6. 算力与数据

最后，跟大家谈一谈算力和数据。刚才我们提到的主要是算法领域，但人工智能的发展实际上涉及三个领域，算法、算力和数据。显而易见，人工智能的算法如此复杂，程序员们不可能每次都从零开始编程，就像厨子做菜一样，不能从种地开始，也不能从炼砖或者烧锅开始，所以有一些基础的代码应该是早已编辑好，可以直接调用的，这就是所谓的人工智能框架。

近几年人工智能非常热门，许多大公司都开发了自己的框架。目前较流行的框架有谷歌开发的TensorFlow，以及Facebook开发的PYTORCH。

然而，在别人的框架下进行编程，自然而然受制于人。因此，中国也在开发自己的人工智能框架。你们知道中国自己的框架有哪些吗？（沉默）看来中国自己的框架还不太流行，所以了解的人比较少。华为设计了一个框架叫MindSpore，百度设计了一个框架叫Paddle Paddle（飞桨），希望有更多的人使用我们自己的框架进行人工智能程序编辑，因为使用人数越多，它才越好用。

有一次我和阿里的算法工程师聊天，他们负责做数据库。这位工程师就说，如果数据库不出任何问题，那就非常容易实现，之所以难做，是因为它总出问题，就看你怎么去解决问题。使用的时间越长，问题就越少，数据库就越成熟。同样的道理，无论是什么框架，好坏并不重要，关键是我们的人员是否使用。只有使用的人越多，才越能解决问题，一个框架的生态才能越成熟。

再来说数据，巧妇难为无米之炊，无论算法多么优秀，如果没有积极投喂数据，比如通过大量图片、文本进行训练，机器就完全无法产生认知。

拥有数据是人工智能非常重要的一个环节。

大家可能不知道，其实我们每个人都为人工智能投喂过数据。比如常见的点击图片验证码，你可能认为这是为了验证我是否是一个人类。实际上，这是将数据投喂给计算机进行训练的免费途径。训练数据非常昂贵，ChatGPT花了上百亿美元进行训练。

因为需要购买大量的CPU、GPU、数据、电力，这些都非常昂贵。

前段时间我和微软的人聊天，他提到谷歌正在推出自己的AI大模型，但无法追上ChatGPT。原因是在ChatGPT开放的那段时间，全世界的人都在用它，提供了大量数据进行训练，所以它已经遥遥领先于微软和谷歌。如果谷歌再开发一套模型，没有人去用，自然就无法再崛起。

因此，人工智能的特点在于使用的人越多，就越智能，如果没有人使用，即使算法再优秀，也无法实现智能。

人工智能的另外一个重要基础是算力。人工智能领域所需要的计算难度不大，就是小学计算，加法、乘法。虽然说每个计算不难，但是涉及到数据特别多，计算量非常大。是否应该用CPU处理呢？CPU的特点是什么都能算，就像一个博士；另一种芯片是GPU，它就像1万名小学生，只会算加法和乘法，但数量巨大。所以当我们面对人工智能的算力要求时，使用GPU会更合适。

世界上做GPU做得最好的公司是哪家？英伟达。没想到，随着人工智能时代的来临，英伟达突然变得很厉害，真正成为这个时代的弄潮儿。其实现在还有一些新的，比如华为正在做NPU，也就是神经网络处理器，专门用来设计人工智能和神经网络，它的具体效果怎么样，我们拭目以待。

小结

人工智能是一种通用技术，能够让计算机完成许多繁重工作，极大地解放生产力。AI也是一种根技术，它能够衍生并支撑多个技术簇，持续地滋养和刺激整个技术簇的发展。

在历史上发生过几次工业革命，每一次工业革命都会有技术突破。

比如第一次工业革命是牛顿力学、经典热力学取得了突破，瓦特就改良了蒸汽机，把人类带入蒸汽时代。第二次工业革命发生在19世纪末和20世纪初，法拉第发明了发电机，人类进入电气时代，美国成为世界第一强国；20世纪中叶，由于电子技术和计算机技术的发展，人类迅速进入了电子时代，这便是第三次工业革命，使日本成为世界第二发达的国家。

因此，英国、美国和日本实际上都是通过工业革命成为世界一流强国的。

虽然中国在前三次工业革命中没有赶上，但现在，世界正处于以互联网、人工智能、新材料和生物技术等为代表的第四次工业革命中，这一次，我们希望中国人不要缺席，同时也希望我们的民族企业能这些方面发力。这就要拜托在座的企业家和小朋友们一起努力。好，今天我就讲到这里，谢谢！