Биткойн упал на 10% за первые 24 часа и упал ниже 9000 долларов США;
За последние два дня, для биткойнских шахтеров, это было очень сложно два дня. За короткий промежуток времени Биткойн упал на 10% и снова упал ниже отметки 9 000.
Не только Bitcoin, но и вторая по величине электронная валюта, Ether, упали на 7%, а третья по величине электронная валюта, Ripple, упала на 10%.
По данным Bloomberg News, о 11-м, Южная Корея совершила набег на Upbit, один из крупнейших в мире электронных валютных бирж, из-за предполагаемой передачи клиентских средств на счета компании.
Бывший крупнейший биткойн-обмен в мире (банкротство) готовился продать оставшиеся десятки тысяч биткойнов, а биткойн рухнул.
Надо сказать, что электронные деньги действительно являются финансовым инструментом для тестирования психологического качества. Разве вы не знаете, сможет ли биткойн вернуться на пик в 20 000 долларов США в будущем?
2. Биткойн перенес три прыгающих атаки Больше возможностей в ИИ?
Ценные бумаги Times репортер Ву Jiaming
В последние дни три последовательных тяжелых удара привели к резкому падению цен на биткойн. В настоящее время некоторые инвесторы, похоже, ищут другую область: искусственный интеллект (AI).
Согласно сообщениям зарубежных СМИ, недавний рынок Биткойн можно охарактеризовать как плохую новость. Первый репортаж произошел от Mt.Gox, который когда-то был крупнейшим в мире бирманским обменом, но в настоящее время является банкротом. Крупномасштабные поставки г-жи Гокс управлялись компанией, по словам готической компании Gox's Сайт мониторинга Cold Wallet показывает, что около 138 000 биткойнов осталось в кошелек Mt.Gox. Цена биткойна упала.
Второй выпуск Nvidia из последнего квартального финансового отчета Nvidia за первый квартал 2018 финансового года показал, что выручка от добычи полезных ископаемых достигла 289 миллионов долларов США, но Колетт Кресс, финансовый директор Nvidia, сказал, что компания ожидает, что доход, связанный с этим бизнесом, упадет на 65 во втором квартале. В определенной степени это также вызвало давление на продажу цифровой валюты.
По словам чиновника из прокуратуры Южной Кореи в Сеуле, южнокорейские прокуроры совершили набег на офис Upbit, одного из крупнейших в мире цифровых бирж, в четверг и пятницу. Сообщается, что Upbit якобы передал клиентов. Средства счета идут на счета компании. Upbit отвечает за биткойн стоимостью около 1,6 миллиарда долларов США. Это самый большой и четвертый по величине в мире обмен Биткойном в мире.
Цена биткойнов все еще колеблется бурно, что также приводит к неопределенности. В это время некоторые инвесторы стали видеть другие возможности.
Бенджамин Лау, главный инвестиционный директор Apriem Advisors, сказал, что у Nvidia также есть больше возможностей, чем добыча полезных ископаемых. «Для искусственного интеллекта и центров обработки данных спрос на чипы Nvidia прочен, и это должно стимулировать развитие бизнеса компании в ближайшем будущем. «Бенджамин Лау предложил, чтобы коммерческие чипы Nvidia для сектора ИИ могли включать в себя медицинские, транспортные и компьютерные центры обработки данных. Это будущее.
Кстати, в интервью Bloomberg, соучредитель Битлэнд, Ву Цзи Хань, показал, что у компании «Биткойн» горнодобывающий бизнес в Соединенных Штатах есть огромный план расширения. Он также прокомментировал позицию компании в области искусственного интеллекта, назвав ее «Бит Континенталь». Также планируем ступить в эту область.
Сегодня ИИ проник в различные области. Недавно Total официально объявила о соглашении с Google Cloud, которое будет совместно разрабатывать технологии искусственного интеллекта и предоставить новое интеллектуальное решение для разведки и разработки нефти. Этот инцидент сразу же в мировой нефтяной промышленности Обеспокоенный. Поскольку Alpha Dog может превзойти Чемпионат мира Go, будет ли Total и Google создавать «Super Smart Oil Man» за пределами среднего нефтяного человека, приведет ли нефтяная отрасль к подрывной деятельности?
Фактически, ускоренный рост искусственного интеллекта в последние годы оказывает большое влияние на глобальную чип-индустрию. Nvidia изменилась с поставщика видеокарты на поставщика сервера искусственного интеллекта. Искусственный интеллект, включая Google, Facebook, Microsoft и других гигантов технологий Исследовательский лидер уже использует чип-продукты, предоставляемые Nvidia специально для исследований в этой области. Аналитики рынка прогнозируют, что глобальный рынок искусственного интеллекта будет стоить около 500 миллиардов долларов США в течение следующих 10 лет.
3. Потенциал будущего приложения blockchain длиннее.
Bitcoin, Ethereum и другие виртуальные валюты стали все более популярными. Технология Blockchain привлекла все больше внимания. Многие отрасли начали думать о том, как использовать технологию blockchain для создания большей ценности. , Даже новый бизнес. Среди них развитие финансирования цепочки поставок может быть самой важной тенденцией, влияющей на промышленность Тайваня.
В традиционной финансовой системе все записи транзакций и финансовых транзакций хранятся в центральной базе данных финансовых учреждений, поэтому финансовые учреждения должны вкладывать значительные людские и материальные ресурсы для поддержания своих баз данных, чтобы обеспечить их стабильную работу и безопасность данных. С точки зрения финансовой системы соответствующие инвестиции также увеличили стоимость финансовых операций.
В связи с этим возникла концепция распределенной книги. В структуре распределенной книги все стороны, участвующие в транзакции, имеют часть всего регистра, поэтому для хранения всей транзакционной книги не требуется центральной базы данных. Однако из-за сторон транзакции Все книги, которые у вас есть, являются лишь частью полной книги. Как убедиться, что другие книги правильные и что данные не были подделаны, станет большой проблемой. Блок-цепь является эффективным решением этой проблемы.
