1. "AI chip" لا تزال في عصر الجراد ، تسرع في "الفقاعة" لتقلص.
إن الذكاء الاصطناعي يغير جميع مناحي الحياة ، والرقائق هي حاملة الذكاء الاصطناعي.
2018، والعاطفة كابيتال للرقاقة أشباه الموصلات مضاءة تماما التكنولوجيا AI، سواء كانت الشركات العملاقة أو تأسيس الشركات، وشركات الإنترنت أو شركات التصنيع التقليدية، هي رقاقة الحماس. مايو-يوليو، سحابة سليمة تعرف، اذهب واسأل، أصدرت Rokid، بايدو رقاقة AI أو وحدة نمطية رقاقة، والتفكير أكد سبيتزر أن منظمة العفو الدولية وبناء رقاقة الصوت، أعلنت تقنيات كام عميقة سوف رقاقة AI لها أن تكون متاحة في النصف الثاني من هذا العام، مؤسس المعروفة سحابة والرئيس التنفيذي مايكل سليمة حتى مع 'لا هل الرقاقة ، مميتة "للتعبير عن تصميمك على صنع رقائق منظمة العفو الدولية.
ومع ذلك، "حتى الآن، فإن العالم لم يظهر حتى الآن شريحة AI صحيح، لأن الذكاء الاصطناعي الحقيقي هو فشل حتى الآن في تحقيقه." تشو بن، المدير العام لشركة الصين، بهذه التصريحات الذكية تمثل متجانسة وجهات نظر بعض من هذه الصناعة.
بعد العثور على "تايمز IT" مراسل عددا كبيرا من الدوائر AI، مفهوم رقاقة منظمة العفو الدولية، فإن العالم لا تشكل إجماع موحد، يعتقد حتى المستثمرين هناك فقاعة رقائق منظمة العفو الدولية، فإن معظم الشركات المبتدئة تختفي.
ولكن على أي حال ، في عصر الرقائق الصناعية في عصر القاعدة ، سيكون هناك دائماً أناس صنعوا "طريقًا دمويًا" لتوطين التكنولوجيا الأساسية الصينية.
تعريفات مختلفة لرقائق الذكاء الاصطناعي
وقال في "تايمز IT" مراسل و0-1 احتياجات شريحة من أكثر من 10 عاما هي AI رقاقة المبتدئة المرجح أن تضر أكثر مما تنفع. "مؤسس رقاقة المشاريع الصغيرة في لى يانغ يوان سوتشو Mindray في غارق عشر سنوات في صناعة الفترة، له الرقائق الخاصة وسجلت خمس مرات بعد العمل الرسمي، مسجلة 20 مرات من قبل في الرائدة في صناعة الموقف، "إذا كان بهم رقاقة R & D AI، وذلك باستخدام 40nm عملية (نانومتر)، ثم تكلفة قد ترتفع و لم يتم خفضه. رقاقة يجب تقاسم تكاليف التطوير على نطاق واسع، 40nm عملية رقة تدفق رسوم فقط لمدة تصل إلى 10 مليون يوان، وتقسم إلى مليون PCS (عدد وحدات المنتج)، ومتوسط التكلفة للقطعة الواحدة تصل إلى 10 $، وليس بما في ذلك أكثر عالية نفقات البحث والتطوير ".
لكن Rokid تشو بن، رئيس قسم الأبحاث وجهة نظر النظام الأساسي للتطوير بالضبط المعاكس يوان لى يانغ، "الأجهزة الذكية باستخدام رقاقة شيوعا هو مبالغة، والاحتياجات الخاصة تتطلب رقائق خاصة إلى حل نقاط الألم، والعرف AI رقاقة هو على وجه التحديد لخفض التكاليف والأجهزة لعدد الذكاء الاصطناعي الطلب على الطاقة، المنخفضة نهاية للأغراض العامة رقاقة عدد لا يكفي، وهناك العديد من تصميم الراقية للأغراض العامة رقاقة التكرار، مما أدى إلى ارتفاع استهلاك الطاقة ".
ومن المعروف رقاقة AI أيضا باسم منظمة العفو الدولية أو بطاقة مسرع الحسابية، وعادة المفهوم، يشير إلى وحدات رقاقة AI (غيرها من مهام الحوسبة غير CPU-تزال مسؤولة) خصيصا لمهمة كثيفة حساب من معالجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وتنقسم GPU الحالي في ، FPGA، ASIC وأنواع أخرى، وغيرها من نبات أنف العجل المشترك كوالكوم رقائق مختلفة، ورقاقة AI هو مخصص أساسا لمعالجة المهام، مثل الأمن في تحديد الفيديو عالي الوضوح والبيانات المحسوبة في القيادة الآلية، وما شابه ذلك.
26 يونيو، أصدرت Rokid شريحة الصوت الذاتي المتقدمة AI KAMINO18 مخصصة، ويدعم اللغة آلة ذكية وقصص الأطفال، خلافا لإنتل، كوالكوم وغيرها من التقليدية رقاقة للأغراض العامة، وهو صوت AI مخصصة شركة نفط الجنوب (نظام على رقاقة) رقاقة، في داخلي ورثت ARM، NPU، DSP، DDR، DAC والمكونات الأساسية الأخرى، وحجم عملة الدولار تقريبا وأدلى تشو بين خطاب خاص على تصميم الهندسة المعمارية تفعل أعقاب الأجهزة، ورقائق وجدت في العديد من القواسم المشتركة مع أقل، ولكن تكلفة إكسسوارات لا تزال موجودة، لذلك، بدأ Rokid لتخصيص رقائق في سبتمبر من العام الماضي، واستخدام DSA (المجال العمارة محددة) الهندسة المعمارية، ومن المنتجات الخاصة ومتطلبات الخوارزمية، والتكامل مع طريقة حوسبة غير متجانسة في رقاقة في حالة تشغيل الجهاز، يمكن أن يقلل من استهلاك الطاقة بنسبة 30٪ إلى 50٪.
