1. "AI-Chip" ist immer noch in der Grasshopper-Ära, hetzt in die "Blase", um gequetscht zu werden;
Künstliche Intelligenz verändert alle Lebensbereiche und Chips sind Träger von künstlicher Intelligenz.
2018, Capital Leidenschaft für den Halbleiterchip vollständig AI-Technologie leuchtet, ob es riesige Unternehmen oder Start-up-Unternehmen, Internet-Unternehmen oder traditionelle produzierenden Unternehmen ist, sind die Chip-Begeisterung. MAI-JULI, Klangwolke weiß, geht sie fragen, Rokid, Baidu hat AI-Chip oder Chipmodul ausgegeben, das denken Spitzer bestätigt, dass die KI baut Sprach-Chip, tief Kommt Technologies kündigte sein AI-Chip in der zweiten Hälfte dieses Jahres verfügbar sein wird, Cloud bekannte Gründer und CEO Michael klingt sogar mit ‚nein Mach den Chip, sterblich, um deine Entschlossenheit auszudrücken, AI-Chips zu machen.
Allerdings „, bis jetzt hat die Welt noch nicht erschien einen wahren AI-Chip, weil wahre künstliche Intelligenz zu erreichen bisher nicht geschaffen ist.‚Zhou Bin, General Manager von China, die intelligenten Bemerkungen heterogen die Ansichten von einigen der Branche vertreten.
Nach dem „IT Times“ -Reporter eine großen Anzahl von AI Kreisen gefunden, das Konzept des AI-Chips hat die Welt keinen einheitlichen Konsens bildet, glauben auch Investoren gibt es eine Blase AI-Chips, die meisten Start-up-Unternehmen verschwinden.
Aber in jedem Fall sind wir in der Wildnis Jahren AI Chip Warlords, der jemand chinesische Lokalisierung von Kerntechnologien ist ‚Blaze eine Strecke‘.
Unterschiedliche Definitionen von AI-Chips
‚AI Chip Start-ups ist wahrscheinlich mehr Schaden als Gutes zu tun.‘ Gründer-Chip Mikro-Unternehmen in Suzhou Mindray Li Yang Yuan tränkt zehn Jahren in der Industrie, sagte er der „IT Times“ -Reporter, ein 0-1-Chip Bedürfnisse von mehr als 10 Jahren Zeit, seine eigenen Chips fünfmal nach dem offiziellen Geschäft geklebt, 20-mal, bevor sie in der Branche führende Position aufgezeichnet, ‚wenn sie ihre eigenen R & D AI-Chip ist, 40 nm (Nanometer) Verfahren verwendet wird, dann können die Kosten steigen und es wird nicht reduziert. Chip muss auf eine Million PCS (Anzahl der Einheiten eines Produkts), die durchschnittlich Kosten pro Stück bis zu 10 $, um die Entwicklungskosten auf der Skala, 40nm-Prozess Flussbild nur in Höhe von bis zu 10 Millionen Yuan, aufgeteilt teilen, einschließlich nicht mehr hoch F & E-Kosten.
Aber Rokid Zhu Bin, Leiter des Forschungs- und Entwicklungsplattform Perspektive genau der entgegengesetzten Yuan Li Yang, ‚intelligente Geräte mit einem gemeinsamen Chip ist übertrieben, spezielle Bedürfnisse spezielle Chips erfordern Schmerzpunkte zu lösen, ist benutzerdefinierte AI Chip genau Kosten und Hardware für künstliche Intelligenz Zahl zu reduzieren, Es gibt Bedarf, der Low-End-Allzweckchip ist nicht genug und der High-End-Allzweckchip hat viele redundante Designs, was zu einem hohen Stromverbrauch führt.
AI-Chip wird auch als AI oder computational Beschleunigerkarte bekannt, in der Regel-Konzept bezieht sich auf die AI-Chip-Module (andere Nicht-CPU-Rechenaufgaben verantwortlich noch) speziell für rechenintensive Aufgabe, künstliche Intelligenz-Anwendungen zu verarbeiten, wird die aktuelle GPU unterteilt in B. FPGAs, ASICs und anderen Typen, im Gegensatz zu Allzweckchips wie Qualcomm Xiaolong, werden AI-Chips hauptsächlich für spezielle Aufgaben verwendet, wie zum Beispiel die Identifizierung von High-Definition-Video in der Sicherheit, Datenberechnung während des automatischen Fahrens und so weiter.