Существуют различные приложения с блочной связью, еще более мощные с Industry 4.0
Кроме того, технология blockchain может использоваться не только в финансовой отрасли, но и для любых данных, использующих распределенную архитектуру, может использовать технологию blockchain для проверки ее подлинности. Более того, технология blockchain является в основном открытым исходным кодом, Как раз на Github существует 26 000 проектов разработки на основе блокчин. Известные международные компании, такие как IBM и SAP, также поддерживают Flexchainger Fabric с открытым исходным кодом, которые могут быть использованы для реализации Коммерческие приложения.
На самом деле, тема отрасли 4.0, которая была продлена на протяжении многих лет, неизбежно будет использовать технологию blockchain. В отрасли 4.0 есть много аспектов, за исключением концепции оцифровки процессов, цифровых близнецов и IIoT. Помимо терминологии, на более позднем этапе развития Industry 4.0, в цепочке поставок также должны быть подключены информационные системы вверх и вниз по потоку (такие как ERP, MES и т. Д.), Чтобы производители могли добиться гибкого производства и сократить подготовку запасов.
По мнению автора, некоторые крупномасштабные бухгалтерские фирмы начали принимать меры предосторожности для изменений, вызванных промышленностью 4.0, и сотрудничали с соответствующими промышленными производителями оборудования / систем. Поскольку в высокоцилиндрированном производстве сырье, полуфабрикаты и данные инвентаризации продукта Изменение будет в секундах. Как реагировать на эти изменения в реальном времени в процессе бухгалтерского учета и в финансовой отчетности также является большой проблемой.
С другой стороны, производственные клиенты должны быть очень чувствительны к вышеупомянутым цифрам, особенно крупномасштабному производству электроники, поскольку маржи обычно низки, будь то сырье, полуфабрикаты или готовые изделия, все это элемент затрат, и часто это прибыль и убытки компании. Ключевым моментом является то, что, хотя регуляторы ценных бумаг могут не требовать, чтобы перечисленные компании сократили цикл раскрытия информации о доходах, финансовые данные в реальном времени по-прежнему являются важной ссылкой для принятия корпоративных решений.
Для крупномасштабной обрабатывающей промышленности, такой как Тайваньская электроника, необходимо использовать централизованную архитектуру для обработки данных тысяч производителей, расположенных выше и ниже по течению. Затраты на программное обеспечение и оборудование, связанные с ИТ, должны быть очень впечатляющими, и система также может быть Это станет большим и сложным, и это вызовет проблемы в управлении и обслуживании. Импорт технологии блокировки и внедрение архитектуры распределенных данных станет привлекательным решением для этих крупных производителей.
В дополнение к приложениям, связанным с управлением фактурированием, блоксхемы имеют ряд других возможностей приложения. Например, в контексте промышленного IoT сенсорные сети постоянно отправляют различные данные, но в случае передачи этих данных, После фальсификации работа производственной линии может стать хаотичной и даже поставить под угрозу безопасность установки. Технология blockchain может использоваться для предотвращения несанкционированного доступа к данным, чтобы обеспечить дополнительную безопасность информации в Industrial Internet of Things.
Корпоративные финансы будут переворачиваться из-за блокировки
В дополнение к проверке подлинности распределенных данных и обеспечению того, что данные не подделаны, существует важное приложение blockchain, которое должно выдавать токены. Это приложение именно то, что заставило виртуальный валютный рынок наводнить много пузырьков. Причина - почти каждый может выдавать маркеры для финансирования, использовать виртуальные валюты в обмен на доллары, юаня, NT и другие законные валюты с правительственными одобрениями.
Независимо от различных хаоса и пузырей, существующих на текущем виртуальном валютном рынке, токены на самом деле являются приложением, имеющим глубокий потенциал для приложений для корпоративных финансов. В случае производства продукты не могут быть созданы из воздуха. Один производитель хочет производить определенные предметы. Для продуктов необходимо приобретать сырье или компоненты у поставщиков, расположенных выше по потоку, и оплачивать покупную цену в заранее определенный период.
В нынешней ситуации, даже если поставщик уже отправил товар клиенту, то, что у них есть, - это чек, который может быть обналичен через несколько месяцев. Если поставщику вдруг понадобится денежный поток, он может найти только скидку в банке и Существует также интерес к банку. Кроме того, проверка дисконтирования подлежит множеству ограничений. Например, проверка с длинным периодом билета обычно не принимается банком, что также позволяет подземной финансовой индустрии иметь возможность выжить. На самом деле многие крупные Производственная отрасль использует разницу во времени между дебиторской задолженностью и кредиторской задолженностью, чтобы получить огромную прибыль, но риск для капитала несет поставщик.
С другой стороны, если клиент внезапно размещает крупные заказы, поставщик должен срочно расширить производство. Если клиент не желает заплатить покупную цену заранее, многие мелкие и средние поставщики, возможно, не смогут этого сделать, потому что у банков обычно есть строгие требования к финансированию МСП. Ограничения: МСП часто получают очень низкие кредитные линии и даже не могут получить кредитные линии. В настоящее время владельцы МСП часто имеют шанс взять кредит и использовать свою недвижимость в качестве залогового обеспечения. Многие из них привязаны к крупным кредитам. МСП в обрабатывающей промышленности, хотя их предприятия, похоже, стабильны, обнаружили, что их денежный поток работает неправильно, и они не могут корректировать свои позиции с нормальными финансовыми институтами. Главная причина здесь.
В какой-то мере это также является одной из основных потребностей рынка недвижимости на Тайване. Если владельцы малых и средних предприятий имеют свободные деньги, инвестирование в недвижимое имущество - это вариант, который можно атаковать и удалять. Это возможность получить спреды bid-ask, а также может использоваться компаниями. Оборотный капитал используется в качестве обеспечения по кредитам. Недвижимость является одним из наиболее желающих банка принять залоговое обеспечение, поскольку его колебания цен обычно ниже, чем другие ценные бумаги, а механизм оценки недвижимости довольно зрелый.