لى يانغ يوان تشو بن وجهات نظر مختلفة، فقط نيابة عن صناعة أشباه الموصلات التقليدية والإنترنت بدء الشركات في اثنين من مختلف شرائح AI المعرفي، وجاءت حلقة أشباه الموصلات من الناس الذين يدفعون المزيد من الاهتمام لكسر رقاقة 0-1، و "تتصلب اللينة" أن رجال الأعمال الإنترنت يفضلون على أساس 1، 2، 3، 4، من خلال الخوارزميات وتصميم البرمجيات، من 10 الحالي مباشرة إلى نشر نقطة رقاقة AI للعرض، ويتجلى الهدف الرئيسي منها في شكل ملائم و القدرة على تسريع بعض خوارزميات تعلم الآلة، مثل المستخدمة في الجانب حافة وأجهزة جانب المحطة، تتطلب منخفضة جدا في استهلاك الطاقة ومصفوفة عالية / العائمة القدرة نقطة، وهذه هي من الصعب تحقيق رقاقة العالمي .
ويمكن إثبات ذلك من خلال تفسير مهندس شركة رائدة أخرى في صناعة الرقاقات ، حيث يرى أن معظم شرائح صوت AI في السوق تنتمي إلى شريحة تخدم وظائف "خاصة" (مماثلة للمعالجة الإشرافية لبيانات DSP). ولأنه يركز على وظيفة واحدة أو عدة وظائف ويقتصر على سيناريو محدد ، يكون تعقيد التصميم والإنتاج أقل من شريحة التصميم العام.بالإضافة إلى ذلك ، فإن هذه الرقائق نادرا ما تتطلب ترخيصًا فنيًا ، ومن الأسهل القيام بذلك. لا تبدأ رقاقة AI من الطبقة السفلية ، ولكن مباشرة من عملية تحسين بنية المعالج في SOC أو معالج الأغراض العامة مثل "coprocessor" ، من خلال دمج IP مختلف لتسريع مشهد التطبيق العلوي ، مثل اللغة والصورة.
نفس الشيء غير متجانسة
حاليا، لا يوجد تعريف واضح للرقاقة AI، فكيف لحساب "الحقيقية" ليست مقياسا جيدا. النقطة الثابتة على الأخيرة قمة 2018 الدولية (هانغتشو)، المدير العام لغير متجانسة شركات وادي السيليكون الذكية الصين البدء في محاولة لرقاقة تشو بن AI بموجب التعريف ، "يمكن أن تكتمل الخوارزمية الأساسية للذكاء الاصطناعي بكفاءة عالية وأداء عالي. وبما أن الخوارزمية السائدة هي التعلم العميق الآن ، فهذا يعني أن شرائح الذكاء الاصطناعي يجب أن تحظى بتأييد جيد جدًا للتعلم العميق." من وجهة نظر البيانات ، ويعتقد زو بن أن قوة الحوسبة لرقائق الذكاء الاصطناعي يجب أن تتجاوز 5 تريليون مرة في الثانية ، لأنه فقط من خلال تحقيق مؤشرات الأداء هذه ، يمكن أن تكون العديد من نتائج حساب التطبيق المحددة قابلة للمقارنة مع القدرات البشرية.
إن اسم زو بن ، "غير المتجانسة" ، هو في الأساس التفسير الأكثر مباشرة لخلفية الإنترنت لرواد الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي ، ويتكون المتغاير ، كما يوحي الاسم ، من مصادر مختلفة ، والإنترنت هي شبكة نموذجية غير متجانسة. الحوسبة المتغايرة المتطورة ، وهي شكل خاص من الحوسبة المتوازية والموزعة ، غالبًا ما تستخدم لتنسيق أجهزة مختلفة لتلبية احتياجات الحوسبة المختلفة ، ولتمكين الكود (أو أجزاء الكود) من الأداء في الأداء الكلي .
حاليا رقاقة AI تقوم أساسا من قبل مجموعة متنوعة من رقاقة الحوسبة متجانسة الماضي الشركات رقاقة التقليدية تركز فقط على عدد قليل من رقائق، ولكن الآن بدأت الشركة رقاقة التركيز على التنمية الأفقية، ودمج أنواع مختلفة من الرقائق، على سبيل المثال، في التقليدية الهاتف المحمول شركة نفط الجنوب وحدة المعالجة المركزية (وحدة المعالجة المركزية)، وGPU (معالج الرسومات)، خارج ISP (البرمجة)، ولكنها تستخدم أيضا إضافي AI لتسريع NPU (جزءا لا يتجزأ العصبي معالج الشبكة) ونواة معالجة مثل '. أيزومرات رقاقة جزء وقال كانغ هينغ المؤسس المشارك تشنغ تشينغ لمراسل تكنولوجيا المعلومات تايمز: إنها وظيفة عالمية.
مسار تحديد التكلفة
إحدى الظواهر المثيرة للاهتمام هي أن رواد الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي المولودون عبر الإنترنت يعملون في مجال أجهزة AI chip ، في حين يستخدم بائعو الشي traditionalات التقليديون خوارزميات مثل "soft" لتطبيق الذكاء الاصطناعي.
تكنولوجيا AI ثلاثة عناصر، والخوارزميات والبيانات وحساب القوة من وجهة نظر قطع AI الدولية حافة التكنولوجيا، ونموذج التنمية خوارزمية ليس التعلم ناضجة عمق والتعلم نقل، والتطور السريع نموذج جديد خوارزمية تتم مزامنة شبكات كبسولات، AI رقاقة لا تزال طريقة ومبدأ استخدام هذه الطريقة في مرحلة الاستكشاف ، وفي الواقع ، لم تقدم شركات تصنيع الرقائق الرئيسية الحالية شرائح AI ، وقد اكتملت العديد من وظائف الذكاء الاصطناعي عن طريق الرقائق العامة بالإضافة إلى الخوارزميات والبرامج الخاصة.
