众所周知，人工智能的三大要素是算力、算法和大数据。那么人工智能与人的智能相比，目前到底达到什么程度?可以说在某些领域已经远远超越人类，但是在另一些领域又达不到人类智能的平均水平。
作为人，在某个场景中遇到一件事情，从感知(收集数据)到认知(发现规律)再到决策，就完成了一个智能过程。对于一件事情，每个人的处理方式的圆满程度不一样，综合起来就是效能，是可以量化的。同样，机器模仿人的智能，其处理事情的方式也有效能，可以称之为人工智能效能，同样可以被量化。
量化后的人工智能效能就可以被定量地描述，与人类智能比较，从而发掘出更多架构之间的细节。
E为人工智能效能，可以用人类平均做一件事的时间和数量进行标定。比如一个人从感知、认知到做出决策所耗费的时间长短，时间越短效能越高。
X为算力，可以用人类平均算一道数学题的时间标定。
Y为数据，可以用人类生活中在分类场景中的典型事件作为单元进行量化。
人工智能效能公式含义:
人工智能效能等于算力乘以数据再乘以算法的平方。
从公式我们可以看出，在影响人工智能效能的因素中，算法的影响力最大，其次是数据和算力。
以目前计算机的发展程度，计算机的算力远远超过人类，所以目前人工智能中算力的贡献是巨大的，也是最具确定性的因素，并且随着人工智能芯片的发展，算法的发展越来越快了，在可以预见的未来，随着量子计算机的出现，算力在人工智能中的贡献有可能超越数据，成为决定性的因素。就算在算法没有突破的情况下，人工智能效能也会有突破性的提高。
随着信息化应用的深入，信息系统能够像人一样感知世界，各种场景中每时每刻都产生出巨量数据进入信息系统，这些数据就是大数据。相比古人，现代社会一天产生的可以被信息系统利用的数据比古代社会几年产生的数据都多。因此，人工智能随着信息化应用的深入而产生突破，可以说是大数据的功劳。
古人和现代人的计算能力没有太大的区别，而古人却依靠本身的算力，在掌握数据有限的情况下，精确地创造了天文历法等成果。古人利用《易经》的先进算法，预测出很多现象。可见算法的倍增作用，使得人的智能效能呈几何倍数的增长。
人工智能在某些领域已经超过人类，其效能超越了人类几个数量级，可以说是算力、算法、大数据综合作用的结果，而其中算力和数据的贡献尤其大。
而在一些领域，人工智能效能还达不到人类的水平。在人工智能有着巨大的算力、数据优势的情况下，只能说是算法落后。
所以从以上公式我们还可以定量地计算出算法的级别，以找出薄弱环节，发展人工智能。
以上公式是对人工智能效能量化的探索，以量化人工智能各组成要素。
