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人工智能画作首次拍卖，艺术高地的未来将会怎样？
不能否认，人工智能正在以日新月异、不可思议的“进化”和速度渗透到人类社会的各个领域各个环节，超乎寻常地改变着传统的人类生产生活方式。如很多医院已经采用了人工智能仪器来确诊病人病情，很多工厂依靠人工智能检测和完成产品程序化批量生产，不少农村大棚种植也采用了人工智能技术。还有和我们条友最贴近的头条审核机制据说主要也是由人工智能完成。近期有报道称，在人工智能女人研制成功不久，人工智能男人也已产生。毋庸质疑，人工智能正在以无可阻挡的态势改变着我们的生产生活。
人工智能油画
传统经典油画
自然，人工智能也不出意外地渗透到了绘画艺术领域。像近年来我们见到的越来越多且方兴未艾的三D油画就是人工智能的产物。人工智能绘画的介入势必会给传统绘画领域带来不可忽略的影响和冲击，尽管从目前看这种影响还比较式微，但随着人工智能绘画的不断拓展，影响应该会越来越大。
但是我认为，无论人工智能怎么发展，“高级”到什么程度，即便它已经具备了传统绘画的基本功能，它也永远无法替代传统的绘画艺术，这是由传统绘画艺术的内在本质和创作原体所决定的。传统艺术中包含或凝聚着的画家的思想、画家的感情、画家的创新意识还有画家绘画留下的笔触，都是人工智能绘画无法解决的问题。
人工智能油画
传统经典油画
传统绘画艺术延绵发展几千年，是人类智慧的结晶，是人类文明的绚丽瑰宝，是人类精神生活不可或缺的文化取向。传统绘画自身的特点、特性、规律、内在品质、人文价值、独特魅力等是包括人工智能在内的任何高科技都无法替代的。正如电脑打印技术打印出来的字再规范再漂亮也取代不了书法艺术，人工智能人再有“本事”也不能等同于自然人一样。
能不能利用人工智能解决纯数字领域的数学猜想？
答案是不可能
以阿尔法狗为例，阿尔法狗下围棋厉害不是因为他聪明，而是他强大的数据处理能力。阿尔法狗里面储存着各种各样的棋谱，当它在跟棋手对决时，它可以快速并充分地调取相关的棋谱，以此为鉴，加简单地分析和预测，于是就开始下每一步棋。所以人脑很难战胜它，其实并不是它聪明，而是一开始它就作弊了，它每一部棋都是建立在前人的经验之上，就相当于无数个人在帮它下棋，帮它出谋划策，而且它能最快的时间里选择最优方法。所以人脑无论如何，都不是它的对手。
回到提问上来，数学里面的难题，之所以是难题，那是因为目前为止还没很好的解题方法和答案。既然没有答案，那人工智能就无法找到借鉴的经验，因为人工智能就是建立在对以往经验数据进行对比分析，从而找到最优方法，而人工智能本身不具备思考的能力。它调取数据的能力，也不过是人们赋予它的一个算法而已，它只会按照既定的算法去执行，本身并不会作出任何改变。所以你让人工智能去挑战数学难题那是不可能，去参加高考数学考试，这个倒是可以。它可以收集大量的数学习题建立数据库，从中找方法。但是现实中的数学难题，哪里有可以借鉴的方法呢？如果有方法借鉴，那还能叫数学难题吗？
什么是人工智能，人工智能能不能像手机一样普及？
对于人工智能，百度词条上是这么解释的：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
从不同的角度来讲，人工智能的解释也会不同，比如在计算机领域的人士看来，人工智能属于计算机科学的一个分支，而对于生物学、心理学、神经科学等领域的人士看来人工智恩那个也属于它们的学术范围，甚至有些学哲学的人也在刷存在感。
简单解释来讲，人工智能就是在科技发达的当今社会里，人们研究出的用机器代替人类完成复杂工作的程序，给机器赋予人类的思考、学习和工作的模式。当然，这种"复杂工作"往往是人类都无法完成的，所以很多人开始担心未来人工智能将会取代人类，甚至对人类的安全造成威胁，生活中也不乏看到一些人工智能控制人类的电影。
至于人工智能能不能像手机一样普及，答案一定是肯定的，5G时代的到来就是人工智能普及的开始。其实，你现在放下手机，自己观察一下周边的生活就会发现，人工智能早就悄无声息的渗入到社会中了，比如超市的无人收款台，买东西时的刷脸支付，高铁、地铁、飞机的无人驾驶，车位引导，家里的扫地机器人，智能音箱......都属于人工智能在生活中的应用。
再不久的将来，人工智能的应用将会更加广泛，像手机一样普及也是早晚的事儿，而且手中的智能手机也会变成人工智能手机。
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在回复《人类与AI（人工智能）如何相处？（https://www.wukong.com/answer/6955462920969830692/）》中谈了在面对拥有自我意识的机器人，人类该如何与之相处？又该遵从哪些伦理道德？接下来，借着回复此问题，向大家介绍一下AI的三大核心要素（也是AI的三大基石）——数据、算力和算法。
数据是AI算法的“饲料”
在如今这个时代，无时无刻不在产生数据（包括语音、文本、影像等等），AI产业的飞速发展，也萌生了大量垂直领域的数据需求。在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。机器学习中的监督学习（SupervisedLearning）和半监督学习（Semi-supervisedLearning）都要用标注好的数据进行训练（由此催生大量数据标注公司，对未经处理的初级数据进行加工处理,并转换为机器可识别信息），只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。