Если крупномасштабные производители используют технологию blockchain для выпуска своих жетонов и распространения в рамках своей собственной системы цепочки поставок, весь график капитализации всей цепочки поставок будет представлять собой еще один сценарий. Фактически, генерация технологического распределения блоков Валюта не только заменяет традиционную валюту, но также может быть оснащена функцией Smart Contract. Эмитент может не только настроить контент контракта с получателем. После того, как условия контракта будут выполнены, последующие торговые действия также могут быть выполнены автоматически. Нет необходимости в человеческом вмешательстве. Эта функция может значительно снизить транзакционные издержки для покупателей и продавцов.
Другими словами, токены с интеллектуальными контрактами немного похожи на аккредитивы, используемые в международной торговле, но нет гарантии банковского посредника. И если эти токены имеют ограниченную открытость для вторичного рынка, Члены цепи поставок производителей могут покупать и продавать участников в одной системе цепочки поставок (это создает рынок облигаций, но участники ограничены определенной группой конкретных юридических лиц), или они могут использовать его в качестве залогового обеспечения финансирования. Это приведет к серьезным нарушениям существующего корпоративного финансового рынка.
Более того, согласно действующим финансовым положениям, правительство не может вмешиваться в регулирование, поскольку вся система генерируется транзакциями между частными компаниями. «Валюта» или «учетные данные», которые будут использоваться покупателями и продавцами в качестве средства транзакции, полностью равны двум. Создание договорных свобод. Компании нередко занимают деньги и обходят друг друга. Какие активы следует использовать в качестве залога и даже необеспеченных кредитов. Если обе стороны не являются зарегистрированными в списке компаний, они в основном являются боссами.
Золотая возможность традиционного корпоративного золота
Для читателей может быть легко понять, почему традиционная финансовая индустрия настолько осторожно относится к инновациям Fintech, основанным на технологии blockchain, потому что в этих новых правилах игры финансовые учреждения не только Маргинализация может быть исключена.
Однако для традиционной финансовой индустрии ситуация может быть не такой пессимистичной. Как упоминалось выше, из-за различных факторов, таких как кредитные затраты и риски, банки в основном с трудом могут кредитовать МСП и иметь залог. Если крупная производственная отрасль выпускает токены для своих компаний-поставщиков цепей и открывает свой алгоритм для банков, банки могут легко понять записи транзакций малых и средних предприятий с крупными производственными предприятиями в системе, что значительно снижает кредитные издержки. Надзорные органы готовы ослабить дальнейшие правила и рассматривать эти жетоны как квазипродукты определенных типов ценных бумаг. Конечно, эти жетоны могут также использоваться для финансирования банковских ипотечных кредитов.
Независимо от того, является ли последний последним или последним, для существующих финансовых учреждений появление жетонов помогает сделать пирог финансовых услуг МСП еще больше.
Фактически, если финансовые регуляторы должны вмешаться в крупномасштабное производство для выдачи жетонов для своей собственной системы цепочек поставок, предоставление определенного юридического статуса на эти жетоны является неизбежным результатом. Правовой статус жетонов должен быть четко определен до того, как правительство сможет продолжить. Чтобы контролировать. Если токен не является юридически чем-либо, правительственные постановления также остаются неназванными.
Долгосрочный план горного машиностроения
Поскольку обменный курс Биткойна против доллара США взлетел в 2017 году и официально взорвал долгожданный бум в горнодобывающей промышленности, возможность для горных машин является горячей темой в цепочке электронной промышленности Тайваня. В Китае также есть несколько проектных компаний IC, которые начали добычу полезных ископаемых. Выделенные ASIC разрываются. Однако, если вы понимаете биткойн, правила игры, вы можете утверждать, что текущая бизнес-модель добычи для наличных денег не будет длительным делом.
Что касается Биткойна, то его общее количество выпусков составляет 21 миллион, а после релиза новый биткойн не будет. Это «большой предел» индустрии машин для биткойнов. По оценкам, по состоянию на середину 2017 года бит Циркуляция монет достигла 16,38 млн. Долл., А по мере того, как оставшаяся квота выдачи Биткойна становится все ниже и ниже, для горнодобывающих машин потребуется больше времени, чтобы выкопать биткойн, что приведет к возврату инвестиций в горнодобывающие отрасли. Как правило, считается, что оставшиеся 4 миллиона биткойнов будут выпущены до 2040 года.
Что касается Ethereum, хотя его общая сумма не такая биткойн, как биткойн, Виталик Бутерин, соучредитель Ethereum, предложил скорректировать верхний предел обращения Ethereum до 140 миллионов, что показывает добычу Ethereum. В конце концов, машина может по-прежнему сталкиваться с проблемами, подобными биткойну.
С другой стороны, сообщество Ethereum всегда выступало против массового производства монеты Ether с помощью горных машин. Поскольку чрезмерная концентрация владельцев криптовалюты вызовет множество недостатков самих криптоаккредитов, профессиональных шахтеров, В частности, профессиональные шахтеры, использующие экскаваторы ASIC, ускорят концентрацию владения криптовалютами. В настоящее время горные машины на базе TEC используются для выемки угольных монет. Эффективность добычи ниже, чем у ASIC, но преимущества Адаптируйте к изменениям алгоритма поиска.
Несколько дней назад китайская проектная компания Bitland объявила, что она запустит ASIC для разработки Ethernet, посвященной эфиру, а через несколько дней члены фонда Ethereum (ETH) немедленно предложили модифицировать алгоритм разработки монеты Ethernet. Очевидно, что он ориентирован на ASIC, такие как Bitland. Поведение разработчика происходит. Результат этой битвы очень прост в прогнозировании - цикл разработки ASIC составляет не менее трех-шести месяцев, а стоимость фотомасок - это миллионы долларов, но если в сообществе есть консенсус, Для изменения алгоритма может потребоваться всего несколько недель, а стоимость близка к нулю. Постоянно страдает аппаратная и программная «устойчивость», и даже ПЛИС с наиболее гибкой архитектурой схемы имеют некоторые ограничения.
