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人工智能技術(shù)的未來分析,硬件基礎(chǔ)仍是關(guān)鍵點

五度易鏈 2018-11-21 2448 124

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大數(shù)據(jù)治理

全面提升數(shù)據(jù)價值

賦能業(yè)務(wù)提質(zhì)增效

人工智能在近幾年的發(fā)展引發(fā)了科技界新的發(fā)展趨向,眾多企業(yè)紛紛投入到人工智能的研究中,人工智能技術(shù)可以改變很多行業(yè)的現(xiàn)有運轉(zhuǎn)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(chǔ)討論人工智能的行業(yè)發(fā)展。

【產(chǎn)業(yè)鏈圖譜 | 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜_人工智能產(chǎn)業(yè)鏈全景圖】

【研究報告 | 人工智能行業(yè)研究報告】

  人工智能在近幾年的發(fā)展引發(fā)了科技界新的發(fā)展趨向,眾多企業(yè)紛紛投入到人工智能的研究中,人工智能技術(shù)可以改變很多行業(yè)的現(xiàn)有運轉(zhuǎn)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(chǔ)討論人工智能的行業(yè)發(fā)展。

  以DeepMind的發(fā)展為例,DeepMind推出的數(shù)字AI系統(tǒng)能夠處理二進(jìn)制世界的鏈接和點擊共享等問題,在當(dāng)前市場得到應(yīng)用。同時,DeepMind還懂得分析用戶心理,通過培養(yǎng)技術(shù)的神秘性進(jìn)行技術(shù)推銷。但是技術(shù)最后的硬件需求大家了解的很少。

  從科技發(fā)展的歷史來看,在RFC(Request For Comments)被發(fā)布之后,互聯(lián)網(wǎng)的協(xié)議逐漸分散。雖然定義協(xié)議是分散的,但使用這些協(xié)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(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商都有自己的硬件,所以雖然局外人可以為協(xié)議規(guī)范做出貢獻(xiàn),但只有網(wǎng)絡(luò)公司的開發(fā)人員才能將這些協(xié)議添加到他們的平臺。思科創(chuàng)建了各種公司,然后經(jīng)歷各種收購或合并,直至互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅。這之后的操作系統(tǒng)、桌面應(yīng)用程序也都經(jīng)歷了類似的戰(zhàn)斗。無論是20世紀(jì)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(yīng)用程序,因為它是網(wǎng)絡(luò)的前端。

  技術(shù)的發(fā)展最后真正仍然要突破硬件技術(shù)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(dāng)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(shù)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(dá)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(dá)到這個極限。

  此外是,機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)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(jìn)行識別時候,并不知道它的運算需要1600個處理器進(jìn)行技術(shù)處理,這也就代表了我們不能在移動設(shè)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(shù)據(jù)安全性是云計算不能給予的。所以需要對機(jī)器學(xué)習(xí)的算法使用范圍進(jìn)行適當(dāng)?shù)膬?yōu)化,才能提升用戶的用戶體驗,促進(jìn)人工智能的未來發(fā)展。

  設(shè)備變熱的原因,以及我們當(dāng)前計算機(jī)硬件設(shè)計的主要問題,是所謂的“馮諾依曼瓶頸”:經(jīng)典的計算機(jī)架構(gòu)將數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)存儲分離開來,這意味著數(shù)據(jù)需要在計算過程中從一個地方轉(zhuǎn)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(shù)據(jù),將所有的數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)在同一個地方,無需移動,也不會產(chǎn)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(jī)那樣處理數(shù)據(jù)和存儲數(shù)據(jù)的獨立區(qū)域,所有的事情都發(fā)生在我們的神經(jīng)元上。

  在二十世紀(jì)九十年代,人工智能就已經(jīng)出現(xiàn)在了大家的視野中,現(xiàn)在人工智能已經(jīng)經(jīng)過了三十年發(fā)展,現(xiàn)在人工智能已經(jīng)被賦予了“第四次工業(yè)革命”的重任,在各行各業(yè)都被列為重要的投資方向,掌握好技術(shù)的硬件需求,才能在未來的競爭中實現(xiàn)持續(xù)的突破。


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