Barron dès Octobre 2015, avait fait avec l'histoire de couverture AI thème a été intitulé « Watch Out Intel, Here Comes Facebook ». Ce qui avait été appelé Nvidia, les actions ont grimpé en flèche 770 pour cent, micron peut rester dans le développement AI, une nouvelle génération d'étoiles de l'industrie des puces, parce que le processus de développement, nécessite beaucoup de puces de mémoire, le cours de l'action a jusqu'à présent augmenté de 270% de la société.
Nvidia cinq ans, le tableau des cours de l'action
À l'heure actuelle, l'IA est encore aux premiers stades de développement et il pourrait y avoir des retours plus puissants à l'avenir.
Avec l'avènement du réseau et du cloud computing, les géants du réseau peuvent agréger de grandes quantités de données et effectuer des calculs dans leurs centres de données.Les informaticiens ont créé un nouveau modèle d'apprentissage automatique appelé apprentissage en profondeur. Ce modèle n'exige pas des scientifiques qu'ils établissent des règles de calcul explicites.
La figure suivante montre un exemple d'apprentissage en profondeur dans lequel un ordinateur apprend à reconnaître des images de chats, des millions d'images de chats sont entrées dans des ordinateurs et de nombreux exemples de non-chats sont également saisis, comme des photos de chiens. Dans les pixels d'image, il existe de nombreux modèles de formes de base.
Un des paradigmes d'apprentissage profond, identifiant les chats et les chiens
Ensuite, il trouvera ces forme très basique, comment recueillir la formation pertinente (oreilles pointues) et (oreilles souples), non caractéristiques de motif identifiable, qui deviendra un nouveau modèle d'ordinateur, discerner après que l'image est un chat Il va appliquer ce modèle.
Cet apprentissage profond est un puissant nouveau paradigme: un être humain de base besoin que de fixer des objectifs, tels que la classification d'image, puis laissez les solutions de modèle FIND informatique a connu une série d'étapes de l'ordinateur connu sous le nom de « réseau », et. Différents réseaux sont bons pour des choses différentes: par exemple, l'apprentissage par renforcement utilise des messages très simples, il ne nécessite qu'un scénario et un ensemble de règles, il peut trouver le meilleur mode d'action.
À la fin de 2017, Google a utilisé cette méthode pour créer un ordinateur auto-apprentissage Go AI, modèle AlphaGo Zero, qui utilise la technologie des réseaux de neurones, apprend divers mouvements et découvre de nouvelles stratégies en jouant contre lui-même. L'intelligence humaine n'est pas nécessaire dans le processus d'apprentissage et elle finit par vaincre les meilleurs joueurs d'échecs humains.
Le rôle important que les entreprises technologiques jouent dans le développement de l'intelligence artificielle est de fournir le support matériel nécessaire ou de nouveaux équipements de machines, par exemple, les puces GPU de Nvidia sont plus efficaces que les microprocesseurs Intel. En 2021, les puces qui soutiennent l'apprentissage en profondeur ont été introduites.
L'apprentissage en profondeur deviendra de plus en plus courant en informatique, mais au fil du temps, l'apprentissage en profondeur prendra le relais des programmes d'écriture humaine, mais il reste encore beaucoup de chemin à parcourir pour atteindre cet objectif grâce au développement de puces et de logiciels.