26. Juni Rokid einen selbst entwickelte AI KAMINO18 gewidmet Sprach-Chip freigegeben, unterstützen Lautsprecher intelligente Maschine und Geschichten der Kinder, im Gegensatz zu Intel, Qualcomm und anderen traditionellen Allzweck-Chip, der eine KI Stimme gewidmet SoC (System on Chip) Chip, seine interne geerbt ARM, NPU, DSP, DDR, DAC und andere Kernkomponenten, fast die Größe einer Dollar-Münze. Zhubin eine besondere Rede auf Architekturdesign Weck von Hardware, mit der in vielen Gemeinsamkeiten gefunden Chips weniger, aber die Kosten für Zubehör noch vorhanden ist, so, Rokid begannen ihre Chips im September letztes Jahr, die Verwendung von DSA (Domain spezifische Architektur) Architektur, von eigenen Produkten und Algorithmus Anforderungen, die Integration mit heterogener IT-Art und Weise in den Chip zu gestalten Im gesamten Arbeitszustand kann der Stromverbrauch des Produkts um 30% bis 50% reduziert werden.
Li Yang Yuan Zhu Bin und verschiedene Blickwinkel, nur im Namen der traditionellen Halbleiterindustrie und das Internet-Start-up-Unternehmens auf zwei verschiedenen kognitiven AI-Chip, kamen Halbleiter Ring von Menschen, die mehr Aufmerksamkeit auf den Spanbruch 0-1, und ‚verhärten weicht‘ bezahlen Internet-Unternehmer sind begieriger, direkt auf der Basis von 1, 2, 3, 4, durch Algorithmen und Software-Design zu werden.Von der Perspektive der derzeit veröffentlichten AI-Chips, ist ihr Hauptzweck zu Leistungsaufnahme, um eine Art von maschinellen Lernalgorithmen zu beschleunigen.Zum Beispiel, wenn sie auf kantenseitigen und terminalseitigen Vorrichtungen verwendetwird, erfordert sie extrem niedrigen Stromverbrauch und extrem hohe Matrix / Gleitkomma-Rechenleistung, was für allgemeine Chips schwierig ist. .
Es kann nachgewiesen werden, dass ein anderer führender Chiphersteller Ingenieur Erklärung, in seiner Ansicht nach der Markt den größten Teil der AI Sprach-Chip, ein Dienst in ‚exklusiv‘ Funktion des Chips ist (die digitale Signalverarbeitung DSP verglichen werden kann) aufgrund der Fokussierung auf einem oder mehr Funktionen, ist die Komplexität der Verwendung einer bestimmten Szene begrenzt, so dass das Design und die Herstellung von mehr~~POS=TRUNC Chip als die niedrigen, verbunden mit diesen Chips selten Technologie-Lizenzierung Gründen beinhalten, aber viel einfacher zu tun wird es sein. diese AI-Chip beginnt nicht von unten zu beginnen, aber einige Stecker ‚Coprozessor‘ direkt aus dem Allzweckprozessor oder dergleichen SoC-Architektur optimiert, um die Szene zu beschleunigen, indem verschiedene obere Schicht Anwendungen von IP, wie Sprache, Bild kombiniert.
Heterogen
Derzeit gibt es keine klare Definition von AI-Chip, so wie die ‚echte‘ zu berechnen, ist kein gutes Maß. Festpunkt auf der letzten 2018 Internationale Summit (Hangzhou), General Manager von China heterogenen Smart Silicon Valley Start-up-Unternehmen zu Zhou Bin AI Chip versucht, unter der Definition ‚der Lage, hoher Effizienz, hohe Leistung künstliche Intelligenz des aktuellen Kern des Algorithmus zu vervollständigen, wie es jetzt der Mainstream tiefe Lernalgorithmus ist, was bedeutet, dass AI-Chip für tiefes Lernen sehr gute Unterstützung haben muß.‘ aus den Daten, Zhou Bin glaubt, dass die Rechenleistung von AI-Chips mehr als 5 Billionen Mal pro Sekunde betragen muss, denn nur durch das Erreichen solcher Leistungsindikatoren können viele spezifische Anwendungsberechnungsergebnisse mit menschlichen Fähigkeiten vergleichbar sein.