أطلقت كوالكوم في وقت سابق من هذا العام محرك الذكاء الاصطناعي (AI المحرك) الأجهزة والبرمجيات ويتكون من جزأين، على بنية الأجهزة النواة كوالكوم أنف العجل (CPU، GPU، VPS ناقل المعالج) مجهزة بمحرك المعالجة العصبية (العصبية تجهيز المحرك، NPE)، الروبوت NN API ، مكتبة الشبكة العصبية Hexagon وغيرها من البرامج ، جعل الذكاء الاصطناعي على التطبيق (مثل الهاتف الذكي) المحطة الطرفية أسرع وأكثر كفاءة منتجات رقاقة كوالكوم 骁 龙 845 ، 骁 龙 835 ، 骁 龙 820 ، 骁 龙 660 الدعم AI Engine ، والعديد من الهواتف المحمولة المحلية مع العلم AI تعتمد أساسا على حل كوالكوم ، ويتم تحقيق وظيفة التعرف على الوجه بشكل أفضل من قبل المحرك AI.
ولكن بالنسبة لأصحاب الأعمال الرائدين الحاليين في شركات صناعة الكيماويات الذكية والشركات المصنعة للبيوت الذكية ، فإن شريحة الأغراض العامة "مكلفة للغاية".
وقال كانغ هينغ لمراسل IT Times أن التلفزيون وأجهزة تكييف الهواء والأجهزة المنزلية الأخرى لديها ربح يغطي التكلفة العالية لوحدات الصوت ، ولكن تكلفة الأجهزة الصغيرة مثل المراوح والأضواء محدودة للغاية ، وتضعف مزايا الوحدات. هل أكثر المنتجات الذكية ، تغرق إلى المنتجات المنخفضة نهاية ، ولكن السوق لا يمكن العثور على الشريحة الصحيحة ، والمنتج داخل 100 يوان ، ورقاقة للأغراض العامة ليست فعالة من حيث التكلفة. "بعد بناء شريحة منظمة العفو الدولية الخاصة بهم ، يحرر Zhisheng يمكن فتح الحل الرشيدي لتقنية الذكاء الاصطناعي للعملاء ، مع مبادرة أكبر في دورة التكلفة والإمداد.
ومع ذلك ، يعتقد لي يانجيوان أن التقنيات الرئيسية للذكاء الاصطناعي تختلف في المراحل المختلفة. "إن المعالج ليس هو التقنية الرئيسية للذكاء الاصطناعي. إن المعالج المخصص يعزز فقط القدرة التنافسية في بعض قطاعات العمل." يعتقد أن الجزء المستشعري مرتكز على الاستشعار. إن قيمة وجود المعالج ليست عالية ؛ فالجزء المعرفي ، وقطاع التعلم ، وقطاع القرار ، يركز بشكل كبير على المعالج ، ولكنه يؤثر على التكلفة ، بما في ذلك التكلفة لمرة واحدة وتكلفة استهلاك الطاقة.
"لا يوجد جزء من فرضية شريحة ذكاء اصطناعي مخصصة ، يجب النظر إلى تطوير شرائح الذكاء الاصطناعي كمسألة مستقلة ، وليس امتدادًا طبيعيًا لأبحاث البرمجيات." يستخدم لي يانغ يوان القياس البشري ، المستشعر هو جسم الإنسان ، يعتمد العقل على الخوارزمية يفوز.
ويعتقد لي شوبنغ ، محلل أشباه الموصلات ، أن الذكاء الاصطناعي يعتمد على الخوارزميات ، والرقائق هي شركات نقل فقط ، وإذا كنت ترغب في استخدام ASIC (شريحة مخصصة كاملة) لإجراء معالجة أفضل للتعرّف على الكلام ، فإن اختلاف الأجهزة ليس كبيرًا. ترتبط البيانات أكثر بالبرمجيات والشبكات والتدريب ، كما أن مشاكل تأخير تبادل البيانات السحابية والنهائية ستأتي مع 5G.
المحطة الأولى على الأرض: صوت ذكي
رقائق R & D AI أبسط من الرقائق ذات الأغراض العامة المتطورة ومعترف بها على نطاق واسع من قبل دائرة الذكاء الاصطناعي.
سحابة المعروفة الصوت المؤسس المشارك، لي شياو هان، نائب رئيس وحدة أعمال تقنيات عمليات أنه بعد عقود من التنمية، وصناعة الرقائق عجلت الكثير من الأشياء وحدات، مثل كوالكوم وميديا تيك تستند على رقائق العمارة ARM، وبالتالي، ليس كل AI ديك شريحة من الصفر، يمكنك استخدام وحدات الصناعة والمنتج ناضجة، ولكن التصاميم الوحدة الأساسية AI رقاقة تسريع تحتاج إلى البدء من أسفل. سحابة رفعت من عام 2014 نهاية، استراتيجية أساسية، في عام 2015 إنشاء رسمي من R & D الفريق ، ثم في عام 2018 ، أطلق رقاقة AI 'Yuyan' ، قضى Yunzhisheng أربع سنوات كاملة ، وأدركت تدريجيا أن منظمة العفو الدولية لا يمكن أن يكون فقط في السحابة ، على الأرض.
2018 كما هو معروف هبطت AI رقاقة في ما يسمى الهبوط يشير إلى رقاقة AI التجاري لتركيبها على المحطة. عام 2017، الاستثمارات الصينية في منطقة رقاقة من أكثر من 150 مليار يوان، ابتداء من عام 2018، فإن هذه الاستثمارات ستستمر الصناعات كثيفة وأشار الهبوط. ChinaEquity مؤسس المجموعة العاصمة ورئيس وانغ تشاو يونغ تبحث مؤخرا للثقافة صانع الصينية ذروة الصيف في الربع الرابع في الاجتماع إلى أن الصين تنفق 300 مليار $ الواردات السنوية لجميع أنواع رقائق، رقائق تستهلك 1/3 من الاكتفاء الذاتي في العالم معدل أقل من 10 ٪ ، لذلك ، فإن الاستثمار في رقاقة AI هو الأولوية القصوى ، ولكن بسبب التكلفة العالية للأفلام و R & D من رقائق AI الأمنية ، لم يتم بعد تشكيل شحنات واسعة النطاق لتعويض التكلفة ؛ الإنتاج الضخم ، والحصار الآلي AI رقاقة الأمن لا يصل إلى المعيار ؛ مجالات محددة أخرى من الشريحة AI الطلب الكلي المصب غير كافية ، العرض يتجاوز الطلب ، "الحقل الحالي لمنظمة العفو الدولية لديها فقاعة كبيرة."
