大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于国家为何发展人工智能的问题，于是小编就整理了2个相关介绍国家为何发展人工智能的解答，让我们一起看看吧。
为什么要发展人工智能和机器人？
怎么样发展人工智能和机器人？
因为人工智能，他可以解决我们人类不能够解决的问题，而机器人的它能够帮助我们人类去打到我们不能达到的目的，比如说一些危险的情况，比如说我们的排名等等，这一些危险的工作，或者说一些具备辐射的工作，这些我们的人工智能和机器人都能够替我们人类达到。
发展人工智能和机器人可以帮助人类做很多事情，可以做很多人类不能做的事情。
比如扫地机器人，可以打扫房间，陪读机器人可以帮助孩子学习，商务机器人可以帮助企业节省人工成本，而且一些重复繁琐的工作都可以让机器人去做。
机器人能够代替人类工作、学习、做家务、甚至能够帮忙看护老人，帮助人类解决环境、医疗、贫困等难题，从这个方面来说，人工智能的发展对人类有极大的好处。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
我们致力于发展人工智能，这是因为互联网的衰退让人工智能成为了下一个风口，同时人工智能的广泛运用也让发展人工智能成为必要。
人工智能为何能发展迅速？
当前人工智能发展迅速，已充分应用于多个产业及人们生活领域。其得以迅速发展，依赖三要素：数据、算法和算力。但无论是数据还是算法，都离不开算力的支撑，算力已成为人工智能发展的关键要素。计算力和人工智能是相辅相成的，计算力的水平限制着人工智能的发展和应用。
从产业需求看，AI方面的数据量与算力需求处于循环增强状态，数据量的不断增加要求更强的算力处理数据，同时哺育人工智能等新技术不断训练、应用，这些技术的落地应用产生又催生更多数据、反过对算力提出巨大需求。
再看算法，据OpenAI测算，从2012年开始，全球人工智能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，计算量扩大了30万倍，远超算力的增长速度，截至到2020年，深度学习模型对算力的需求达到了每天百亿亿次的计算需求。
例如2020年2月，微软发布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高达到175亿，使用125POPS AI计算力完成单次训练就需要一天以上。随后，OpenAI又提出了GPT-3模型，参数量更达到1750亿，对算力的消耗达到3640PetaFLOPS/s-day。
由此可见，要推动人工智能持续获得迅速发展，无论是现在和未来，算力的加码都是大势所趋。目前，据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》显示，我国计算力指数评估分数达到66分，处于全球第一梯队。较之美国，我国也是AI算力支出占总算力支出最高的国家之一，AI算力支出占总算力支出的比例达到14.1%。这将利好人工智能的加速发展。
首先，目前人工智能依然处在行业发展的初期，虽然市场上出现了大量的人工智能产品，但是这些智能化产品几乎都有严格的使用场景限制，属于“弱人工智能”，因此人工智能虽然在当下的大数据时代得到了一定的发展，但是学科的整体发展速度还是比较平稳的。
随着大数据技术的发展，人工智能迎来了前所未有的发展机会，在自然语言处理、机器学习和计算机视觉等领域都取得了一定的突破，因为这些领域都对数据有大量的要求，尤其是机器学习领域。可以说，数据量越大效果就越好。基于机器学习的不少产品得到了一定范围的使用，比如在自动驾驶领域、智慧医疗、智慧教育等领域都有一定的应用，所以目前市场上对于人工智能的宣传比较多，相关的智能化产品也越来越丰富。
人工智能作为产业互联网赋能传统行业的重要技术之一，在产业互联网落地应用的过程中也会得到更多的关注和发展。在产业互联网建设的过程中，人工智能产品将更容易发挥作用，一方面原因是产业互联网有相对完善的技术支撑，包括物联网、大数据、云计算等，另一方面原因是产业互联网的应用场景往往比较固定，这对于现阶段的智能体来说是比较重要的。另外，在不少传统行业领域，比如汽车制造领域，已经积累了大量智能体（工业机器人）的使用经验，这对于智能体在传统行业的普及也会起到一定的促进作用。
随着大数据、云计算和物联网的落地应用，未来人工智能领域的发展空间还是非常值得期待的，所以学习人工智能相关的[_a***_]会对未来的职场发展起到一定的帮助作用。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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到此，以上就是小编对于国家为何发展人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于国家为何发展人工智能的2点解答对大家有用。
