中评社北京1月14日电／据科技日报报道，像人先算法、类样数据和算力被视为推动人工智能发展的聪明三大要素，其中算力更是突破被形容为支撑人工智能走向应用的“发动机”。人工智能研究组织OpenAI最近指出，算力“高级人工智能所需的极限计算能力每三个半月就会翻一番”。　　近日，像人先脸谱（Facebook）人工智能副总裁杰罗姆·佩森蒂在接受《连线》杂志采访时认为，类样AI科研成本的聪明持续上涨，或导致我们在该领域的突破研究碰壁，现在已经到了一个需要从成本效益等方面考虑的算力地步，我们需要清楚如何从现有的极限计算力中获得最大的收益。　　那么，像人先为何人工智能需要如此强大的类样计算能力？计算能力是否会限制人工智能的发展？我们能否不断满足人工智能持续扩大的计算需求？　　人工智能“动脑”　背后算力消耗惊人　　“2016年3月，谷歌人工智能阿尔法围棋（AlphaGo）战胜韩国棋手李世石时，聪明人们慨叹人工智能的强大，而其背后巨大的‘付出’却鲜为人知——数千台服务器、上千块CPU、高性能显卡以及对弈一场棋所消耗的惊人电量。”远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲在接受科技日报记者采访时表示。　　“相比云计算和大数据等应用，人工智能对计算力的需求几乎无止境。”中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东指出。　　据介绍，人工智能最大的挑战之一是识别度不高、准确度不高，提高准确度就要提高模型的规模和精细度，提高线下训练的频次，这需要更强的计算力。准确度也是算出来的，比如大型互联网公司或者知名人工智能创业公司，有能力部署规模比较大的人工智能计算平台，算法的模型已经达到千亿参数、万亿的训练数据集规模。

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