وفقا لقانون مور، وأداء رقاقة سوف تتضاعف كل 18 شهرا، فإن تكلفة ينخفض بنسبة النصف، ولكن المفتاح النهائي لصناعة أشباه الموصلات لكسب المال أو الحجم، وإذا كانت هناك شحنات كبيرة بما فيه الكفاية والأسواق التجارية، هو رقاقة AI بسلاسة وقال مفتاح وسائل الإعلام في وقت سابق أنه حتى في مجال الأمن ، 'Dayu' Hikvision ، فإن الطلب السنوي على نفيديا هو 200000 فقط.
من هذا المنظور، قد يكون الصوت الذكية أول من تحقيق هبوط AI شرائح السوق. شركة أبحاث مؤسسة كاناليس Canalys أبحاث (المشار إليها فيما بعد مؤسسة كاناليس Canalys) أصدرت تقريرا، بحلول نهاية هذا العام، فإن ملكية الصوت الذكية تصل إلى 100 مليون نسمة، ما يقرب من العام الماضي 2.5 مرات في العام الماضي، حيازات أقل من ستيريو ذكي 50 مليون السنوات القليلة المقبلة، وسوف تستمر ملكية الصوت الذكية في النمو، وبحلول عام 2020 سوف سكانها أكثر من الضعف، تصل إلى 225 مليون.
صدر صوت سحابة المعروفة في مايو من هذا العام لبشبكة AI رقاقة UNIONE، وتستخدم للقيام به في الحوسبة حافة المحطة المحلية، لتوفير حلول الخدمات الذكية للصوت، المنزل الذكي، والأجهزة الذكية، وما إلى ذلك اذهب واسأل صدر AI حدة رقاقة الصوت سأل الأساسية 'حجم الإنتاج، يمكن للعملاء شراء أوامر.
اذهب واسأل الرئيس التنفيذي يعتقد لي Zhifei أن صناعة الرقائق هي دورة طويلة، من المفهوم أن تبدأ من خلال الذهاب الى تصميم النظام، وتصميم وحدة، والمحاكاة، والتوليف الدائرة، والتخطيط، وتدفق الانتاج ورقة، والتعبئة والتغليف والاختبار، وتطوير برنامج تشغيل، حلول التكيف مثل عملية طويلة جدا، وبمجرد أن رقاقة من الصعب إجراء تعديلات تفعل مثل البرمجيات، ويجب إعادة تصميم ورقة تدفق، ودورة التكرار، وارتفاع تكلفة، وخصائص الشريحة نفسها هو الناقل للحوسبة الأجهزة، ورقائق مختلفة بتصرف الخوارزميات والسيناريوهات، AI رقاقة العد من جهة لديها ما يكفي من القوة لتشغيل مجموعة متنوعة من صوت خوارزميات منظمة العفو الدولية، من ناحية أخرى نحن بحاجة إلى أن تفعل الكثير في محول لسيناريوهات مختلفة، مع الحفاظ على التكاليف واستهلاك الطاقة لتلبية كمية هائلة متطلبات الإنتاج التجاري.
"التصنيع يمكن ويمكن في السوق من المنتجات الأجنبية المماثلة تهديدا تنافسيا هو المعيار رقاقة واحدة للنجاح." وقال مصدر في صناعة هذه القضية. من وجهة النظر هذه، ورقاقة AI الصين قد بدأت للتو، والأنهار والبحيرات البرية، رغوة لا بد من كسرها.
"هذا تحول IT تايمز المؤلف: وو تشى يوزين لليلة سحابة. الأصلي بعنوان:" رقاقة AI "من الأنهار والبحيرات البرية: انسحب في" فقاعة "لتكون مزدحمة"
2. أصبحت الصين أكبر الاستثمارات الوطنية في العالم وتمويل الذكاء الاصطناعي.
ووفقًا لصحيفة "صوت نيوز وصحف صحفية" الصادرة عن China Voice ، فقد أشار "تقرير تطوير الذكاء الاصطناعي في الصين لعام 2018" الصادر عن جامعة تسينغهوا إلى أن الصين أصبحت أكبر دولة في العالم من حيث الاستثمار والتمويل في مجال الذكاء الاصطناعي. .
وفقا للتقرير ، حتى يونيو 2018 ، بلغ عدد شركات الذكاء الاصطناعي في الصين 1011 ، في المرتبة الثانية في العالم.في الربع الأول من عام 2013 إلى عام 2018 ، شكلت الاستثمارات والتمويل في مجال الذكاء الاصطناعي في الصين 60 ٪ من العالم. ٪ ، أصبح أكثر دول العالم "ذهبية" ، وأشار خبراء الإنترنت وانغ يوي إلى أن الذكاء الاصطناعي الصيني لديه بنية تحتية كاملة نسبيًا ، يتطور في اتجاه الصناعة بأكملها ، ويشعر الناس بعمق أكبر في مجال B2B.
وانغ يو: على سبيل المثال ، يتم استخدام الفرز الذكي في مجال الخدمات اللوجستية ؛ في مجال النقل ، والتحكم في الطرق ، ونشر المركبات ، على سبيل المثال ، في مجال الأمن ، والتقاط الكاميرا في الشارع ، والمزيد من البيع بالتجزئة على مستوى المستخدم.
من حيث الإنتاج الورقي ، فإن إجمالي عدد أوراق الذكاء الاصطناعي الصيني وعدد كبير من الأوراق الاستشهادية هو الأعلى في العالم ، وعدد براءات الاختراع الصينية متقدم قليلا على الولايات المتحدة واليابان ، ومع ذلك ، فإن نسبة المواهب المتميزة لا تزال منخفضة ، ويعتقد وانغ يو أن الصين لا تزال بحاجة إلى فالرقاقات الذكية و 5 G والتقنيات الأساسية الأخرى آخذة في الارتفاع ، ومن المتوقع أن ينتقل المستقبل من بلد الذكاء الاصطناعي إلى قوة استخباراتية اصطناعية.
