人工智能的出现是为了更智能地服务人类。用户的需求是人工智能技术发展的动力和必然方向。根据IDC的研究，2020年，中国的GPU服务器将占据约95%的市场份额，成为数据中心AI加速解决方案的首选。DNN可以理解为一个有很多隐含层的神经网络，是一个非常庞大的系统。它在训练的时候需要大量的数据和强大的计算能力来支撑。
人工智能的出现，是为了更智能的服务人类。人工智能的本质是使事物具有人类的思考能力，将人们在生活生产和科学研究等领域发挥积极作用。实现方法是通过计算机的高级算法计算，比如统计学神经网络算法，需要较高的数学知识才能进行研究。人工智能的核心一共有5个方面，它们分别是语音识别计算机视觉自然语言处理机器学习机器人。
正是因为有了这些核心技术，才可以让人工智能更加产业化，当人工智能产业化了以后，就可以带来比较广泛的子产业。比如计算机视觉方面，可以运用在人脸识别。还可以运用在医学方面，可以进行有效的医疗成像。比如还有机器人这个核心技术，不仅可以实现无人机，还可以代替人类做一些工作。另外还有机器学习这项核心技术，应用这项技术可以有效的甄别那些诈骗的行为，还可以运用在公共卫生或者天然气的勘探方面等等。
人工智能作为一种科学技术，在其发展过程中必然遵循自然科学规律，依赖其现实条件和发展机理，是可以被认知和预测的。当前，人工智能的具体技术路线多种多样，未来发展充满无限可能性。未来人工智能必须具备良好的可解释性，使其学习模式和相应决策能够被人类用户所理解。用户的需求是人工智能技术发展的前进动力和必然指向。
人工智能的原理是什么？
谢邀！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Supervised Learning和半监督学习Semi-supervised Learning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。
目前最具代表性的深度学习算法模型是深度神经网络，简称DNN递归神经网络，简称RNN卷积神经网络，简称CNN。说到深度学习，DNN和RNN是深度学习的基础。
