导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能的构架有哪些的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
【拥抱AI】人工智能的层次——如何结构化地理解AI
一、四个层次
在理解人工智能的学术研究、产业发展及产品形态时，一般而言可以分为四个层次，自下而上分别是 基础层、算法层、技术层和应用层 。
其中， 基础层 为AI发展提供基础设施和资源支持，包括计算能力和大数据。 其中计算能力主要以硬件为核心，包括GPU / FPGA等用于性能加速的硬件、神经网络芯片、传感器与中间件；数据是驱动AI取得更好的识别率和精准度的重要因素，训练数据的规模和丰富度对算法训练也尤为重要。
算法层 是指用系统的方法描述解决问题的策略机制，人工智能算法主要指目前相对成熟的深度学习、机器学习算法等等。优秀的算法是机 器实现人工智能的最关键一环，对AI发展起到最主要的推动作用。
技术层 对人工智能产品的智能化程度起到直接作用，包括自然语言处理、语音处理、计算机视觉等通用技术。技术层主要依托于基础层的 计算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模，通过不同类型的算法建立模型，开发面向不同领域的应用技术。每个技术方向下 又有多个具体子技术。
应用层 主要利用技术层输出的通用技术实现不同场景的落地应用，为用户提供智能化的服务和产品，使AI与产业深度融合，为传统行业的 发展带来新的动力。按照对象的不同，AI应用一般又可分为消费级终端应用和行业场景应用两部分。
二、三大要素
此外，基础层和算法层的 大数据、算力和算法 通常又被视为人工智能发展的三要素。人工智能的技术发展和应用落地与这三要素息息相关，而三要素相关技术近些年来的快速迭代和积淀，也是此轮人工智能浪潮兴起的重要原因。
21世纪以来，得益于互联网尤其是移动互联网、社交媒体、移动设备和传感器的普及，全 球产生及存储的数据量剧烈增加。另随着GPU和异构/低功耗芯片的兴起，运算力得以大幅提升，数据处理速度也显著提高。数据和算力的发展在很大程度上促成了深度学习的诞生，从而迅速点燃了人工智能这一波爆发的浪潮。
人工智能已取得了突飞猛进的发展，在诸多领域甚至超越了人类智能，但瓶颈仍是明显的。 目前人工智能的落地应用主要在于限定范围的垂直领域，属于弱人工智能的范畴。 展望未来，人们对人工智能的定位绝不仅仅只是用来解决狭窄的、特定领域的某个简单具体的任务，而是 真正像人类一样，能同时解决不同领域、不同类型的问题，进行判断和决策，也就是我们之前介绍过的通用型人工智能。
从弱人工智能到强人工智能甚至超人工智能将会是一段漫长的征程，人工智能的各个层次中都存在着许多亟待攻克的问题。其中，算法无疑是最为关键的一环。下一期我们来聊一聊 AI发展核心：机器学习VS深度学习 ，敬请期待
平安人寿人工智能研发团队
人工智能包括哪些方面？
人工智能包括五大核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。
基础架构算人工智能吗
算
人工智能主要分为基础架构和智能应用两个大的子领域，其中基础架构包括云计算、大数据中心、物联网、5G等数据收集和计算环节的公司，这类公司并非是有了人工智能才有的，而是在互联网发展时期就已经有的子行业，因此其技术相对成熟，人工智能应用相当于扩充了其市场，因此他们目前都具有相对稳定增长的发展前景。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能的构架有哪些的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。