3. شيه وى: جوهر تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وأهمية الابتكار النظامية
لا يمكن فهم كل شيء بدقة في البيئة التي توجد فيها ، واليوم أصبحت البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي ومفاهيم أخرى غير واضحة بسبب العديد من الأسباب مثل الضجة التجارية. وهي مغطاة بهالة مبهرة ، أو تعطى عمدا اسما يمكن أن يؤدي إلى خيال رائع ، مثل "التعلم العميق".
في الأسفل ، دعونا نلقي نظرة على العناصر المختلفة لصناعة تكنولوجيا المعلومات ، في السلسلة من العلم إلى التطبيق ، في أي وضع. حتى لا نكشف عن التفاصيل غير الضرورية ونكشف الجوهر ، نقسم هذه السلسلة إلى خمس روابط: المبادئ العلمية والتقنيات الأساسية المشتركة وتكنولوجيات التطبيق المحددة ومبادئ / تقنيات النظام الأساسية وأنظمة التطبيقات المحددة ، انظر الشكل 1.
الشكل 1: من المبادئ العلمية إلى أنظمة التطبيق ، مصدر الصورة: المؤلف للصورة ، وهو نفس أدناه
المبدأ العلمي هو ملخص للقوانين الأساسية للحركة ، والتكنولوجيا هي تطبيق القانون ، لذلك ، فإن إدخال مبادئ علمية جديدة غالباً ما يكون له تأثير عميق وواسع على المجتمع ، وذلك لأن معنى المبادئ العلمية كبير جداً ، لذلك " غالبًا ما يُسرق العلم ". كما تم جلب العديد من المخرجات الفنية إلى القبعة" العلمية. في مجال الكمبيوتر ، تعتبر آلة تورينج ونظرية التعقيد الحسابي أساسًا في فئة المبادئ العلمية. كان اسمه "العلمية".
في الأساس ، كانت ذروة الذكاء الاصطناعي قد بردت في التسعينات لأن الناس عملوا بجد في مجال الذكاء الاصطناعي لعقود ، ولم يتمكنوا من فهم طبيعة العمليات الذكية بالمعنى العام ، وبالتالي لم يكونوا قادرين على تحقيق الأهمية العلمية. إن الاختراق الأساسي ، من الناحية النظرية ، يجرد العملية الذكية الأساسية مثل الحساب الأساسي الرقمي لدعم عمليات ذكية أكثر تطوراً وتعقيداً ، وبالتالي ، لم يتحقق قط إنتاج حقل الذكاء الاصطناعي ، رغم أنه غني ومؤثر. ذروة المبادئ العلمية.
في الصناعة ، هناك بعض التقنيات الأساسية الشائعة ، والتي تسمى أحيانا التكنولوجيات الأساسية ، والتي تدعم الصناعة بأكملها.في صناعة تكنولوجيا المعلومات ، أنظمة التشغيل ، وقواعد البيانات ، والدوائر المتكاملة ، وما إلى ذلك تنتمي إلى هذا المستوى من التكنولوجيا. إن تقدم الصناعة برمَّتها عالميٌ أيضًا ، فالتقدم في تكنولوجيا الدوائر المتكاملة هو الذي أدى إلى نقطة تحول تاريخية في صناعة تكنولوجيا المعلومات بأكملها في عام 2010 (راجع "تحول - النظر إلى قمم تقنية المعلومات" الفصل 2 القسم الثالث) إن مجال الذكاء الاصطناعي ليس فقط نتائج المبادئ العلمية ، ولكن أيضا لم يكن قادرا على إنتاج تقنيات مشتركة أساسية تدعم الصناعة ، بغض النظر عن الاسم الذي نعطيه لتلك التقنيات / الأساليب.
على أساس التكنولوجيا المشتركة الأساسية ، هناك تقنيات تطبيق محددة لمشاكل مختلفة لحل أنواع مختلفة من المشاكل.على هذا المستوى ، واجهنا أثر الذكاء الاصطناعي.على سبيل المثال ، نحن في كتاب "Turning - Looking at IT Peak" في القسم الثاني من الفصل 8: "عندما يدرك الناس أننا لسنا قادرين على حل مختلف المشاكل الذكية بشكل فعال مع بعض القواعد أو الآليات المنطقية الأساسية ، فإن أبحاث الذكاء الاصطناعي قد دخلت أنواعًا مختلفة. ومن بين المشاكل المحددة ، تم تطوير أنواع مختلفة من المشاكل ، وتم تطوير الكثير من الحلول ، كما تم إحراز تقدم كبير ... وبسبب هذا ، أصبح علم الذكاء الاصطناعي الآن أكثر تحديدًا. تم دمج طريقة أداة التطبيق في أنواع مختلفة من التطبيقات ، والتي تظهر تحت اسمها الفني الخاص ، ولعب دورها الخاص في الغموض ، واسم كتاب كلاسيكي عن الذكاء الاصطناعي في هذه السنوات هو "الذكاء الاصطناعي - وهو نوع من تشير الطريقة الحديثة "الترجمة الحديثة" إلى محاولة تبني مفهوم "الوكيل" إلى الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات. ومن بين طرق دمجها في إطار موحد ".
في الواقع ، إن استخدام مفهوم الوكيل لدمج الأساليب التقنية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي هو أيضًا طريقة لا تظهر أي مساعدة ، فهي تُظهر واقعًا عاجزًا في هذا المجال: طرق تقنية محددة عملية فقط ، عدم وجود مبادئ علمية أو تقنيات أساسية مشتركة. الدعم ، لا توجد نظرية فعالة على مستوى النظام الأساسي ، فالتعلم العميق الذي حظي بشعبية هذه السنوات هو أيضًا التكنولوجيا على هذا المستوى.
يشتمل مفهوم "التعلم العميق" على شبكات معتقدات عميقة وشبكات عصبية تلافيفية وشبكات دورية ومتكررة والعديد من نماذج الشبكات المختلفة والخوارزميات المماثلة لحل أنواع مختلفة من المشكلات. القوة الحسابية للعنف ، باستخدام شبكات عصبية اصطناعية واسعة النطاق وغير خطية مع معلمات قابلة للانضغاط تصل إلى عشرات الملايين أو أكثر ، باستخدام خوارزميات "التعلم / التدريب" المحددة ، وتعديل هذه المعلمات من خلال المعالجة الإحصائية لأعداد كبيرة من العينات ، وتحقيق عدم التركيب الخطي (التحويل) لتحقيق وظائف الاستخراج وتصنيف خصائص البيانات المدخلة في وقت لاحق.