Zhou Bin Namen - ‚heterogener‘ im Wesentlichen vor, ist die einfachste Interpretation des Hintergrund Internet-Unternehmers AI-Chips sind heterogen, wie der Name von verschiedenen Quellen definiert schlägt zusammen bilden, ist das Internet ein typisches später heterogenes Netzwerk. Weiterentwickeltes heterogenes Computing, eine spezielle Form des parallelen und verteilten Rechnens, die oft dazu verwendet wird, unterschiedliche Hardware zu koordinieren, um unterschiedliche Rechenanforderungen zu erfüllen, und Code (oder Code-Segmente) in die Lage zu versetzen, die höchste Gesamtleistung zu erbringen .
Derzeit im Wesentlichen AI-Chip durch eine Vielzahl von heterogenem IT-Chip vorbei an den traditionellen Chip-Unternehmen nur auf ein paar Chips konzentrieren durchgeführt, aber jetzt ist die Chip-Unternehmen begannen auf horizontaler Entwicklung zu konzentrieren, die Integration von verschiedenen Arten von Chips, zum Beispiel in der traditionellen Handy-SoC CPU (Zentraleinheit), der GPU (Grafikprozessor), außerhalb des ISP (Programmierung), sondern auch zusätzliche AI verwendet werden, um die NPU (eingebetteter neurale Netzwerkprozessor) und dergleichen Verarbeitungskern zu beschleunigen. ‚-Isomere Chip-Teil Es ist eine universelle Funktion. "Cheng Zhisheng Mitbegründer Kang Heng sagte der IT Times Reporter.
Kostenbestimmender Pfad
Ein interessantes Phänomen ist, dass im Internet geborene KI-Unternehmer in den Bereich der KI-Chip-Hardware vordringen, während traditionelle Chiphersteller Algorithmen wie "soft" verwenden, um KI zu implementieren.
AI-Technologie hat drei Elemente, Algorithmen, Daten und die Kraft aus der Sicht der internationalen Kante AI Schneid der Technik berechnet Algorithmus Entwicklungsmodell ist nicht ausgereift Tiefe Lernen, Transfer Lernen neue Algorithmus Modell Kapsel Netzwerke synchronisiert schnelle Entwicklung, AI-Chip Was dass die Methoden und Prinzipien sind noch Sondierungsphase umzusetzen. in der Tat, starten Sie die aktuellen Mainstream-Chip-Hersteller nicht AI-Chip, sind viele AI-Funktionen über Chip und spezielle Algorithmus-Software üblich.
Qualcomm seit Beginn dieses Jahr Engine mit künstlicher Intelligenz (AI Motor) Hardware und Software besteht aus zwei Teilen, auf der Core-Hardware-Architektur Qualcomm Snapdragon (CPU, GPU, VPS Vektorprozessor) mit einer neuronalen Verarbeitungsengine ausgestattet (Neural Processing Engine, NPE), Android NN-API, Hexagon neuronales Netzwerk Bibliothek und andere Software, die Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Terminalseite (wie Smartphones) auf einem schnellen und effizienter zu gestalten. Qualcomm-Chips Snapdragon 845 Snapdragon 835 Xiaolong 820, Xiaolong 660-Unterstützung erlaubt AI Engine, und viele inländische Mobiltelefone mit KI-Flagge nehmen grundsätzlich auch die Qualcomm-Lösung an, und die Gesichtserkennungsfunktion wird von der KI-Engine besser realisiert.
Aber für die aktuellen AI-Chip-Unternehmer und Smart-Home-Hersteller ist der Allzweck-Chip "zu teuer".
Kang Heng sagte Gewinn „IT Times“ -Reporter, TV, Klimaanlage und andere große große Haushaltsgeräte genug, um die hohen Kosten für Sprachmodul zu decken, aber die Fans, Lichter und andere kleine Geräte kosten mehr begrenzt ist, werden die Vorteile von Modulen geschwächt, ‚Kunden wollen nach mehr Intelligenz Kategorie tun, sinken auf Low-End-Produkte, konnte aber nicht den richtigen Chip auf dem Markt, weniger als hundert Yuan, Universal Chip und lohnenswert finden. ‚bauen ihre eigenen AI-Chip Cloud bekannt Sound Die Chiplösung der Sprach-KI-Technologie kann für die Kunden geöffnet werden, mit mehr Initiative im Kosten- und Lieferzyklus.
