：关于实现最大的节能，该模式的第一个建议是：关闭整个数据中心设施。严格来说，这并不是不准确的，但其实也不是特别有用。
因此，考虑到潜在的意外后果，为人工智能驱动的管理做好准备可能会是一个缓慢而谨慎的过程，需要大量的基础性工作，可能并不是一件坏事。
到此，以上就是小编对于什么是人工智能的核心的问题就介绍到这了，希望介绍关于什么是人工智能的核心的3点解答对大家有用。