إنها طريقة ملموسة لحل نوع معين من المشاكل ، وليس القدرة على التعلم العام مثل البشر ، على الرغم من أن الاسم لا يؤدي إلى خيال العديد من الناس الذين لا يفهمون هذه التكنولوجيا. وتنتمي معظم التكنولوجيات في هذا المجال إلى هذا المستوى ، بما في ذلك التقنيات المتعلقة بالبيانات الضخمة ، وتنتمي جميعها إلى التقنيات التي تساعد في الطبيعة الذكية ، وبالتالي ، فإن الحدود بين البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي وغيرها من التقنيات أصبحت غير واضحة بشكل متزايد.
هذه التقنيات العملية المحددة ، بما في ذلك "التعلم العميق" (الشبكات العصبية الاصطناعية) ، غالباً ما تكون تقنيات تجريبية ، فقبل تقديمها إلى مشكلة محددة جديدة ، لسنا متأكدين مما إذا كان بإمكانها حل المشكلة بفعالية ، أو يمكن أن تحل المشكلة. إلى أي مدى.
ولهذا السبب ، خذ تعلماً عميقاً كمثال ، في برنامج Deep Learning ('Mei' Ian Goodfellow ، MIT Press ، 2016) ، والذي يعتبر أساس مجال التعلم العميق في الكتاب المدرسي ، من أجل شرح الخصائص التجريبية للتعلم العميق ، يحدد المؤلف على وجه التحديد الفصل 11 لمناقشة هذه المسألة ، ويتم تناول موضوعه على أنه "منهجية عملية".
في بداية هذا الفصل ، كتب المؤلف مقطعًا: "لاستخدام تقنيات التعلم العميق بنجاح ، لا يكفي معرفة الخوارزميات الموجودة ولماذا تكون فعالة. يحتاج ممارس التعلم الآلي الجيد أيضًا إلى معرفة كيفية حدد خوارزمية مناسبة للتطبيق المحدد وكيفية مراقبته ، وتحسين نظام التعلم الآلي استنادًا إلى ردود الفعل التجريبية.في التطوير اليومي لنظام التعلم الآلي ، يحتاج الممارس إلى تقرير ما إذا كان سيتم جمع المزيد من البيانات ، أو زيادة أو تقليل سعة النموذج ، أو إضافة أو حذف التنظيم ، تحسين نموذج التحسين ، تحسين نموذج الاستدلال أو تعديل تنفيذ البرنامج للنموذج.تجربة هذه العمليات تتطلب الكثير من الوقت ، لذلك من المهم تحديد النهج الصحيح دون التخمين الأعمى. التعلم العميق الميزات التجريبية لهذه التكنولوجيا المحددة.
هذه الحالة من الذكاء الاصطناعي تشبه إلى حد ما المجال التقليدي ، وقبل ظهور العلم الحديث ، كان الناس قادرين على تصميم وتصنيع العديد من الأنواع المختلفة من الأدوات المتطورة لحل مختلف المشاكل المحددة. قد لا تكون قادرة على إنتاج مبدأ أعمق ، نتيجة عالمية ، ففي تاريخ الصين ، لم يتمكن عدد لا يحصى من الحرفيين المهرة من السماح للصين بمواكبة اتجاه العلوم والتكنولوجيا الحديثة ، مما يوضح هذه المشكلة.
إن مخرجات الطبقات المذكورة أعلاه لا يمكن تقديمها مباشرة إلى الناس ، لذا يوجد فوقها مبادئ وأساليب لتحويل التكنولوجيا إلى منتج / نظام عملي ، وهنا لدينا طبقتين فقط من أجل البساطة. حقيقة أن تكنولوجيات مثل الذكاء الاصطناعي تنتمي إلى تكنولوجيات تطبيقية محددة بدلاً من تكنولوجيات على مستوى النظام ، لذلك لا يمكن في الواقع أن تكون الأساس لبناء أنظمة / منتجات تطبيقات فعلية ، ولكن يجب أن ترفق بالمبادئ على مستوى النظام والتكنولوجيات ذات الصلة للعمل. في البداية ، كانت هناك جهود لبناء أنظمة تعتمد بشكل أساسي على تقنية الذكاء الاصطناعي ، مثل الجيل الخامس من الكمبيوتر في اليابان ، وفي المستقبل ، لن تختفي هذه الجهود بشكل كامل ، ولكن من الطبيعة الموضوعية لتقنية الذكاء الاصطناعي ، يتم تطبيقها كمستوى محدد. تكنولوجيا للاستخدام ، هو خيار معقول.
ما هو حاسم للتقنية الكامنة لتلعب قيمها الخاصة هو مبدأ النظام الأساسي والتقنيات ذات الصلة ، على سبيل المثال ، فإن بنية فون نيومان تنتمي إلى هذه الفئة ، فقد أصبح إنجازًا أساسيًا في مجال الكمبيوتر لأنه يتيح لنا الاستفادة من هذه البنية. إن التصميم والتصنيع المتخصصين لمنتجات نظام الكمبيوتر التي يمكن استخدامها بالفعل ، ومنتجات نظام الكمبيوتر تمكن التقنيات المحددة ذات الصلة من لعب قيمتها المستحقة في مختلف المجالات.
مبدأ النظام الأساسي والتكنولوجيات ذات الصلة من هذه الطبقة مستقلة نسبياً عن مجالات التطبيق المحددة ، وبالتالي فإن التأثير هو عالمي أيضاً ، فهي لا تشمل فقط تكنولوجيا العلاقة الأساسية والمرتبطة بالأنظمة الأساسية المستقلة ، بل أيضاً عدد كبير من الأنظمة المستقلة. تشكل الروابط التفاعلية المبدأ والتقنية ذات الصلة الخاصة بالنظام الكبير الأساسي الماكروي ، حيث ينتمي الإنترنت والحوسبة السحابية إلى هذه الفئة ، وفي مجال تكنولوجيا المعلومات الشبكية ، تلعب المبادئ والتقنيات التي تشكل النظام العياني دوراً متزايد الأهمية. وبطبيعة الحال ، فإن ابتكار الأنظمة الأساسية المستقلة هو أساس النظم المترابطة على نطاق واسع ، ودورها أكثر أهمية.
