बैरन के रूप में जल्दी अक्टूबर 2015 तक, साथ ऐ-थीम कवर स्टोरी शीर्षक था किया था। कौन सा एनवीडिया करने के लिए भेजा गया था, शेयरों 770 प्रतिशत बढ़ गई हैं "आउट देखो इंटेल, यहाँ फेसबुक आता है", माइक्रोन, ऐ विकास, चिप उद्योग स्टार की एक नई पीढ़ी में रह सकते हैं, क्योंकि विकास की प्रक्रिया, मेमोरी चिप का एक बहुत आवश्यकता है, कंपनी के शेयर की कीमत अब तक 270% की वृद्धि हुई है।
एनवीडिया पांच साल, शेयर की कीमत चार्ट
वर्तमान में, एआई अभी भी विकास के शुरुआती चरणों में है और भविष्य में और अधिक शक्तिशाली रिटर्न हो सकता है।
नेटवर्क और क्लाउड कंप्यूटिंग के आगमन के साथ, नेटवर्क दिग्गज अपने डेटा केंद्रों में बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र कर सकते हैं और गणना कर सकते हैं। कंप्यूटर वैज्ञानिकों ने गहरी शिक्षा नामक एक नया मशीन लर्निंग मॉडल बनाया है। इस मॉडल को वैज्ञानिकों को स्पष्ट गणना नियम स्थापित करने की आवश्यकता नहीं है।
निम्नलिखित आंकड़े गहरी शिक्षा का एक उदाहरण दिखाते हैं जिसमें एक कंप्यूटर को बिल्लियों की तस्वीरों को पहचानने के लिए सिखाया जाता है, बिल्लियों की लाखों तस्वीरें कंप्यूटर में दर्ज की जाती हैं, और कुत्तों की तस्वीरें जैसे गैर-बिल्लियों के कई उदाहरण भी दर्ज किए जाते हैं। कंप्यूटर का पता लगाया जाएगा छवि पिक्सेल, कई बुनियादी आकार।
बिल्लियों और कुत्तों की पहचान, गहरी सीखने के प्रतिमानों में से एक
फिर यह इन बहुत ही बुनियादी आकारों को मिलेगा, कैसे संबंधित (बिंदु कान) और अप्रासंगिक (मुलायम कान) पहचानने योग्य पैटर्न सुविधाओं को इकट्ठा करने के लिए, जो कंप्यूटर का एक नया मॉडल बन जाएगा, और बाद में यह पहचानने में कि तस्वीर एक बिल्ली है या नहीं यह इस मॉडल को लागू करेगा।
इस तरह की गहरी शिक्षा एक शक्तिशाली नया प्रतिमान है: मनुष्यों को केवल मूल लक्ष्य निर्धारित करने की आवश्यकता होती है, जैसे कि चित्रों को वर्गीकृत करना, और फिर कंप्यूटर को समाधान ढूंढने दें। कंप्यूटर के चरणों की श्रृंखला को "नेटवर्क" कहा जाता है। अलग-अलग नेटवर्क अलग-अलग चीजों पर अच्छे होते हैं। उदाहरण के लिए, तथाकथित सुदृढ़ीकरण सीखना बहुत ही सरल संदेश का उपयोग करता है। इसे केवल एक परिदृश्य और नियमों का एक सेट की आवश्यकता होती है। वे कार्रवाई का सबसे अच्छा तरीका पा सकते हैं।
गूगल 2017 के अंत में था, इस पद्धति का उपयोग तंत्रिका नेटवर्क प्रौद्योगिकी का उपयोग कर स्वयं सीखने कंप्यूटर ऐ जाओ मॉडल AlphaGo शून्य। यह मॉडल बना सकते हैं, और अपने स्वयं के खेल के माध्यम से, चाल की विविधता जानने के लिए और नई रणनीतियों को खोजने के लिए, वह सीखने की प्रक्रिया मानव बुद्धि की आवश्यकता नहीं है, यह अंत में पराजित शीर्ष मानव गो-दान।
और प्रौद्योगिकी कंपनियों खेलने ऐ के विकास में एक महत्वपूर्ण भूमिका इस तरह एनवीडिया के GPU चिप की क्षमता के रूप में आवश्यक हार्डवेयर समर्थन या नई मशीनरी और उपकरण, प्रदान करना है। इंटेल माइक्रोप्रोसेसर माइक्रोन मेमोरी चिप के लिए मांग की तुलना में अधिक उछाल, और होने की उम्मीद है 2021 में शुरू की चिप पूर्ण अध्ययन का समर्थन करने के।
गहरी शिक्षा कंप्यूटिंग में अधिक आम हो जाएगी। समय के साथ, गहरी शिक्षा मनुष्यों को कार्यक्रम लिखने के काम पर ले जाएगी। हालांकि, चिप्स और सॉफ्टवेयर के विकास के कारण, इस लक्ष्य को हासिल करने के लिए अभी भी एक लंबा रास्ता तय है।