Aber Li Yang Yuan denken die Schlüsseltechnologie der künstlichen Intelligenz, einen anderen Grad der Wichtigkeit der verschiedenen Stufen. ‚Der Prozessor ist nicht die Schlüsseltechnologie der künstlichen Intelligenz, Spezialprozessoren, die Wettbewerbsfähigkeit der nur eine Rolle in einem Teil der Arbeit Zeit spielen zu verbessern.‘ Er glaubt, dass die Wahrnehmung Segment Sensor-Zentrum der Prozessor Existenzwert ist nicht hoch, kognitive Segment, Segment-und Lernentscheidungs Segment, zu viel Gewicht auf Prozessor, aber die Kosten beeinflussen, einschließlich der Einmalkosten und die Energiekosten.
‚Nein Abschnitt, der auf die Prämisse des künstlichen Intelligenz Chips gewidmet, Chip der künstlichen Intelligenz Forschung und Entwicklung sollte als separate Angelegenheit behandelt werden, sondern als eine natürliche Erweiterung der Software-Forschung.„Li Yang Yuan Menschen Metapher ist der Sensor der menschliche Körper, das Gehirn durch Der Algorithmus gewinnt.
Halbleiter-Analyst Lishou Peng glaubt auch, dass künstliche Intelligenz Algorithmen beruht auf, aber der Chipträger. Wenn Sie eine bessere Spracherkennungsverarbeitungs ASIC (Full-Custom-Chip) tun wollen, Hardware-Unterschied nicht signifikant ist. Für die Spracherkennung, die Erkennung Anweisungen beziehen sich mehr auf Software, Netzwerk und Schulung, und die bestehenden Verzögerungsprobleme bei Cloud- und Enddatenaustausch werden mit 5G einhergehen.
Erster Halt auf dem Boden: Intelligentes Audio
R & D-AI-Chips sind einfacher als High-End-Allzweckchips und werden vom AI-Kreis weithin anerkannt.
Cloud bekannten Sound Mitbegründer, Li Xiao Han, Vice President von IoT Business Unit, die nach Jahrzehnten der Entwicklung, die Chip-Industrie eine Menge modulare Dinge gefällt, wie Qualcomm und MediaTek auf den ARM-Architektur-Chips basieren daher nicht jeder AI hat einen Chip von Grunde auf neu, Sie Industrie Module und ausgereiftes Produkt verwenden können, aber die Entwürfe Chip Beschleunigungsmodul AI Kern müssen von unten beginnen. Wolke ab 2014 Ende angehoben, Kernstrategie, im Jahr 2015 die formelle Gründung des F & E Das Team, und dann im Jahr 2018, startete den AI-Chip "Yuyan", verbrachte Yunzhisheng volle vier Jahre und erkannte nach und nach, dass AI nicht nur in der Wolke sein kann, zu landen.
2018 bekannt ist als AI-Chip in der sogenannten Landung gelandet bezieht sich auf den kommerziellen AI-Chip auf dem Terminal montiert werden. 2017, chinesische Investitionen in Chipfläche von mehr als 150 Milliarden Yuan, im Jahr 2018 beginnen, werden diese Investitionen intensive Industrien weiter Landung. ChinaEquity Hauptstadt Gruppe Gründer und Chairman Wang Chao Yong für chinesische Hersteller Kultur Sommer Spitze im vierten Quartal in der Sitzung vor kurzem suchen wies darauf hin, dass China $ 300 Milliarden jährlich Import aller Arten von Chips ausgegeben, die Chips verbrauchen 1/3 der Selbstversorgung der Welt Rate von weniger als 10%, ist daher die wichtigste Investition AI-Chip, sondern wegen der Sicherheit AI Chip Tapeout Kosten und die hohen Kosten für Forschung und Entwicklung, die derzeit ausgeliefert Skala gebildet hat noch nicht Kosten zu kompensieren, autonome Fahrzeuge nicht Massenproduktion, Autopilot AI-Chip-Sicherheit ist nicht auf dem Standard, andere spezifische Bereiche der AI-Chip-Gesamt-Downstream-Nachfrage ist unzureichend, das Angebot übersteigt die Nachfrage, "das aktuelle AI-Feld hat eine große Blase."
Nach Moores Gesetz, Chipleistung alle 18 Monate verdoppelt wird, werden die Kosten um die Hälfte sinken, aber der entscheidende Schlüssel für die Halbleiterindustrie Geld oder Maßstab zu machen, ob es eine ausreichend große Sendungen und kommerzielle Märkte ist, glatt die AI-Chip Der Schlüssel zur "Landung" auf dem Papier: In früheren Medienberichten hieß es, dass selbst im Sicherheitsbereich "Dayu" Hikvision die jährliche Nachfrage nach Nvidia nur 200.000 beträgt.
