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人工智能技術的未來分析,硬件基礎仍是關鍵點

五度易鏈 2018-11-21 2448 124

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人工智能在近幾年的發展引發了科技界新的發展趨向,眾多企業紛紛投入到人工智能的研究中,人工智能技術可以改變很多行業的現有運轉方式,但是對人工智能的討論也需要落在實地上,今天從人工智能的硬件基礎討論人工智能的行業發展。

【產業鏈圖譜 | 人工智能產業鏈圖譜_人工智能產業鏈全景圖】

【研究報告 | 人工智能行業研究報告】

  人工智能在近幾年的發展引發了科技界新的發展趨向,眾多企業紛紛投入到人工智能的研究中,人工智能技術可以改變很多行業的現有運轉方式,但是對人工智能的討論也需要落在實地上,今天從人工智能的硬件基礎討論人工智能的行業發展。

  以DeepMind的發展為例,DeepMind推出的數字AI系統能夠處理二進制世界的鏈接和點擊共享等問題,在當前市場得到應用。同時,DeepMind還懂得分析用戶心理,通過培養技術的神秘性進行技術推銷。但是技術最后的硬件需求大家了解的很少。

  從科技發展的歷史來看,在RFC(Request For Comments)被發布之后,互聯網的協議逐漸分散。雖然定義協議是分散的,但使用這些協議的核心平臺仍然是專有的并且是封閉的。而思科1990年的首次公開募股開啟了不可思議的Web時代。由于主要的網絡供應商都有自己的硬件,所以雖然局外人可以為協議規范做出貢獻,但只有網絡公司的開發人員才能將這些協議添加到他們的平臺。思科創建了各種公司,然后經歷各種收購或合并,直至互聯網泡沫破滅。這之后的操作系統、桌面應用程序也都經歷了類似的戰斗。無論是20世紀90年代的Netscape和IE,還是今天的Chrome、IE和Firefox,瀏覽器一直是令人垂涎的應用程序,因為它是網絡的前端。

  技術的發展最后真正仍然要突破硬件技術的瓶頸。

  首先,是摩爾定律的扁平化。1958年,第一個集成電路包含了2個晶體管,體積相當大,覆蓋一平方厘米。到1971年,“摩爾定律”在集成芯片性能的指數級增長中變得明顯;2300個晶體管在同一表面上,與以前一樣。到2014年,IBM P8處理器擁有多達42億個晶體管和16個核心,所有這些覆蓋在650平方毫米。在給定的硅片上,你能裝多少個晶體管是有一個自然的限制的,而且我們很快就會達到這個極限。

  此外是,機器學習應用,尤其是在語音和圖像識別中的并行問題。我們看到谷歌對圖像進行識別時候,并不知道它的運算需要1600個處理器進行技術處理,這也就代表了我們不能在移動設備運行這些算法,如果我們想要運行這些算法,需要依賴云的計算能力。而終端計算帶來的用戶體驗和數據安全性是云計算不能給予的。所以需要對機器學習的算法使用范圍進行適當的優化,才能提升用戶的用戶體驗,促進人工智能的未來發展。

  設備變熱的原因,以及我們當前計算機硬件設計的主要問題,是所謂的“馮諾依曼瓶頸”:經典的計算機架構將數據處理與數據存儲分離開來,這意味著數據需要在計算過程中從一個地方轉移到另一個地方。并行度通過分解計算和分布處理來解決部分問題,但你仍然需要在最后移動數據,將所有的數據都轉換成期望的輸出。那么,如果有一種方法可以完全消除硬件瓶頸呢?如果處理和數據在同一個地方,無需移動,也不會產生熱量或消耗那么多的能量,那會怎樣呢?畢竟,我們的大腦就是這樣工作的:我們沒有像計算機那樣處理數據和存儲數據的獨立區域,所有的事情都發生在我們的神經元上。

  在二十世紀九十年代,人工智能就已經出現在了大家的視野中,現在人工智能已經經過了三十年發展,現在人工智能已經被賦予了“第四次工業革命”的重任,在各行各業都被列為重要的投資方向,掌握好技術的硬件需求,才能在未來的競爭中實現持續的突破。


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