目前，数据标注是AI的上游基础产业，以人工标注为主，机器标注为辅。最常见的数据标注类型有五种：属性标注（给目标对象打标签）、框选标注（框选出要识别的对象）、轮廓标注（比框选标注更加具体，边缘更加精确）、描点标注（标注出目标对象上细致的特征点）、其他标注（除以上标注外的数据标注类型）。AI算法需要通过数据训练不断完善，而数据标注是大部分AI算法得以有效运行的关键环节。
算法是AI的背后“推手”
AI算法是数据驱动型算法，是AI背后的推动力量。
主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法，目前神经网络算法因为深度学习（源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式）的快速发展而达到了高潮。
南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授认为，今天“AI热潮”的出现主要由于机器学习，尤其是机器学习中的深度学习技术取得了巨大进展，并在大数据和大算力的支持下发挥巨大的威力。
当前最具代表性深度学习算法模型有深度神经网络（DeepNeuralNetwork，简称DNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，简称RNN）、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）。谈到深度学习，DNN和RNN就是深度学习的基础。DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络，是非常庞大的系统，训练出来需要很多数据、很强的算力进行支撑。
算力是基础设施
AI算法模型对于算力的巨大需求，推动了今天芯片业的发展。据OpenAI测算,2012年开始,全球AI训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍,目前计算量已扩大30万倍,远超算力增长速度。
在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。算力源于芯片，通过基础软件的有效组织，最终释放到终端应用上，作为算力的关键基础，AI芯片的性能决定着AI产业的发展。
加快补齐AI芯片短板
从技术架构来看，AI芯片可以分为四大类：通用性芯片（GPU，特点是具备通用性、性能高、功耗高）、半定制化芯片（FPGA，特点是可编程、功耗和通用性一般）、全定制化芯片（ASIC，特点是不能扩展、性能稳定、功耗可控）和类脑芯片（特点是功耗低、响应速度快）。
AI本质上是使用人工神经网络对人脑进行的模拟，旨在替代人们大脑中的生物神经网络。由于每个任务对芯片的要求不同，所以可以使用不同的AI芯片进行训练和推理。
在过去二十年当中，处理器性能以每年大约55%的速度提升，内存性能的提升速度每年只有10%左右，存储速度严重滞后于处理器的计算速度。随着AI技术的发展，所需数据量变得越来越大，计算量越来越多，“内存墙”（指内存性能严重限制CPU性能发挥的现象）的问题越来越严重。因此，存算一体（将部分或全部的计算移到存储中，计算单元和存储单元集成在同一个芯片，在存储单元内完成运算）有望成为解决芯片性能瓶颈及提升效能比的有效技术手段。
目前，数据中心中核心算力芯片各类通用的GPU占主导地位。IDC的研究指出，2020年，中国的GPU服务器占据95%左右的市场份额，是数据中心AI加速方案的首选。但IDC也做出预测，到2024年，其他类型加速芯片的市场份额将快速发展，AI芯片市场呈现多元化发展趋势。
近些年来，我国AI虽然取得了不少的突破和进展（例如小i机器人主导了全球第一个AI情感计算的国际标准），并在国际上具备一定的竞争力，但AI芯片对外依赖较大（根据赛迪智库人工智能产业形势分析课题组研究指出，国内AI芯片厂商需要大量依靠高通、英伟达、AMD等国际巨头供货）,并缺乏AI框架技术（深度学习主流框架TensorFlow、Caffe等均为美国企业或机构掌握）的支撑。
未来人们对科技的依赖会与日俱增，AI也将会成为大国竞争的焦点。为摆脱我国AI的短板，有专家表示AI芯片方面我国可以借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片；算法框架方面则可通过开源形成广泛的应用生态,广泛支持不同类型的AI芯片、硬件设备、应用等。
算法、算力、数据作为AI核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态，随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新，让人类社会从信息化进入智能化。
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OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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