Aus dieser Perspektive kann der smart Sound die erste sein, Landung Markt AI-Chips zu erreichen. Marktforschungsunternehmen Canalys Forschung (im Folgenden Canalys genannt) einen Bericht veröffentlicht, bis Ende dieses Jahres wird der smart Sound Besitz 100 Millionen, erreicht fast das letzte Jahr 2,5 mal im letzten Jahr, Beteiligungen von weniger als intelligentem Stereo 50 Millionen nächster Jahren werden smart Sound Eigentum weiterhin bis 2020 seine Bevölkerung wachsen, wird mehr als verdoppeln, 225 Millionen.
Cloud bekannt Sound wurde im Mai dieses Jahres für vernetzte AI Chip UniOne freigegeben, verwendet in der lokalen Endkante Computing zu tun, intelligente Service-Lösungen für Audio, Smart Home, intelligente Geräte zur Verfügung zu stellen, usw. gehen freigegeben fragen AI Sprach-Chip-Modul ‚fragte Kern‘ Massenproduktion können die Kunden Aufträge erwerben.
Gehen Sie die CEO fragen Li Zhifei glaubt, dass die Chip-Industrie ist ein langer Zyklus, vom Konzept bis zum Start durch das Systemdesign zu gehen, Modul-Design, Simulation, Schaltungssynthese, Layout, fließt Blatt Produktion, Verpackung und Prüfung, Treiberentwicklung, Anpassung Lösungen wie ein sehr langer Prozess, nachdem der Chip schwierig ist, wie Software-Modifikationen tun zu können, muss Flussbild neu gestaltet werden, um die Iterationszyklus, hohe Kosten, und die Eigenschaften des Chips selbst ist ein Träger von Computer-Hardware, verschiedene Chips angepassten Algorithmen und Szenarien, Graf AI-Chip auf der einer Seite haben genug Kraft, eine Vielzahl von Sprechen AI Algorithmen, auf der anderen Seite wir viel in Adapter für verschiedene Szenarien tun müssen, laufen, während die Kosten und den Energieverbrauch zu treffen, um die enorme Menge zu halten kommerzielle Produktionsanforderungen.
‚Die Industrialisierung kann und auf dem Markt von ähnlichen ausländischen Produkten eine wettbewerbsfähige Bedrohung ist der Standard eines Chip für den Erfolg.‘ Eine Quelle aus der Branche sagte, der Fall. Aus dieser Sicht Chinas AI-Chip gerade begonnen hat, Flüsse und Seen Wildnis, Schaum gebrochen werden.
‚Diese geschaltet IT Times, Autor: Wu Yuxin Qi Nacht Wolke; ursprüngliche Titel‘ AI-Chip ‚der Wildnis Flüsse und Seen: verschraubt in‘ Blase ‚zu voll‘
2. China hat die größte nationale Investitionen und Finanzierung der künstlichen Intelligenz der Welt zu werden;
Laut China Voice "Nachrichten und Zeitungen Zusammenfassung", der "China Artificial Intelligence Development Report 2018" von der Tsinghua University ausgestellt, wies darauf hin, dass China das weltweit größte Land für Investitionen und Finanzierung von künstlichen Intelligenz geworden ist. .
Laut dem Bericht, im Juni 2018, die Zahl der Unternehmen für künstliche Intelligenz in China hat 1.011 erreicht, auf dem zweiten Platz in der Welt.Im ersten Quartal 2013 bis 2018, Investitionen und Finanzierungen im Bereich der künstlichen Intelligenz in China entfielen 60% der Welt. %, das weltweit "goldenste" Land zu werden .Internationalexperten Wang Yue wies darauf hin, dass Chinas künstliche Intelligenz eine relativ vollständige Infrastruktur hat, sich in Richtung der gesamten Branche entwickelt. Die Menschen fühlen sich im B2B-Bereich tiefer.
Wang Yue: Intelligente Sortierung wird zum Beispiel im Bereich der Logistik eingesetzt, im Bereich Transport, Straßensteuerung, Fahrzeugeinsatz, zum Beispiel in der Sicherheit, Kameraerfassung auf der Straße, mehr Benutzereinzelhandel.