إن أهمية هذه الطبقة من مبادئ النظام الأساسية والابتكارات التقنية ذات الصلة تفوق بكثير تلك التقنيات التطبيقية المحددة ، على الأقل مقارنة بالتكنولوجيات العامة الأساسية ، وبعضها قريب من المبادئ العلمية ، وبالتالي فإن بنية فون نيومان لا تتوفر إلا في مجال الكمبيوتر. هذا المسمى النبيل لا ينعكس فقط على الوظيفة القوية للدماغ البشري في القدرة الفكرية المحددة ، ولكن أيضا في مستوى نظامها ، هذه الميزة على مستوى النظام ، في القسم الأول من هذا الفصل ، نستخدم أمثلة للإشارة إلى أنه إنها ليست مجرد شبكة موزعة بشكل كبير تشكلها الوصلة الموزعة بين عدد كبير من العصبونات ، وفي القسم التالي ، سنقوم بتحليل جانب مهم آخر من الدماغ البشري على مستوى النظام ، والذي لا يتم تقييمه بالكامل.
بالإضافة إلى الإنترنت ، فإن الحوسبة السحابية لديها "blockchain" معترف بها حديثًا ، وتعتبر تقنية blockchain التي اتبعت Bitcoin في عام 2009 هي أفضل طريقة لشرح الاختراق على مستوى النظام ، كيف يمكن أن تكون الطبقة السفلية محددة؟ تكنولوجيا التطبيق لديها أكبر قيمة.
في نوفمبر 2008 ، نشر شخص مجهول أطلق على نفسه اسم "Zhong Ben Cong" مقالاً قصيرًا لكن مؤثرًا على الإنترنت: "Bitcoin: نظام النقد الإلكتروني من نظير إلى نظير" (Bitcoin: One Equivalent) النظام النقدي على الشبكة.) في 3 يناير 2009 ، أسس ناكاموتو أول كتلة له (Creation Block) في نظام Bitcoin ، وبدأ نظام Bitcoin المدعوم من قبل blockchain بالعمل. تكنولوجيا السلسلة لاول مرة رسميا. ويرد التخطيطي لهذه التكنولوجيا في الشكل 2.
نظرة فاحصة على تقنيات محددة في blockchain تكشف أن التقنيات المستخدمة في حل مشاكل معينة في blockchains ، مثل التشفير غير المتماثل ، والتلاعب في عبث ، شبكات نظير إلى نظير ، وما إلى ذلك ، هي جميع التكنولوجيات القائمة ، لا شيء منها لقد قامت شركة ناكاموتو باختراعها أو تحسينها ، وباستخدام هذه التقنيات الجاهزة فقط ، قامت ناكاموتو بإنشاء عملية موزعة على الإنترنت المفتوحة ، وبدون إشراف ، يمكن للجميع المشاركة في المحاسبة ، والحسابات شفافة وشفافة. جدير بالثقة ، موثوق ، آمن ، نظام نقدي دقيق.
إذا لم تكن هناك جدوى أساسية حتى الآن ، ولكن لا يزال عدد لا يحصى من الناس متحمسين لإنشاء نظام ذكي ذكي مثل الناس ، حتى تجاوز الناس ، يمكن القول أن النظام النقدي هو أساسا أي شخص قبل أن يتم إنشاؤه. لم أفكر مطلقا في تحقيق هذا الهدف ، ولن أعتقد أن هناك من يستطيع أن يخلقه ، وهي معجزة لتكنولوجيا المعلومات مبنية على التكنولوجيا المحددة للمعلومات الموجودة وما وراء خيال الجميع.
لا تعتمد هذه المعجزة على اختراقات جديدة في التكنولوجيا لحل مشكلات معينة ، ولكن في مبدأ وتصميم نظامي مبتكر ، تستفيد ناكاموتو استفادة كاملة من الخصائص السلوكية للناس في بيئة الشبكات المفتوحة الموزعة ، وتخلق بمهارة فتح نظام توزيع قائم على الكتلة على الإنترنت ، ما يسمى بـ "خوارزمية الإجماع" في Bitcoin لضمان دقة السجلات المحاسبية هو جزء من آلية التشغيل على مستوى النظام لهذا النظام الموزع ، أو يتم اعتماد خوارزمية الإجماع. تصميم على مستوى نظام توزيع آلية أنظمة التشغيل التي تحققت. السبب في تكنولوجيا سلسلة كتلة من الصعب فهم وفهم، هو أن العديد من خصائصها الأساسية هي التي تحدد آلية على مستوى النظام، بدلا من الاعتماد على نقطة واحدة من التكنولوجيا يتحقق.
بغض النظر عن تطبيق تقنية blockchain في المستقبل ، فقد جلب لنا بروزها مصدر إلهام عميق للغاية.
بادئ ذي بدء ، يسمح لنا أن نرى في صناعة تكنولوجيا المعلومات مكانًا حيًا ، باستخدام تقنية ناضجة ومحددة لخلق ابتكار على مستوى النظام ، بعيدًا عن خيال الجميع ، بعيدًا عن التكنولوجيا المحددة التي يمكن أن تحقق ، معجزة معجزة التأثير: كانت أهمية النظام عالية القيمة في ثمانينيات القرن العشرين ، وفي ذلك الوقت ، كانت هناك ثلاث نظريات مشهورة في العالم العلمي والتكنولوجي ، وهي نظرية المعلومات ، علم التحكم الآلي ونظرية النظام. تطور العلم والتكنولوجيا الحديثة لتعميق فهم نتائج مساهمة التاريخية الأكثر الهامة التي تشيان، هو لعرض نظرية نظام زرع عميقا في مناطق كثيرة من الصين، وخاصة في مجال الطيران.
