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人工智能在标准化中被应用于过度放眼
时间:2020-11-01 来源:首页 浏览量 54808 次
本文摘要:机器学习的展望面积是从标准化人工智能的应用到专用人工智能的应用的很多领域,如计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、DNA测序等。现在专业化领域的场景应用依然是研究开发和投资的核心,基础技术的成熟期也带来了记忆容量和机器学习等人工智能技术的提高,但仅限于现阶段的运算能力和大规模CPU和GPU的阶段性解决方案,国内人工智能的发展主要是计算机视觉因此,随着算法的创造性、技术的发展、数据的累积进化和超计算平台的应用,未来中国人工智能产业的发展趋势不应该应用于从专业化领域场景到语音、视觉等领域的通用化解决方案的发展。

算法

2016年初,人机战争开始受到关注,谷歌alphago战胜了世界围棋冠军李世石,引起了白热化的讨论。尽管本世纪的大战硝烟弥漫,阿尔法go的精彩表现却逆转了由此产生的人工智能热潮。在这一热潮下,许多行业开始发展为人工智能,人工智能时代已经悄然到来,人工智能也大大提高了人类的能力边界,增进了技术创新,提高了国家竞争优势,进而对推进人类社会的发展产生了深远的影响。

中国人工智能在标准化中被应用于过度放眼国内人工智能产业的发展,整个产业链主要将基础技术、人工智能技术和人工智能应用于三个核心环节。从这三个方面可以看到国内人工智能产业发展的脉络,可以在人工智能的应用中展开分析。

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,国内市场规模极大。产业界早期完全自学云计算技术和大数据技术,与模仿的业务模式不同,更稳健地采用它,极大地挖掘其中的巨大价值,根据服务的性质,构建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的落地获得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复合机是基于大数据发售的人工智能平台,有助于研究者很快了解人工智能的核心领域。

人工智能技术专注于模式识别、机器学习、嵌入式三个方面。模式识别的重点是对语音识别、面部识别等信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据的处理。机器学习的展望面积是从标准化人工智能的应用到专用人工智能的应用的很多领域,如计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、DNA测序等。嵌入式既包括人与系统的语音交互,也包括人与机器人实体的物理交互。

国内人工智能技术在应用水平上主要探讨在计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域。其中的代表企业还包括科大通信飞、百度、阿里巴巴、腾讯、游戏科学技术、格灵深瞳等。人工智能的应用既涉及专用应用也涉及标准化应用。

芯片

其中,专用领域的应用是目前包括国内人工智能应用在内的许多应用,包括各领域的面部识别、语音识别、智能机器人等。通用型适用于以智能家庭、智能农业、智能医疗等领域为重点的标准化解决方案。

目前国内人工智能的应用从专业应用到标准化应用处于过度的发展阶段。从算法和芯片出发,发展人工智能应用于创造中国人工智能领域的研究累积和发达国家应该差不多。如果能在国家战略层面制定对人工智能的全面前进计划,就不会给我国构筑急转弯,提高综合国力和影响力的绝佳机会。

我们应该大力发展人工智能,保护人工智能应用于创造制高点,帮助国家产业转型升级,谋求全球竞争优势的构成。这必须重新运行创造性的人工智能算法。作为人工智能构建的核心,算法是仅次于未来世界人工智能行业的竞争门槛。

但是国内基本上是自学海外算法,缺乏算法的自主创新。在工程算法中我国取得了阶段性突破,但基于理解水平的算法水平亟待提高,这也是未来竞争的核心领域。

现在专业化领域的场景应用依然是研究开发和投资的核心,基础技术的成熟期也带来了记忆容量和机器学习等人工智能技术的提高,但仅限于现阶段的运算能力和大规模CPU和GPU的阶段性解决方案,国内人工智能的发展主要是计算机视觉因此,随着算法的创造性、技术的发展、数据的累积进化和超计算平台的应用,未来中国人工智能产业的发展趋势不应该应用于从专业化领域场景到语音、视觉等领域的通用化解决方案的发展。未来人工智能的竞争重点包括机器学习领域,即监督自学、非监督自学、强化自学三个方面。

算法

预计算法竞争将进入白热化阶段。只有在算法层面上取得突破,国家和企业才能在图像识别和计算机视觉领域取得突破性的进展和国际技术水平。下一步,我国旨在开发人工智能芯片。

在对现在人工智能技术的很多讨论中,很容易被忽视是支持人工智能运营的芯片。人脑是包含在千亿神经元、百万神经元中的简单网络,现有芯片和这还没有很多订单差异。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,在高速状态下分析大量的数据。

提高芯片编程专用性、高性能和低功耗,使大规模服务器部署和资源有限的嵌入式应用反映潜力。同时将性能和电力消耗融合到极限。

以Google的TPU芯片为例,与市售的FPGA和GPU相比,每瓦的性能以圆形倍数提高。这个芯片对减少的运算精度有更高的允许度。也就是说,1次动作所需的晶体管较少,因此可以超过每秒的运算次数。

在中国,中国科学院计算技术研究所发布的寒武纪处理器芯片和云自创大数据发布的深度自学芯片是这个领域的探索。


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