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人工智能中本体和框架的关系和区别？
框架只是一个结构而已，本体由框架灵活构成。
by 矩网智慧
人工智能的三要素
人工智能的三个核心要素：1、数据；2、算法；3、算力。这三个要素缺一不可，相互促进、相互支撑，都是智能技术创造价值和取得成功的必备条件。
1、数据
数据是人工智能发展的基础，图像识别、视频监控等都需要庞大的数据支撑下去进行模型训练和深度学习，数据集有良好的表现并不能保证其训练的机器学习系统在实际产品场景中表现良好。许多人在构建人工智能系统时常常忘了构建一个新人工智能解决方案或产品最困难的部分不是人工智能本身或算法，通常最困难的地方是数据收集和标注。
2、算法
算法是人工智能发展的框架，算法框架能够极大地提高人工智能学习效率。一方面，算法框架降低了深度学习的难度，提供进行深度学习的底层架构、接口，以及大量训练好的神经网络模型，减少用户的编程耗时。另一方面，大部分深度学习框架具有良好的可扩展性，支持将复杂的计算任务优化后在多个服务器的CPU、GPU或TPU中并行运行，缩短模型的训练时间。
3、算力
算力伴随着人工智能出现一直都在提升和发展，相辅相成。如何提升算力成为各国研究的重点，光电计算被提上日程，以三维受控衍射传播实现全并行光速计算为例，这是一个颠覆，采集与计算无缝衔接，突破了存算分离速度制约，速度提升至少千倍，计算频次 1 THz，远超 GHz 电子计算。
理论框架有什么作用，为什么要有理论框架
马文·明斯基(Marvin Lee Minsky，1927)是"人工智能之父"和框架理论的创立者。框架的概念源自贝特森(Bateson , 1955)，由高夫曼(Goffman , 1974)将这个概念引入文化社会学。后来再被引入到大众传播研究中，成为了定性研究中的一个重要观点。高夫曼认为对一个人来说，真实的东西就是其对情景的定义。这种定义可分为条和框架。条是指活动的顺序，框架是指用来界定条的组织类型。他同时认为框架是人们将社会真实转换为主观思想的重要凭据，也就是人们或组织对事件的主观解释与思考结构。关于框架如何而来，高夫曼认为一方面是源自过去的经验，另一方面经常受到社会文化意识的影响。
什么叫做深度学习框架，其作用是什么
深度学习框架是一种为了深度学习开发而生的工具，库和预训练模型等资源的总和。有了这种框架，看似复杂神秘的深度学习模型开发被大大简化，成为AI开发者的必用利器。
目前，TensorFlow和PyTorch明显领先，其他框架势微。如下图所示，基于TensorFlow和PyTorch的开源项目，明显领先其它框架。注：Keras不算完整的AI框架，另外KerasAPI已经成为TF2.0的高层API。
TensorFlow 是市场需求最多，也是增长最快的框架，它的领先地位不会在短期内被颠覆。 PyTorch 也在迅速发展，尤其在学术界，越来越多的论文代码基于PyTorch。它在工作列表中的大量增加证明了其使用和需求的增加。
TensorFlow和PyTorch两种框架未来相当时间内会趋同共存。现在PyTorch的在学术界广泛采用；而TensorFlow依赖强大的部署能力，是应用首选。未来TensorFlow2.0大大提高易用性（集成Keras，支持动态库EagerExecution等）; PyTorch也在利用ONNX提高部署能力。TensorFlow和PyTorch会越来越趋同。
TensorFlow和PyTorch已是未来几年最主流的深度学习框架。围绕这两种框架的软，硬件，和开发者生态将会迅猛发展，新框架越来越难以成长，其他框架差距越来越大。
什么叫人工智能学习框架?
深度学习框架也就像Caffe、tensorflow这些是深度学习的工具，简单来说就是库，编程时需要import caffe、import tensorflow。
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