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从算法和芯片入手推动人工智能应用创新

  • 产品时间:2022-02-27 01:07
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简要描述:2016年初,一场人机大战沦为万众瞩目的焦点,谷歌AlphaGo大胜世界围棋冠军李世石,堪称引起白热化辩论。尽管这场世纪大战硝烟散尽,但AlphaGo的精彩展现出让由此引起的人工智能热潮减反增。在这股热潮下,很多行业都开始向人工智能演变,人工智能时代早已悄悄来临,而人工智能也将很大地提高和拓展人类的能力边界,对增进技术创新、提高国家竞争优势,乃至推展人类社会发展产生深远影响。...

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本文摘要:2016年初,一场人机大战沦为万众瞩目的焦点,谷歌AlphaGo大胜世界围棋冠军李世石,堪称引起白热化辩论。尽管这场世纪大战硝烟散尽,但AlphaGo的精彩展现出让由此引起的人工智能热潮减反增。在这股热潮下,很多行业都开始向人工智能演变,人工智能时代早已悄悄来临,而人工智能也将很大地提高和拓展人类的能力边界,对增进技术创新、提高国家竞争优势,乃至推展人类社会发展产生深远影响。

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2016年初,一场人机大战沦为万众瞩目的焦点,谷歌AlphaGo大胜世界围棋冠军李世石,堪称引起白热化辩论。尽管这场世纪大战硝烟散尽,但AlphaGo的精彩展现出让由此引起的人工智能热潮减反增。在这股热潮下,很多行业都开始向人工智能演变,人工智能时代早已悄悄来临,而人工智能也将很大地提高和拓展人类的能力边界,对增进技术创新、提高国家竞争优势,乃至推展人类社会发展产生深远影响。

  我国人工智能正在向标准化应用于过度  纵观国内的人工智能产业发展,在整个产业链上主要由基础技术、人工智能技术和人工智能应用于三个核心环节包含。从这三个方面,我们可以看见国内人工智能产业的发展脉络,可以对人工智能的应用于展开解析。  人工智能的基础技术主要依赖云计算技术和大数据技术。

在这方面,国内市场的规模是极大的。产业界对待云计算技术和大数据技术已不同于早期全然地自学、仿效的业务模式,而是更加稳健地采纳它,大大挖出其中蕴含的极大价值,并依据服务性质的有所不同,建构出有人工智能的基础平台。  这些平台从基础设施、平台服务、软件应用服务等层面,为人工智能技术的构建和人工智能应用于的落地获取了基础的后台确保和构建前提。例如,云创大数据发售的深度自学一体机,就是在大数据基础上发售的人工智能平台,有助研究者很快了解到人工智能的核心领域。

  人工智能技术专心于模式识别、机器学习和嵌入式三个方面。模式识别偏重于对信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据方面的处置,如语音辨识、人脸识别等。机器学习覆盖面积了从标准化人工智能应用于到专用人工智能应用于的大多数领域,如计算机视觉、自然语言处置、生物特征辨识、DNA测序等。嵌入式既还包括了人与系统的语音交互,也包括了人与机器人实体的物理交互。

  国内人工智能技术在应用于层面主要探讨于计算机视觉、语音辨识和语言技术处置领域。其中的代表企业还包括科大讯飞、百度、阿里巴巴、、旷视科技、格灵深瞳等。  人工智能应用于则牵涉到到专用应用于和标准化应用于两个方面。

其中,专用领域的应用于涵括了目前国内人工智能应用于的大多数应用于,还包括各领域的人脸识别、语音辨识、智能机器人等方面。而通用型应用于则侧重于智能家居、智能农业、智能医疗等领域的标准化解决方案。目前,国内人工智能应用于正处于由专业应用于向标准化应用于过度的发展阶段。  从算法和芯片应从,推展人工智能应用于创意  我国人工智能领域的研究累积和发达国家比起差距并不大。

如果能在国家战略层面,制订针对人工智能的全面前进计划,不会给我国带给构建急弯转弯、提高综合国力和影响力的绝佳机会。  我们应当大力推展人工智能发展,守住人工智能应用于创意制高点,助力国家产业转型升级,谋求构成全球竞争优势。

  这必须再行创意人工智能算法。作为人工智能构建的核心,算法是未来全球人工智能行业仅次于的竞争门槛。但国内基本上还是在自学国外的算法,缺少对算法的自主创新。

虽然在工程学算法上我国已获得了阶段性突破,但是基于理解层面的算法水平还亟需提升,这也是未来竞争的核心领域。  目前,专用化领域的场景应用于仍是研发和投资的核心,基础技术的成熟期也带给了存储容量和机器学习等人工智能技术的提高,但受限于现阶段运算能力以及大规模CPU和GPU的分段解决方案,国内人工智能的发展主要集中于计算机视觉、语音辨识、智能生活等方向上。

  因此,通过算法的创意、技术的演变、数据的累积进化和超算平台的应用于,未来我国人工智能产业的发展趋势不应由专用化领域的场景应用于向语音、视觉等领域的通用化解决方案发展。  未来人工智能的竞争重点将在机器学习领域,即监督自学、非监督自学和强化自学三个方面。预计,算法的竞争将转入白热化阶段。

只有在算法层面突破,国家或企业才能在图像识别和计算机视觉领域获得突破性进展和国际技术水平。  下一步,我国要做到的是研发人工智能芯片。在目前对人工智能技术的大量辩论中,有一点更容易被忽视,那就是支撑人工智能运营的芯片。

人脑是千亿神经元、百万亿神经元包含的简单网络,现有芯片和这个还不存在多个数量级差距。因此,我们必须从芯片上谋求突破,强化芯片的并行计算能力,在高速的状态下分析海量的数据;提升芯片的编程专用性、高性能、低功耗,在大规模服务器部署或资源有限的嵌入式应用方面反映潜力;同时做将性能和功耗极致融合。  以谷歌的TPU芯片为事例,与市面上的FPGA和GPU相比,其每瓦性能呈圆形倍数提高。该芯片对于减少的运算精度有更高容忍度。

也就是说,它每次运作必须的晶体管较较少,并因此能超过更高的每秒运算次数。在我国,中国科学院计算技术研究所公布的寒武纪处理器芯片和云自创大数据将要公布的深度自学芯片,就是在这个领域的探寻。


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