В целом, нынешняя бизнес-модель горных машин не является устойчивой. Однако, если все отрасли и отрасли начнут разрабатывать свои собственные вертикальные приложения с технологией blockchain, ситуация будет совсем иной. Поведение на добыче полезных ископаемых является по существу решением. Например, чтобы иметь дело с данными блок-цепи, поэтому при широком применении технологии blockchain все отрасли и отрасли будут иметь соответствующие потребности. Это долгосрочный бизнес горнодобывающей промышленности. Как упоминалось в этой статье, Например, в случае финансирования цепочки поставок сотни тысяч электронных компаний по всему миру используют технологию blockchain для решения финансовых проблем в цепочке поставок. По требованию банков и других традиционных финансовых учреждений горные машины станут одним из корпоративных ИТ-рынков. Дверь не является малым бизнесом, но этот рынок может быть относительно фрагментированным и может не подходить для программируемых решений, таких как ASIC, FPGA или GPU и может быть коммерчески осуществимым.
4. Интеллектуальный интеллект является вездесущим. Смарт-терминалы вводят крупномасштабные краевые операции;
После того как облачные вычисления созреют, крупномасштабные, обширные операции будут оставаться в облаке, а мелкомасштабные, локально-точные функции и требовательные операции сдвинутся к краю или туману. В 2019 году глобальный рынок противотуманных фар будет составлять около 3,7 млрд. Долл. США. В 2022 году он будет расти еще до 18,2 млрд. Долларов США. Постепенно расширяется концепция распределенной архитектуры, и в ближайшие годы краевые вычисления станут основой развития.
Технология искусственного интеллекта AI постепенно будет развиваться с облака до края в ближайшие несколько лет. Область применения всеохватывает. Требование к интеллектуальным функциям различных портативных устройств и терминальных устройств велико, но огромное количество Интернета вещей приведет к данным. Перегрузка не может обрабатываться через облако, поэтому она должна опираться на граничные операции, предоставляя терминалу больше вычислительной мощности.
Edge-операции можно условно классифицировать на Mobile Edge Computing и Fog Computing. В последнее время выросли специальные аппаратные средства / ускорители, специфичные для AI, и появились микросхемы, специально разработанные для арифметики нейронной сети, включая AI-Optimized. Процессор, процессор глубокого обучения, ускоритель AI, блок нейронной обработки (NPU) и т. Д. Для вычисления периферийных сигналов AI необходимо упростить модель нейронной сети и в то же время повысить эффективность вычислений и позволить сжимать модели, подготовленные на общих предприятиях, для использования на мобильных устройствах.
Концепция распределенной архитектуры Рост краевых вычислений
Концепция Edge Computing возникает из-за буфера искусственного интеллекта (AI). После того, как облачные вычисления в старые времена созревают, крупномасштабные и обширные операции будут оставаться в облаке. Маломасштабные, локализованные функции и точные требования Расчеты будут перенесены на край или туман. Согласно исследованию Open Fog Consortium, глобальный рынок противотуманных фар будет составлять приблизительно 3,7 млрд. Долл. США в 2019 году и в 2022 году будет расти примерно до 18,2 млрд. Долл. США. Основные области применения Коммунальные услуги, транспорт, здравоохранение, промышленность, сельское хозяйство и т. Д.
Кроме того, из-за развития Интернета вещей количество подключенных к сети терминальных узлов в ближайшие годы продемонстрирует взрывной рост, и вскоре будет сформирован огромный объем Интернета вещей. Ван Бинфэн, заместитель директора Центра прикладных систем материалов CCDC (рис. 1), считает, что Поскольку данные данных будут генерироваться в больших количествах, существующие архитектуры передачи не смогут справиться, необходимо перегруженность, а пропускная способность недостаточна, а для обработки больших объемов данных операторы должны создавать больше облачного оборудования, что ведет к увеличению эксплуатационных расходов предприятий. С появлением концепции распределенной архитектуры, в ближайшие годы краевые вычисления стали центром развития.
Рисунок 1. Ван Бинфенг (Wang Bingfeng), заместитель директора Центра прикладных систем материалов Института информационных технологий, считает, что данные будут генерироваться в больших количествах и что существующая архитектура передачи не может этого себе позволить. Поэтому возникает концепция распределенной архитектуры, и в ближайшие годы основные направления развития будут в центре внимания.
Облачные вычисления и краевые операции имеют значительные отличия в технической архитектуре и многих функциях. Как показано в таблице 1, Ван Бинфэн объяснил, что краевые вычисления будут использовать распределенную архитектуру и работать с многочисленными туманными узлами. Три основные технические характеристики операций включают в себя: расположение операции, от центра до края, а также из-за местоположения операции на терминале, поэтому низкая латентность сети может поддерживать приложения в 10 миллисекунд; для пропускной способности сети инфраструктура Требование невелико и может предоставлять некоторые услуги при отсутствии ссылок в облачной сети.
Граничные операции будут развернуты более гибко, когда они будут работать. Стоимость краевого узла Интернета Вещей относительно небольшая и может быть сконфигурирована в большом количестве точек, а сформированные краевые узлы не требуют слишком сложного планирования развертывания. Относительно гибкие настройки визуального контекста. В контексте приложения Ван Бинфэн объяснил, что разработка Internet of Things облегчила большое количество приложений расширенных запросов и анализа большого количества потоков данных датчиков, второе - обнаружение событий в реальном времени; Сетевая система управления (NCS) - это промышленная система автоматизации, четвертая - мобильное перехват (MCS).
