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深度学习的理论现在还不够成熟，很多时候需要大量尝试。神经网络需要多少个隐层来训练，到底需要多少有效的参数等，都没有很好的理论解释。很多研究者在建立多层神经网络的时候，还是花了很多时间在枯燥的参数调试上。处理同样一个难题，如果A机构做一次运算需要十天，而B机构只需要一天，B机构就能做更多实验，积累更多经验，获得更大成就。因此强大的计算力很关键，这是人工智能的第三块基石。
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很多数据量超大的问题只有超越人类大脑的计算力才能进行处理。
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以癌症治疗为例。癌症之所以治不好，是因为癌细胞在变化。正常细胞复制错了就成为癌细胞，一旦细胞复制错了就不按照规律复制了，会一错再错。抗癌药开始控制得很好，后来无效了，原因就是细胞变异了。治疗癌症唯一的希望是细胞变，药也变。但靠传统做法，这种疗法的成本高达10亿美元。所有可能的恶性基因复制错误和各种癌症的组合是几百万到上千万种，出路是利用大数据技术，在这上千万种组合中找到各种真正导致癌变的组合，并对每种组合都找到相应的药物，形成一个很大的药品库，那么每个癌症患者的细胞发生病变，只要从药品库中选一种合适的药即可，而无须去发明新药。发明这些药物形成药品库的总成本无疑是巨大的，但平摊到全球所有癌症患者身上，人均只需3万多人民币。在现代保险制度的帮助下，这笔钱是大部分人都承担得起的。
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再以交通调度为例。在阿里的人工智能调度交通的应用中，智能机器要对一个城市成千上万个路段的海量历史数据进行处理和学习，以获得全天的路况模拟，再结合每个路口新传回来的车辆识别、车速识别等智能视频信息，来做全局的、实时的分析。这对数据处理能力的要求无疑是极高的。
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法国哲学家德日进曾感慨：“我一直在思考那些让人惊叹的电子仪器……有了它们，我们的计算和综合思维能力增强了，工作和研究进程成倍加快，对这些进步……即使用叹为观止来形容也毫不为过。”
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进入信息社会后，经济增长的根本动力是摩尔定律。摩尔定律提出于1965年，简单来说就是，每一美元所能买到的计算机（集成电路）性能，将每隔18个月翻一番，或者说同样性能的集成电路在18个月后会便宜一半。摩尔定律的有效性持续了约半个世纪，计算能力的指数型增长带来了全球的自动化和信息化。
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2011年，一台iPad 2的计算能力可达到1600MIPS（计算机每秒执行的百万指令数），购买这样的计算能力只需要499美元。2012年10月发布的iPad 4的计算能力已经高达17056MIPS，是1年前的10倍多，却和iPad 2卖了一样的价格。
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在20世纪50年代，购买一台iPad 2的计算能力的计算机要花100万亿美元。而2015年全世界GDP总量仅为77.3万亿美元，其中只有美国和中国的GDP超过10万亿美元。这意味着如果带着一台iPad 2穿越到60年前，你就是全球首富！
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随着大数据时代的到来，各机构对于提高计算能力的需求越来越大，传统计算机在发展中已经逐渐遭遇功耗墙、通信墙等一系列问题，其性能增长越来越困难，除了前面提到的比CPU更快的GPU，量子计算的潜力更加逆天。
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量子计算机运行的是量子算法，处理速度极其惊人。与量子计算相比，目前全世界计算机的计算能力都非常弱。中国科协副主席、量子卫星首席科学家潘建伟2016年预测，不到十年左右的时间，就能够造出一种专用的量子计算机或者叫作量子模拟机，在某些计算能力上要比目前最快的传统计算机快百亿倍甚至更多。在计算能力凶猛的量子计算机面前，传统传输的密件就像在裸奔一样。
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量子计算机为什么能比常规计算机强大这么多？因为普通计算机只能按照时间顺序一个个地解决问题，而量子计算机却可以同时解决多个问题。传统计算技术可以比作在图书馆中看书，一次看一本；而与之相比，量子计算技术则是一次读完整个图书馆。这就是量子计算的逆天力量。
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利用量子计算的超快计算速度，人工智能研究人员可以开发更智能、反应更灵敏的学习系统。
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有专家认为量子计算将在30年内带来像欧洲工业革命一样的巨变，超强的计算力将提供更加精准的天气预报，大幅提升新药开发的效率，提升调度效率化解交通拥堵，提高国土安全情报分析能力，提供安全的加密通信，应付太空望远镜获得的更多数据……
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2001年，IBM发表文章说：“在未来的几十年里，量子计算机很可能会走出科幻小说与科研实验室（主要在IBM），进入实际应用。”仅仅过了15年，2016年5月，IBM的研究团队就首次将该公司的量子计算机接入云端服务向大众公开，并且IBM希望几年之内就能开发出可用于量子计算机的实验芯片。
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2016年8月，英国网络量子信息技术中心的科学家已经将量子逻辑门的精度提升到了99%，这一精度已经达到了实际构建一台量子计算机所需的理论精度基准。同月，中国量子计算机研发也取得突破性进展，中国科技大学量子实验室成功研发了半导体量子芯片和量子存储。量子芯片相当于未来量子计算机的大脑，研制成功后可实现量子计算机的逻辑运算和信息处理，量子储存则有助于实现超远距离量子态量子信息传输。
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除了追求单个机器计算能力的不断进化，人工智能要实现强算力还需要依靠云端的服务器集群，即云计算。仅仅依靠单一处理器性能的提升无法应对增长更快的数据量，而且当数据量提高一万倍时，计算量通常会增加几十万倍甚至上亿倍。就算少量超级计算机能搞定这样庞大的计算量，它的价格也不具备普及性。因此，要将一个大的计算任务分到很多台便宜的处理器上去做并行计算，这就是云计算的重大意义。
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阿尔法狗的计算能力比1997年战胜世界围棋冠军的“深蓝”强大了3万倍，但它不会拥有“深蓝”如房子般的体积，它只是在“云端”的一个无形的系统，它的处理需求会被分配给一个或多个数据中心里的N台计算机中，这就是云计算的魅力所在。
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智能机器的可怕在于，它们的脑子可能是数据中心后的几万台甚至上百万台的服务器。比如智能无人驾驶需要大量导航数据，而这些数据是托管在基于云计算技术的远程服务器里的。
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云计算平台可以划分为三类：以数据存储为主的存储型云平台，以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储兼顾的综合云计算平台。
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信息的储存能力和处理效率是衡量文明发达程度的重要指标。
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在远古时期，背诵史诗的民间艺人承担着储存关键信息的功能，后来各民族发展出了文字和印刷术，信息储存能力得以大幅提升；九九乘法表和算盘则是用来提升信息处理效率的。
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到了信息社会，信息储存变得十分廉价了，大家想想自己的电脑硬盘能装下多少电子书就知道了；摩尔定律、量子计算则是大幅提升信息处理效率的，因此计算机革命必然会加快人类文明的发展速度。
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云计算技术既能提升信息储存能力，也能提升信息处理效率，因此可以大幅推动人工智能的发展，堪称人工智能的“大脑”。过去仅训练深度神经网络模型对某一物体的认知就要花费近一年时间，而现在这个时间被缩短到几天内。通过云计算技术，“谷歌大脑”能在上百万台的计算机上做神经网络，海量的计算能力让人工智能变得非常聪明，可以处理很多的智能问题。
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总之，人工智能的“智力”水平将随着计算力的快速提升而持续进步。
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三大能力：人工智能全面挑战人类智能
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