对用户来说

2020-01-29 05:08

要做到快速反应及大量功能实现,算力及算法是ai实现的重要组成部分,很多人工智能算法,尤其是深度学习算法,实现了更快的处理速度,计算时间实现了数量级上的缩减。优秀的人工智能算法,如现在最流行的深度学习算法,就是近期人工智能领域中最大的突破之一,为人工智能的商业化带来了希望。算力的提升则为ai在计算速度上呈几何时增长。在二十年前,一个机器人,当时是用32个cpu,达到120mhz的速度。现在的人工智能系统使用的是成百上千个gpu来

不经意间浏览网页、购物时,会发现每个人的主页及推荐都不同。其实这是ai在通过大数据的运算及分析能力为不同的人推荐个性化内容。例如阿里巴巴在淘宝的浏览及点击中获得大量用户使用过程中产生的路径信息,而这些信息会替阿里巴巴分析出最近不同消费者的购买需求,从而推荐不同的消费页面。对用户来说,并未看到ai拥有强大的表现力,但就在细微之处,ai的能力正逐渐影响每个人的生活。社会进步都在一点一滴,并非一蹴而就,瞬间变成2050一样的科幻电影。

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“得数据者得天下,得数据者拥有在ai领域里的先导权。”英特尔中国区总裁杨旭在一次采访中说道。一家传统pc供应商都在转型,通过数据实现未来期许。对于ai能力的实现,首先需要有大量的可用数据供机器进行分析及运算,从而获得有效的解决方法。通过大量的数据样本可以为ai提供持续不断的分析能力,这些能力组成了机器的自主学习及运算,在输出到前台时实现ai功能。众多芯片及传统服务器厂商也在寻求转变,利用现有设备、资源、技术能力为企业实现ai转型的技术积累。英特尔、高通、浪潮、ibm都在为ai提供不同类型的底层技术及设备。

ai算法与算力需要底层芯片的支持,而未来要实现无人汽车等高难度技术,ai芯片的研发重中之重。寒武纪日前发布了首款云端智能芯片mlu100,这标志着寒武纪已经掌握视觉、语音及自然语言方面的多场景云端应用处理技术,成为世界上少数几家拥有终端处理和云端智能处理器的商业公司。

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提升的计算能力。这使得处理学习或者智能的能力得到比较大的增强。之前用cpu一

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个月才能出结果,然后再去调整参数,一年只能调整12次,也就是有12次迭代。gpu产生后大幅提升了计算量,现在用gpu可以一天就出结果,这样可以迭代的更快,这是技术大幅发展的条件。就像家用电脑处理器的迭代一样,如今如果用奔腾处理器很难想象要处理一个视频或者100张图片需要多长时间。

人工智能的第四波浪潮说不定在没几年后就将到来,说到底,ai能力演化是正向的,是要利用数据、运算等为不同行业提供机器识别或判断的能力,从而解放人力成本。为此,越来越多的企业开始建立自己的人工智能实验室,国内多家企业包括bat都在构建ai技术团队,百度更是对外宣布自己是一家ai公司。可见ai在未来数年将是多么火热的产业。拥抱ai,或许未来将来的更快,我们离未来也将越近。(郑伟/文)

云计算领域是未来互联网发展的重中之重,各种互联网ai功能都将依靠云ai芯片得以实现,在线翻译、图片搜索、数据分析各种各样的云计算能力都将依靠ai芯片从而实现。

行业和企业中的早期ai采用者正在基于数据内的深层信息发掘重大突破。ai正为解决高度复杂的医学难题、金融业务、稀有物种保护,推动科学研究以及更好地预测行动和人类行为铺平道路。

如今物联网已经是大势所趋,ai芯片应用到手机处理器上的优点大家已经通过麒麟970了解到,ai芯片从诞生到占领整个手机市场仅仅用了不到一年的时间,而需要更多运算能力搭载在不同硬件设备的ai处理器需求量更大。自动驾驶近年来一直是互联网发展的热门风口,随着ai芯片的推出,自动驾驶已经不仅仅局限通过传感器手机数据之后反馈云端进行分析运算,而是可以通过ai芯片进行及时化验算,通过人工智能技术判断路面交通状况实时做出反应,实现真正的自动驾驶。