배런은 10 월 초 2015, AI는 테마 커버 스토리는 표제가 붙었다와 함께했던 엔비디아 언급했다. 주가 770 %가 급증했다 "인텔 조심, 여기에 페이스 북이 온다" 개발 프로세스가 메모리 칩을 많이 필요로하기 때문에 마이크론, 인공 지능 개발, 칩 업계의 스타의 새로운 세대에 숙박 할 수 있습니다,이 회사의 주가는 지금까지 270%으로 성장했다.
5 년간 엔비디아 주가 차트
현재 인공 지능은 개발 초기 단계에 있으며 향후 더 강력한 수익을 창출 할 수 있습니다.
네트워크 및 클라우드 컴퓨팅의 출현으로 네트워크 거인은 대용량 데이터를 집계하고 데이터 센터에서 계산을 수행 할 수 있으며 컴퓨터 과학자들은 심층 학습이라는 새로운 기계 학습 모델을 만들었습니다. 이 모델은 과학자가 명시적인 계산 규칙을 수립 할 것을 요구하지 않습니다.
다음 그림은 고양이의 그림을 인식하도록 컴퓨터를 가르치고 수백만 개의 고양이 사진을 컴퓨터에 입력하고 개 사진과 같이 고양이 이외의 많은 사례를 입력하는 심층 학습의 예를 보여줍니다. 이미지 픽셀에는 많은 기본 모양 패턴이 있습니다.
고양이와 개를 식별하는 깊은 학습 패러다임 중 하나
그런 다음 컴퓨터의 새로운 모델이 될 것 관련 (뾰족한 귀) 형성과 관련이없는 (소프트 귀) 식별 패턴 기능을 수집하는 방법이 아주 기본적인 형태를 발견 할 것이다, 후 사진이 고양이인지 분별 그것은이 모델을 적용합니다.
이 깊은 학습은 강력하고 새로운 패러다임 : 기본적인 인간, 같은 사진 분류로 목표를 설정 한 후 컴퓨터 찾기 모델 솔루션은 일련의 단계들에게 "네트워크"로 알려진 컴퓨터를 경험하고, 수 있도록하기 만하면됩니다. 다른 네트워크는 여러 가지의 좋은 예를 들어, 매우 간단한 메시지, 단 하나 개의 장면과 일련의 규칙을 사용하는 강화 학습 소위, 그들은 최선의 조치 모드를 식별 할 수됩니다.
2017 년 말 Google은이 방법을 사용하여 자체 학습 컴퓨터 Go AI 모델 인 AlphaGo Zero를 만들었습니다.이 모델은 신경 네트워크 기술을 사용하여 다양한 동작을 학습하고 자체 전략에 따라 새로운 전략을 발견합니다. 인간의 지능은 학습 과정에서 필요하지 않으며 최후의 인간 Go 체스 선수를 물리 칠 수 있습니다.
그리고 기술 회사는 AI의 발전에 중요한 역할은 엔비디아의 GPU 칩의 효율성 필요한 하드웨어 지원하거나 새로운 기계 및 장비를 제공하는 것입니다 재생할 수 있습니다. 인텔의 마이크로 프로세서가 마이크론의 메모리 칩에 대한 수요보다 높은 급증하고로 예상된다 2021 년에는 깊은 학습을 지원하는 칩이 도입되었습니다.
심화 학습은 컴퓨팅 분야에서 더욱 보편화 될 것입니다. 시간이 지남에 따라 깊은 학습이 인간이 프로그램을 작성하는 작업을 대신하게 될 것입니다. 그러나 칩과 소프트웨어의 개발로 인해이 목표를 달성하기 위해서는 아직 멀었습니다.