1.1 人工智能

在1956年夏季，美国达特茅斯学院召开了一次历史性的会议，聚集了麦卡锡、明斯基等杰出科学家，探讨着一个令人激动的问题：“如何用机器模拟人的智能？”，此次会议首次提出“人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）”这一概念，标志着一个全新学科的诞生——人工智能。人工智能是一门涉及理论、方法、技术和应用系统的新兴技术科学，其根本目标是模拟、延伸和拓展人类智能。在人工智能的广阔领域中，我们探寻着让智能机器“会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动”的前沿。时至今日，伴随着移动互联网、大数据算法、AR增强现实、VR虚拟现实等技术的逐步落地，人工智能领域取得了飞速的发展，并在诸多领域与多种应用场景展开深度融合。如医疗、教育、金融、制造、安防、交通等。人工智能技术可以帮助提升效率、降低成本、优化体验、创造价值。

• 算力

人工智能的发展水平取决于AI算力的基础，除了强大的学习能力和硬件运算能力，算力是实现人工智能的另一个重要因素，它在很大程度上决定了人工智能的速度和效率。通常情况下，算力越大，实现更高级别的人工智能的可能性也越大。

• 数据

大数据是机器学习的关键，数据越丰富完整，机器的辨识精准度也就越高。因此，大数据将成为各企业竞争的真正资本，然而深度学习和其他AI技术通常需要大量的计算资源，特别是图形处理器（GPU）和专用AI芯片（ASIC）等。这使得对高性能计算设备的需求日益增加，增加了计算成本。

• 模型

AI人工智能对数据的渴求是不可否认的，数据的丰富程度直接影响着AI模型的表现。但现实中的数据往往孤立、分散，难以跨越不同组织、公司和独立体之间进行共享。人们渴望实现数据的共享，而区块链作为一种去中心化、共享控制的技术，能够鼓励数据共享并优化AI模型。