Граничные и облачные вычисления дополняют друг друга без конфликтов
Комбинация AI и IoT будет стимулировать разработку более интеллектуальных систем. Существующие облачные архитектуры не могут удовлетворить потребности автономной обработки, конфиденциальности данных и реакции Интернета в Интернете в реальном времени, а также привести к архитектуре крайних вычислений для решения проблем, с которыми сталкиваются облачные архитектуры. Решая необходимость совместного использования ресурсов и повторного использования между различными системами, Ван Бинфэн пояснил, что Edge Intelligence через Ambient Computing определяется как устройство, которое находится далеко от облака и близко к устройству потребителя. Оно должно обладать определенными вычислениями и интеллектом. Генерирует способность обрабатывать близлежащие данные.
К проблемам разработки краевых вычислений относятся: Масштабируемость, сложная межсетевая связь, динамика и адаптация, диверсис и неоднородность и т. Д. Масштабы Интернета Things будут продолжать расширяться, а терминальные узлы будут физически связаны с разными условиями и типами. Устройства с беспроводным подключением и мобильностью должны выделять краевые ресурсы в режиме реального времени и повторно внедрять приложения IoT, а также пограничные устройства также должны быть Бесшовный интерфейс с интероперабельностью.
Появление краевых вычислений не заменяет облачные вычисления, а развивается в дополнительном направлении. С немедленным откликом терминала бремя облачных вычислений может быть уменьшено. Однако с точки зрения общего контекста IoT значимость краевых операций заключается в В ответ на более гетерогенные ситуации, особенно с увеличением типов IoT-устройств, будет получено больше подсистем, и могут ли эти подсистемы эффективно выполнять совместные операции, будут влиять на качество интеллектуальных услуг.
Глубокое обучение приводит к росту ИИ
Волна развития искусственного интеллекта AI основана на развитии прошлого, и она является наиболее представительной из глубокого обучения. По словам Инь Зижи, главного исследователя по искусственному интеллекту в DeepBelief.ai (рисунок 2), успех глубокого обучения происходит благодаря более глубокому обучению. Понимание механизма работы человеческого мозга, ядром которого является изучение характеристик, где машинное зрение заключается в том, чтобы установить связь между человеческим видением и машиночитаемыми пикселями. Люди могут легко понять глубокие правила появления изображений, поэтому большинство людей может В отсутствие данных, выведите правильные суждения и определите многие компьютеры, которые нуждаются в долгосрочном обучении.
Рис. 2 Инь Xiangzhi, главный ученый из искусственного интеллекта DeepBelief.ai, заявил, что успех глубокого обучения происходит от более глубокого понимания рабочего механизма человеческого мозга. Его ядром является репрезентативное обучение.
Поэтому глубокое обучение означает, что мы начинаем обучать машины сложному решению этого мира, создавая сложные модели и устанавливая правила взаимной помощи. Поскольку мир сложный, если мы пытаемся использовать упрощенные методы и модели, нам суждено Неудача. Инь Сянчжи объяснил, что в последнее время три наиболее часто используемых метода глубокого обучения - это сверточная нейронная сеть (CNN), рекурсивная нейронная сеть (RNN), обучение усилению (усиление обучения).
Свертывание нейронная сеть используется для идентификации изображения, известный конкурс видение Imagenet компьютер, последний стал свертка нейронной сети дизайн модели конкуренции, почти все участвующие команды разрабатывают свои двигатели свертке нейронной сети, а также применение края операции, распознавания лиц, как ожидается, будут господствующее краевым вычисление, вы можете использовать больше способов понять клиент, материк растет приложение распознавания для импорта, в том числе железнодорожной станции остановки лицо кисти, щетку лица также использовать мобильный сертификат оплаты, университет Система контроля доступа в общежитии также использует распознавание лиц, а «чистка лица» станет одним из самых популярных приложений для распознавания образов.
Идентификация китайцев, также пригодна для свертка нейронной сети, на самом деле, китайский образом, самая большая разница между китайскими и другими языками трудно разобрать в простые символы на распознавании языка, в настоящее время рецидивирующий нейронная сеть лучше всего подходит 2016 Google перевод всеобъемлющего заменить РННА модели, и эффективно повысить точность перевода, технологии распознавания речи Microsoft степени точности, официально более профессиональный участник тахометра на человеке, в дополнении к китайцам, другие языки по всему миру компьютеры скорости распознавания имеют более человечество.
Обучение с подкреплением, формула против сети (Генеративные Состязательность Networks, ГАН) является сравнительно недавно популярный метод, узнать, как определить, что компьютер все характеристики вещей, углубленное изучение ГАН с использованием групп, ответственных за определение истинного или ложного рисунок карты, другой отвечаете за отрисовку поддельного рождения более трудно определить истинные и ложные, невозможно отделить истинную и ложную модель идентификации, когда он сказал, что это был полный контроль основных особенностей вещей, воспользоваться этой функцией может создать обманчивое изображение, любое изображение, используя ГАН двигатель Замените его другим протагонистом.
Предполагается, что использование естественного языка для составления карт знаний и карт знаний для объяснения с помощью естественного языка станет следующей волной роста искусственного интеллекта. Инь Сянчжи сказал, что ежегодный прогноз экономического прогноза Белого дома, ежечасно платим ниже 20 долларов США Будет 83% -ный шанс того, что работа будет заменена AI, а первичные аналитики данных скоро будут заменены. Однако развитие этой волны ИИ - это не исчезновение работы, но в освобождении мозговых сил нам не нужно уделять много времени и энергии Выполняйте повторяющуюся, малоценную работу и выполняйте более высокоуровневую, творческую работу.
