Уже в октябре 2015 года Barron Weekly рассказывал об истории AI. В то время он назывался «Watch Out Intel, Here Comes Facebook». В случае с Nvidia, о котором уже упоминалось, цена акций выросла на 770%. Однако Micron может стать новой звездой в чип-индустрии следующего поколения при поддержке разработки ИИ. Поскольку для процесса разработки требуется много чипов памяти, цена акций компании выросла на 270%.
Цена акций Nvidia в течение пяти лет
В настоящее время ИИ все еще находится на ранних стадиях развития, и в будущем может быть более сильная отдача.
С появлением сетевых и облачных вычислений сетевые гиганты могут собирать большие объемы данных и выполнять вычисления в своих центрах обработки данных. Компьютерные ученые создали новую модель машинного обучения, называемую глубоким обучением. Эта модель не требует от ученых устанавливать четкие правила расчета.
На следующем рисунке показан пример глубокого обучения, в котором компьютеру обучают распознавать изображения кошек, миллионы изображений кошек вводятся в компьютеры, а также приводятся многие примеры не кошек, например фотографии собак. Компьютер обнаружит В пикселях изображения есть много основных шаблонов формы.
Одна из парадигм глубокого обучения, идентифицирующих кошек и собак
Затем он найдет эти самые основные фигуры, как собрать, чтобы сформировать связанные (заостренные уши) и нерелевантные (мягкие уши) распознаваемые шаблонные функции, которые станут новой моделью компьютера, а затем идентифицируют, является ли изображение кошкой Он применит эту модель.
Такое глубокое обучение - это мощная новая парадигма: людям нужно только установить базовую цель, например, классифицировать изображения, а затем позволить компьютеру найти решения. Серия шагов, которые проходит компьютер, называется «сетью». Например, так называемое обучение усилению использует очень простые сообщения, для этого требуется только сценарий и набор правил. Они могут найти лучший способ действий.
В конце 2017 года Google использовал этот метод для создания самообучающегося компьютера Go AI model AlphaGo Zero. Эта модель использует технологию нейронных сетей. Она изучает различные ходы и открывает новые стратегии, играя против себя. Человеческий интеллект не нужен в процессе обучения, и в итоге он побеждает лучших шахматистов Go Go.
Важная роль, которую играют технологические компании в разработке ИИ, заключается в обеспечении необходимой аппаратной поддержки или нового машинного оборудования. Например, чипы Nvidia GPU более эффективны, чем микропроцессоры Intel. Спрос Micron на чипы памяти взлетел, и ожидается, что В 2021 году были внедрены чипы, которые поддерживают глубокое обучение.
Глубокое обучение станет более распространенным в вычислениях. Со временем глубокое обучение возьмет на себя работу людей, пишущих программы. Однако из-за развития чипов и программного обеспечения еще предстоит пройти долгий путь для достижения этой цели.