眾所周知，人工智能的三大要素是算力、算法和大數據。那麼人工智能與人的智能相比，目前到底達到什麼程度？可以說在某些領域已經遠遠超越人類，但是在另一些領域又達不到人類智能的平均水平。
作為人，在某個場景中遇到一件事情，從感知（收集數據）到認知（發現規律）再到決策，就完成了一個智能過程。對於一件事情，每個人的處理方式的圓滿程度不一樣，綜合起來就是效能，是可以量化的。同樣，機器模仿人的智能，其處理事情的方式也有效能，可以稱之為人工智能效能，同樣可以被量化。
量化後的人工智能效能就可以被定量地描述，與人類智能比較，從而發掘出更多架構之間的細節。
E為人工智能效能，可以用人類平均做一件事的時間和數量進行標定。比如一個人從感知、認知到做出決策所耗費的時間長短，時間越短效能越高。
X為算力，可以用人類平均算一道數學題的時間標定。
Y為數據，可以用人類生活中在分類場景中的典型事件作為單元進行量化。
人工智能效能公式含義：
人工智能效能等於算力乘以數據再乘以算法的平方。
從公式我們可以看出，在影響人工智能效能的因素中，算法的影響力最大，其次是數據和算力。
以目前計算機的發展程度，計算機的算力遠遠超過人類，所以目前人工智能中算力的貢獻是巨大的，也是最具確定性的因素，並且隨著人工智能芯片的發展，算法的發展越來越快了，在可以預見的未來，隨著量子計算機的出現，算力在人工智能中的貢獻有可能超越數據，成為決定性的因素。就算在算法沒有突破的情況下，人工智能效能也會有突破性的提高。
隨著信息化應用的深入，信息系統能夠像人一樣感知世界，各種場景中每時每刻都產生出巨量數據進入信息系統，這些數據就是大數據。相比古人，現代社會一天產生的可以被信息系統利用的數據比古代社會幾年產生的數據都多。因此，人工智能隨著信息化應用的深入而產生突破，可以說是大數據的功勞。
古人和現代人的計算能力沒有太大的區別，而古人卻依靠本身的算力，在掌握數據有限的情況下，精確地創造了天文曆法等成果。古人利用《易經》的先進算法，預測出很多現象。可見算法的倍增作用，使得人的智能效能呈幾何倍數的增長。
人工智能在某些領域已經超過人類，其效能超越了人類幾個數量級，可以說是算力、算法、大數據綜合作用的結果，而其中算力和數據的貢獻尤其大。
而在一些領域，人工智能效能還達不到人類的水平。在人工智能有著巨大的算力、數據優勢的情況下，只能說是算法落後。
所以從以上公式我們還可以定量地計算出算法的級別，以找出薄弱環節，發展人工智能。
以上公式是對人工智能效能量化的探索，以量化人工智能各組成要素。
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