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人工智能快速發展的三要素

姚小熊27 ? 來源:人工智能實驗室 ? 作者:人工智能實驗室 ? 2020-12-18 09:40 ? 次閱讀

算法、算力和數據,是人工智能快速發展的三個要素。首先在算法上的突破,才讓人工智能的商業化發展看到了希望。其次,計算能力的提升,使得復雜的算法得以實現,快速得出訓練成果,降低成本。最后,大數據時代為人工智能的訓練學習提供了大量的資料。離開其中任何一樣,人工智能都無法實現大規模商業化應用。

1. 算法

算法是人工智能發展的基礎,現在主要應用的深度學習算法。算法框架中諸如Caffe、TensorFlow、Torch等大多數已經實現了開源,成為大多數工程師的選擇,對行業的加速發展和人才的培養起到了非常大的作用。

全球的開源平臺的成熟,也使得中國企業能夠快速地復制其他地區開發的先進算法。就應用層面而言,中國的算法發展程度與其他國家并無太大差距。事實上,中國在語言識別的人工智能算法上取得了突破性進展,在世界上領先。

2. 算力

計算能力是人工智能的基礎設施之一,因此具有較高的戰略意義。GPU(圖形處理器)強大的并行計算能力顯著提升了計算機的性能,而且降低了成本。英偉達最新的GTX1080游戲顯卡擁有9TFLOPS的浮點性能,但是價格只要700美元。每GFLOPS的算力成本只有8美分。而1961年的IBM1620要提供1 GFLOPS的算力,費用大概是9萬億美分。

在算力部門,英偉達、英特爾AMD這全球最大的三家芯片供應商,負責提供GPU和CPU。硅谷也在針對性發展FPGU(現場可編程門陣列)和ASIC(專用集成電路),應用于人工智能計算。云計算和超級計算機也在為人工智能的發展提供服務。

3. 數據

人工智能系統必須通過大量的數據來“訓練”自己,才能不斷提升輸出結果的質量。擁有的高質量數據越多,神經網絡就會變得越有效率。

人工智能的根基是訓練,就如同人類如果要獲取一定的技能,那必須經過不斷地訓練才能獲得,而且有熟能生巧之說。AI也是如此,只有經過大量的訓練,神經網絡才能總結出規律,應用到新的樣本上。如果現實中出現了訓練集中從未有過的場景,則網絡會基本處于瞎猜狀態,正確率可想而知。比如需要識別勺子,但訓練集中勺子總和碗一起出現,網絡很可能學到的是碗的特征,如果新的圖片只有碗,沒有勺子,依然很可能被分類為勺子。因此,對于AI而言,大量的數據太重要了,而且需要覆蓋各種可能的場景,這樣才能得到一個表現良好的模型,看起來更智能。
責任編輯:YYX

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