في الصناعة التقليدية ، يمكننا أن نرى أيضًا عددًا كبيرًا من الابتكارات المنهجية التي تتجاوز التقنيات المحددة ، لنلقِ نظرة سريعة على مثال صناعة الطيران ، وكانت قوة الطائرة الأولى هي محرك المكبس ، في وقت لاحق في أواخر الثلاثينات. أخذت ألمانيا زمام المبادرة في إرسال الطائرات إلى السماء ، ثم أصبحت turbojet هي بطل الرواية في الديناميكيات الهوائية ، وهما محركان متطابقان من الناحية العلمية ، باستخدام احتراق الوقود لتسبب توسع الغاز والطاقة الحرارية في الطاقة الميكانيكية. لكن مبادئ النظام على مستوى النظام مختلفة تمامًا ، فمحرّكات Turbojet تعد ابتكارًا أساسيًا على مستوى المنظومة في أنظمة الفضاء الجوي ، ولكن التقدم الذي تجلبه ليس قدرة محركات المكبس على تحسين التكنولوجيا أو المواد على أي مستوى معين. مقارنة ، لقد أحدثت تغييرات هائلة في صناعة الطيران.
في المجال العسكري اليوم ، لم يعد قرار ميزة ساحة المعركة مجرد تطوير للسلاح المحدد بالمعنى التقليدي ، بل النظام الفائق للاندماج في البحر والبر والجو ، وهذا هو نقلة نوعية في الحرب المعاصرة.
وثانيا ، في مواجهة النتائج المبهرة التي حققها blockchain ، يجب علينا أن لا نسأل فقط: بعد أن فتحت صناعة تكنولوجيا المعلومات عصرها الذهبي ، سيكون هناك المزيد ، وراء خيالنا ، على أساس مستوى النظام تظهر الابتكارات باستمرار ، والتي لها تأثير هدام على جميع مجالات المجتمع البشري.
مقارنة مع المعجزة التي أنشأتها blockchain ، نركز خيالنا على تحسين ذكاء الأداة ، على الرغم من أنه من المنطقي ، قد يكون الأفق ضيقا للغاية ، في الوقت الحاضر ، معجزة blockchain والتكنولوجيا الذكية الأكثر تعقيدا ليست أكثر من اللازم. إن الاتصال المباشر ليس تكرارًا أو تقليدًا للأنشطة البشرية الذكية ، ولكن له تأثير هائل مذهل ، وبالطبع ، إذا تم استخدام blockchain على نطاق واسع في المستقبل ، فمن الاتجاه الحتمي أن يتم دمج العديد من التقنيات الذكية المحددة فيه.
في صناعة تكنولوجيا المعلومات اليوم ، مقارنة مع البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي ، لأن blockchain المهنية هي تقنية وحيدا نسبيا ، هو أنه يفتح صناعة تكنولوجيا المعلومات الرصد فريدة من نوعها. توفر نوافذ التطوير المستقبلي منظوراً فريداً ، حيث أن الإمكانيات التي كشف عنها قد يكون لها أهمية أكثر أهمية وهامة بالنسبة لنا لفهم التطور المستقبلي لصناعة تكنولوجيا المعلومات والحضارة الإنسانية بأكملها.
أصبح نظام تطبيق تكنولوجيا المعلومات الحالي بشكل متزايد تصميم البرمجيات ، وكما أشرنا في القسم الأول من الفصل 2 من "التحول إلى ذروة تكنولوجيا المعلومات" ، "بالمقارنة مع تصميم وتطوير المنتجات المادية ، وتطوير البرمجيات يكاد يكون اللعب مجانيًا في الفضاء الافتراضي لمورد لا نهائي ، لذا يعتبر تطوير تصميم البرامج عملية خلق فنية روحية بحتة. "إنها حرية الإبداع التي تحتوي على كتلة كما ستؤدي المعجزات إلى إنتاج المزيد من الابتكارات على مستوى النظام على اختلاف أحجام النظام بما يتجاوز الخيال الأكثر رومانسية اليوم.
إن الوظائف التي ستحققها العديد من الأنظمة ستتجاوز بكثير توقعاتنا للذكاء الاصطناعي ككل ، ولن يكون لها الوضع الذاتي للناس ، ولكنها ستتجاوز كثيرا البشر في الذكاء كفرد. إن ارتفاع واتساع الجسم - تمامًا مثل الأدوات الميكانيكية للطاقة الفيزيائية المساعدة - يحققان تفوقًا شاملاً للكائنات البشرية في جميع جوانب اللياقة البدنية ، وستكون "ذكاء" هذه الأنظمة مختلفة تمامًا في طبيعتها عن الذكاء البشري ، تمامًا كما يظهر لنا نظام blockchain ، ويجري إنشاء هذه الأنظمة تدريجيا ، وسوف تشكل العالم الافتراضي معقد غير مسبوق.
في الوقت الذي نولي فيه اهتماما كاملا للتقدم وتأثير تقنيات التطبيق المحددة مثل الذكاء الاصطناعي ، يجب علينا توسيع خيالنا وإيلاء مزيد من الاهتمام للابتكار من المبادئ الأساسية على مستوى النظام والتقنيات ذات الصلة.المستقبل قد يكون تطوير صناعة تكنولوجيا المعلومات أكثر يتم تحديد هذا المستوى من الابتكار التخريبي ، وستجد تقنيات محددة مثل الذكاء الاصطناعي مرحلة أفضل وأكبر في هذه الابتكارات.
إن النظام الذكي مع الصورة الافتراضية الرئيسية كنواة في كتاب “Turning - Looking at IT Peak” هو مبدأ النظام الأساسي والمستوى التكنولوجي في صناعة تكنولوجيا المعلومات ، وهو ابتكار هام مع معنى الذكاء النظامي ، الذي يمثل المعلومات. إن أحد أهم التوجهات لتطبيق الطبقة هو التقدم الكبير في سعي الذكاء البشري ، والقفزة النوعية في أدوات الذكاء بمساعدة الإنسان.
نبذة عن الكاتب: الدكتور Xie Wei ، موهبة رائدة في قسم العلوم والتكنولوجيا الرأسمالية ، دكتوراه ، قسم الهندسة الإلكترونية ، جامعة Tsinghua ، مؤلف كتاب "مكان عملي عشر سنوات" ، "النمو - من الحرم الجامعي إلى مكان العمل" ، "Turning - Looking at IT Summit".