Оптимизация архитектуры для повышения производительности
Судя по текущему применению технологий и разработок, ИИ не полностью применяется к совершенно новым устройствам. Вместо этого он впервые вводит существующее оборудование, в том числе: VR / MR, роботы, беспилотные самолеты, самозахватывающие устройства, узлы IoT, умные дома. , Медицинские, мобильные терминалы, серверы, транспорт и логистика и т. Д. Старший региональный менеджер по маркетингу компании Cai Wunan (рис. 3) сказал, что наиболее распространенными терминалами AI и крайними вычислениями являются смартфоны, такие приложения, как распознавание речи, прогнозирование текста (Интеллектуальный текст), камера слежения за лицом, цифровой помощник, расширенная реальность, идентификатор отпечатка пальца и т. Д.
Рисунок 3 Cai Wunan, старший региональный менеджер по маркетингу Arm, сказал, что в приложении глубокого обучения использование оптимизированной библиотеки ссылок на нейронную сеть для выполнения подобных функций может повысить производительность в пять раз, а скорость работы программного обеспечения может быть увеличена в 15 раз.
Arm - ведущий производитель встроенной архитектуры процессора. Он не активно инвестировал в развитие ИИ несколько лет назад. Однако после того, как ИИ продемонстрировал всестороннюю тенденцию развития, компания также оптимизировала аппаратное и программное обеспечение для приложений ИИ, включая машинное обучение. Процессор (процессор машинного обучения), процессор обнаружения объектов, библиотека ссылок на программное обеспечение нейронной сети и т. Д.
На основе пропускной способности сети, энергопотребления, стоимости, реакции в реальном времени, надежности, безопасности и конфиденциальности и других требований, крайние вычисления вступят в стадию быстрого развития. Цай Вунан отметил, что при применении глубокого обучения использование оптимизированной работы с сетчатой библиотекой нейронных сетей С подобными функциями он может повысить производительность в пять раз, а программное обеспечение может работать в 15 раз быстрее, чем раньше.
Интеграция программного обеспечения для облачных и краевых приложений и аппаратной архитектуры
Техническую архитектуру ИИ можно условно разделить на три части: «Обучение», «Модель глубоких нейронных сетей» и «Вывод». Технический менеджер по маркетингу NVIDIA Су Цзясин (Рисунок 4) заявил, что AI Общая модель разработки стала все более сложной и огромной. В разделе распознавания изображений в 2016 году Inception-v4 Google в 350 раз сложнее, чем в 2012 году в AlexNet, в 2017 году был опубликован движок распознавания голоса DeepSpeech 3 от Baidu по сравнению с 2014 годом. Первое поколение в 30 раз более сложное: двигатель перевода 2017 МОО также в 10 раз сложнее, чем 2015 OpenNMT.
Рисунок 4: Су Jiaxing, технический менеджер по маркетингу NVIDIA, сказал, что в последние годы модель нейронной сети AI становится все более сложной и огромной, а стоимость производства высокоточных ИИ становится все выше и выше.
В связи с сложными сетями глубокого обучения производство высокоточных затрат на ИИ становится все выше и выше, включая энергопотребление, вычислительную мощность, пропускную способность сети и другие ресурсы. Су Цзясин пояснил, что новый ускоритель NVIDIA также пытается упростить архитектуру путем слияния. Повторный поток операций, чтобы уменьшить ненужные вычисления, упростить аппаратную нагрузку, оптимизировать аппаратное обеспечение, с 140 изображений в секунду до 5700 изображений в разделе распознавания изображений, в 40 раз быстрее, предложение перевода также улучшается с 4 предложений в секунду К 550 предложениям прибавляется 140 раз.
Кроме того, смарт-город также представляет собой ситуацию, когда облако и край объединяются. После того как многие данные терминала собираются камерой и чувствительным узлом, они быстро обрабатываются на терминале и отправляются в облако для интеграции данных. Для безопасности города преступления Значительно помогли профилактика и лечение бедствий, Су Цзясин полагает, что дальнейшее применение такой крупномасштабной интеграции облачных и граничных вычислений, особенно в области интеграции облачных аппаратных средств и программного обеспечения с периферийным программным и аппаратным обеспечением и вычислительной техникой, увеличится. Чем выше цена, тем более развивающийся рынок полон деловых возможностей.
Развитие ускорителей AI ускорителей
Целью большинства разработок в области науки и техники является низкое энергопотребление, низкая стоимость, высокая эффективность, а разработка ИИ не является исключением. Это также является причиной роста краевых вычислений. В качестве примера, использующего все более распространенную технологию идентификации изображений, Фэн Чиа По словам Чэнь Гуаньхуна (Chen Guanhong), доцента кафедры электронной инженерии Университета Гонконга (рис. 5), около 90% структуры сверточной нейронной сети сосредоточено в слое свертки, поэтому уменьшение сложности сверточного слоя может эффективно снизить вычислительную сложность сверточного слоя. Вывод вычислительной нагрузки на оборудование, помимо вышеупомянутой автономной операции, повторное использование данных также является одним из важных принципов.
Рис. 5 Чен Гуаньхун, адъюнкт-профессор электронной техники в Университете Фэн Чиа, показывает, что около 90% сверточных нейронных сетей сосредоточены в сверточном слое, что уменьшает вычислительную сложность сверточного слоя и может эффективно уменьшить вычислительную нагрузку на оборудование.
Кроме того, роль функций активации в нейронной сети заключается в добавлении некоторых нелинейных факторов в нейронную сеть, так что нейронная сеть может решать сложные проблемы, приближать результаты к привычкам принятия решений человеком и обладает нелинейностью и дифференцируемостью. , монотонность и диапазон выходных значений, обычно от -1 до +1, и результат будет близок к середине, чем больше число итераций в операции нейронной сети, тем точнее результат. Ускорение от сети и производительности оборудования С точки зрения, в будущем должно появиться все больше специализированных ускорителей AI или AI-чипов.
Исследовательская группа MIT опубликовала чип «Eyeriss», который специализируется на глубоком обучении. Он может напрямую выполнять алгоритмы, такие как распознавание лиц на мобильных устройствах, и может обрабатывать данные в автономном режиме. объяснено, Eyeriss-чип сердечника 168, посвященный развертыванию нейронной сети, производительность в 10 раз превышает нормальное действие ГПУ, но и из-за его высокой эффективности, через сеть без обработки данных, искусственного интеллекта может быть выполнено непосредственно на мобильном устройстве Алгоритм. Возможность распознавания лица и языка. Может применяться к смартфонам, носимым устройствам, роботам, автономным транспортным средствам и другим интернет-приложениям Things.
5. Исполнительный директор Yun Zhisheng Хуан Вэй: Стремительная эпоха ИИ закончилась. В 2018 году произойдет водораздел.
Примечание редактора: Этот вопрос Участники дискуссии генеральный директор Майкл облако известный основатель звука, он, как создать облако известный звук «пирамиды» стиль R & D модели, бизнес в течение шести лет, и как мы должны слушать промышленности статус-кво и будущего с ним как? Я говорю!
За шесть лет происходит много вещей, и время продолжает стирать каждую отрасль.
Юнь Чжишен, основанная в 2012 году, больше похожа на контингент Лонг-Марта, который продвигается к месту назначения. Он имеет четкую миссию, вкладывает свои войска и неуклонно развивается в соответствии с установленным оперативным планом.
Это является источником доверия основателя Майкла, данные показывают, что количество облаков известного звука более 20000 партнеров, охватывающий более чем 200 миллионов пользователей ежедневно объем вызовов облака платформы 330 миллионов раз, охватывающих более чем 647 городов.
Майкл окончил университет науки и техники Китая и доктора наук, старший научный сотрудник, после окончания работал Motorola China Research Center, разработанный в ходе первой в мире системы аутентификации Voiceprint мобильного телефона. После грандиозного инновационного больницы в качестве ключевых руководителей, и создать голос Филиал, а затем создание Юнь Чжишен в 2012 году.
Он был вовлечен в течение трех лет подряд, Национальное агентство стандартов и проекта технологии (NIST) оценка распознавания диктора (SRE), заняла первое место в основной задачей, является на сегодняшний день единственным, чтобы сделать Основной докладчик в течение двух лет подряд в оценке NIST китайцами.
План исследований и разработки «Пирамида»
По его мнению, план R & D в стиле «пирамид» в Облаке обеспечил, что они были в отрасли последние шесть лет и что он будет продолжать делать это в течение следующих шести лет, потому что их «инфраструктура» идеальна.
Итак, что такое «пирамидальный» тип исследований и разработок? Нижним слоем пирамиды является кластер DeepFlow. Этот изомеризованный кластер аппаратного сервера может обеспечить интенсивное вычисление и возможности хранения вверх, чтобы гарантировать, что команда R & D имеет достаточную вычислительную поддержку, сказал Хуан Вэй. В 2018 году он планирует расширить до более чем 1000 графических процессоров.
Средний уровень - это суперкомпьютерная платформа Atlas, которая представляет собой распределенную компьютерную параллельную вычислительную платформу. Внутренние совместные и общие ИИ, лежащие в основе исследований и разработок, могут быть перенесены и повторно использованы в различных областях.
«Мы провели глубокое обучение в 2012 году. Это большое направление данных, которое мы определили, и мы сможем полностью заняться глубоким обучением. Я могу с уверенностью сказать, что в то время 95% преподавателей университетов в Китае никогда не слышали о глубоком обучении. - сказал Хуан Вэй, аналитик Netease.
Верхний уровень «Pyramid» - это технология прикладного уровня, такая как выход технологий прикладного уровня, таких как ASR, TTS, NLU. Хуан Вэй сказал, что можно понять, что Yun Zhisheng установил основные возможности. Эта основная возможность - AI, а затем AI использует облачную архитектуру продукта для ее создания, а затем применяет ее к различным сценариям приложений.
Когда дело доходит до приложений, 2018 год называется первым годом искусственного интеллекта, посадка станет решающей. Основное внимание Хуан Вэй уделяется таким областям, как IoT и медицинское обслуживание. «Нам нужно освободить накопленную потенциальную энергию. В этом году нет сомнений. Мы будем поставлять крупногабаритные грузы в умных домах и роботах ».
Исключение из НИОКР ИИ из сценариев приложений - лучший путь для запуска ИИ
В настоящее время популярны чипы искусственного интеллекта, будь то традиционные чип-гиганты, такие как чипы NVIDIA, Intel, Qualcomm или AI Apple AI1, Haisi Kirin 970, Qualcomm Xiaolong 845, Samsung Exynos 9810, MediaTek Pali P60 и стартапы. Фигура путешествия на горизонте компании и т. Д.
Мы постепенно ощущаем вкус Красного моря. Причина в том, что чип - очень важный вычислительный носитель для искусственного интеллекта, а также сенсорный носитель. Он несет очень важную часть искусственного интеллекта и имеет важное значение.
Тем не менее, Хуан Вэй считает, что все делают чип, но на самом деле чип включает в себя несколько основных категорий: каждый имеет перекрытие, но каждый имеет свой собственный рынок и силу. Например, графический процессор Nvidia используется для поддержки чрезвычайно высокой вычислительной нагрузки. Вопрос заключается в поле битвы гигантов, а также облачный чип, который в основном используется для принятия некоторых когнитивных решений на основе облачных вычислений, таких как TPU Google и т. Д., И есть облачные знания, что делают горизонты. Этот тип чипа является терминальным чипом.
Самое главное, что делать с чипом терминала AI, - это определить форму продукта и логику всего чипа из сценария приложения.
Хуан Вэй отметил, что в форме чип-продуктов Юнь Чжишен долгое время занимается поиском. Начиная с рынка, Yun Zhisheng был основан на IVM (Universal Chip Solution) на умном домашнем, интеллектуальном динамике и рынке детских образовательных роботов. Форма продукта подтверждает рациональность рыночных, продуктовых и пользовательских сценариев. Чем выше голос, стабильность, интеграция и другие аспекты продукта, тем выше количество типов и модальности продукта, тем больше становится внедрение саморазвитых AI-чипов Конечно.
Хуан Вэй заявил, что уже в 2015 году Юнь Чжишен сформировала чип-команду. В 2016 году компания начала оценивать рынок, продукты, технологии и партнеров по нисходящим потокам чипов. В 2017 году было начато определение чип-продуктов, выбор IP-адресов и оптимизация алгоритмов. , Подготовка инструмента, детальное определение продукта и оценка технического модуля. В настоящее время чип UniOne AI был записан на пленку и вскоре будет выпущен.
С точки зрения чипа мы, по крайней мере, на три года раньше времени. Возможные сроки как раз для точки чипа AI, но это также награда за наши ранние инвестиции, «желтые», Вэй рассказал об интеллекте Netease.
Первый AI-чип для сценариев взаимодействия с человеком IoT
Что касается позиционирования микросхемы Yunzhisheng, Хуан Вэй заявил, что на фоне взаимодействия человека с компьютером IoT алгоритм AI выдвигает более высокие требования к параллельной вычислительной мощности и пропускной способности памяти чипов на стороне устройства. Традиционная архитектура микросхем находится в этих двух Однако, с другой стороны, несмотря на то, что алгоритмы на основе графического процессора могут реализовывать алгоритмы вывода в терминалах, нельзя игнорировать недостатки большого энергопотребления и низкой стоимости. Однако, в отличие от мобильных телефонов, устройства IoT постоянно меняются, а фрагментация спроса является серьезной. Поэтому очень сложно перекрещивать проблемы с морфологией устройств. Поэтому только из сценария приложения IoT разработка настраиваемой архитектуры микросхем может значительно снизить энергопотребление и затраты при одновременном повышении производительности при одновременном удовлетворении запросов ИИ и требований к форме кросс-устройства. ,
В то же время, будь то большой продукт или небольшой продукт, с экраном или без него, общие вещи, связанные с взаимодействием между человеком и компьютером, должны быть извлечены и затвердевать. В этом смысле чип является наиболее подходящим способом. Мы можем сказать, что наш чип является первым чипом AI для сценария взаимодействия человека с человеческим компьютером ». Хуан Вэй сказал, что с коммерческой точки зрения все чипы на рынке сегодня не предназначены для искусственного интеллекта. Трудно использовать силу алгоритма.
Кроме того, режим сборки модуля, который каждый принимает, имеет то преимущество, что он способен быстро отправляться, но из-за ограничений по стоимости во многих случаях можно выбирать только чипы с плохой вычислительной мощностью на рынке, а после пэчворка будут низкие урожаи. Другие вопросы.
Таким образом, облако известного звука практики, с точки зрения алгоритмов компаний кончается чип, он не требует особо высокой вычислительной мощности, достаточно, чтобы создать чип, что они думают, что никакое количества слов, стоимость, энергопотребление и другие области являются отходами. и их вычисление выбора микросхемы для ускорения, ускорения алгоритма означает, что ваша способность делать свои пределы, и вычислением ускорения является «внутренней силой».
Хуан подчеркнул, что самое главное, чтобы найти чип, а не следовать за трендом. Хотите знать, что будущее эко? Где клиент? Потому что чип является высоким входным, высоким риском промышленности.
AI порывистый эра закончилась 2018 года появится «водораздел»
Майкл круг друзей, говорящих о «старый, в последнее время часто просыпаться по ночам», перед лицом журналистов, он признал, что есть причины трудного бизнеса, поскольку предприниматели вынуждены сталкиваться с инвесторами, клиентов, сотрудников, и поэтому рынка аспекты ответственности, не ждет, он не может застопорился.
Интеллектуальное оборудование промышленность испытала, стремительные последние два года, стали возвращаться к разуму, Майкл считает, что 2018 будет в отрасли «водораздел», мы начали сосредотачиваться на посадку, способность компании начали выпускать потенциальную энергию, и не преимущество первопроходца компания, если вы не подрывной материал, это трудно, чтобы привлечь внимание инвесторов и на рынке, потому что окно времени прошло, и в нескольких мейнстрима промышленности AI внутри дорожки, рождаемся рог животное, поэтому ресурсы компании будут наклон головы.
Популярный говоря, за последние несколько лет вы можете получить инвестиции хвастовства, но в этом году не так просто, "сказал Майкл.
Что касается развития индустрии искусственного интеллекта и взаимодействия между человеком и компьютером, он сказал, что взаимодействие человека в основном зависит от ушей и рта. Видение позволяет нам видеть больше содержания презентации. Речь позволяет нам выразить нашу инициативу. Оба они необходимы. , Он дополняет друг друга, поэтому голос и изображения должны быть основным способом взаимодействия в будущем. Ввод клавиатуры или ввод мыши - это, по сути, нарушение человеческой природы. Будущее мобильных телефонов не обязательно является нашим необходимым.
По данным исследовательского агентства GfK, розничный объем смарт-спикеров в Китае составлял всего 10 000 единиц в 2015 году и увеличился до 60 000 единиц в 2016 году. За первые восемь месяцев 2017 года было продано в общей сложности более 100 000 единиц, с третьим кварталом 2017 года С появлением новых продуктов, только в августе 2017 года, рынок смартфонов достиг годовых темпов роста на 178%.
Интерактивная революция наступила.
Конечно, у публики все еще есть сомнения в искусственном интеллекте. Недавний автопилот UPC вождения, вызвавший смертельную казнь, вызвал много паники. Это вызвало всеобщую панику. Теория угрозы ИИ вновь горячо обсуждалась всеми. В ответ Хуан Вэй напомнил, что технология должна быть безопасной. Во-первых, между развитием науки и техники и безопасностью человеческой жизни нет сомнений в том, что последняя важнее.