Was die Papierproduktion angeht, so ist die Gesamtzahl der chinesischen Artificial Intelligence Papers und der hohen Anzahl der zitierten Papiere die höchste der Welt, die Zahl der chinesischen Patente liegt leicht vor den Vereinigten Staaten und Japan, aber der Anteil der herausragenden Talente ist nach wie vor niedrig Intelligente Chips, 5G und andere Kerntechnologien sind auf dem Vormarsch und die Zukunft wird voraussichtlich von einem Land mit künstlicher Intelligenz zu einer künstlichen Intelligenz werden.
3. Xie Wei: Die Essenz der Künstlichen Intelligenz Technologie und die Bedeutung der systemischen Innovation
Alles kann nur in der Umgebung, in der es existiert, genau verstanden werden.Heute sind Big Data, künstliche Intelligenz und andere Konzepte aus vielen Gründen wie dem kommerziellen Hype verschwommen geworden.Viele spezifische Technologien sind es auch Es ist mit einer schillernden Aura bedeckt oder hat absichtlich einen Namen, der eine wunderbare Vorstellungskraft auslösen kann, wie "Deep Learning".
Im Folgenden betrachten wir die verschiedenen Elemente der Informationstechnologie-Industrie in der Kette von der Wissenschaft zur Anwendung in welcher Position. Um keine unnötigen Details zu enthüllen und das Wesentliche zu enthüllen, teilen wir diese Kette in Fünf Links: wissenschaftliche Grundlagen, grundlegende gemeinsame Technologien, spezifische Anwendungstechnologien, grundlegende Systemprinzipien / Technologien und spezifische Anwendungssysteme, siehe Abbildung 1.
Abbildung 1 Von wissenschaftlichen Prinzipien zu Anwendungssystemen, Bildquelle: Autor für das Bild, das gleiche unten
Das wissenschaftliche Prinzip stellt eine Zusammenfassung der grundlegenden Bewegungsgesetze dar, und die Technologie stellt die Anwendung des Gesetzes dar. Daher hat die Einführung neuer wissenschaftlicher Prinzipien oft tiefgreifende und weitreichende Auswirkungen auf die Gesellschaft. Gerade weil die Bedeutung der wissenschaftlichen Prinzipien so groß ist, Die Wissenschaft wird auch oft gestohlen, viele technische Errungenschaften sind auch auf den "wissenschaftlichen" Hut gebracht worden. Im Computerbereich sind Turing-Maschine und Computational Complexity Theory grundsätzlich in der Kategorie der wissenschaftlichen Prinzipien. Gerade deshalb Computer Wurde als "wissenschaftlich" bezeichnet.
Im Grunde hat sich der Boom der Künstlichen Intelligenz in den 1990er Jahren abgekühlt, weil sich die Menschen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz jahrzehntelang intensiv mit der Natur intelligenter Prozesse im allgemeinen Sinne auseinandergesetzt haben und somit keine wissenschaftliche Bedeutung erlangen konnten. Der prinzipielle Durchbruch, in der Theorie, abstrahiert die grundlegende intelligente Operation wie digitale Grundberechnung, um fortgeschrittenere und komplexere intelligente Prozesse zu unterstützen.Daher ist die Ausgabe des künstlichen Intelligenzfeldes, obwohl reich und einflussreich, nie erreicht worden. Die Höhe der wissenschaftlichen Prinzipien.
In einer Branche gibt es einige grundlegende gemeinsame Technologien, manchmal auch Kerntechnologien genannt, die die gesamte Branche unterstützen, in der Informationstechnologie-Branche gehören Betriebssysteme, Datenbanken, integrierte Schaltkreise usw. zu dieser Technologieebene Der Fortschritt der gesamten Branche ist ebenfalls global: Der Fortschritt der Technologie integrierter Schaltkreise hat 2010 zu einem historischen Wendepunkt in der gesamten IT-Branche geführt (siehe "Drehen - Blick auf IT-Spitzen", Kapitel 2) Abschnitt III) Der Bereich der künstlichen Intelligenz hat nicht nur die Ergebnisse wissenschaftlicher Prinzipien, sondern war auch nicht in der Lage, grundlegende gemeinsame Technologien zu erzeugen, die eine Industrie unterstützen, egal welchen Namen wir diesen Technologien / Methoden geben.
Auf der Grundlage der grundlegenden gemeinsamen Technologie, gibt es spezifische Anwendungstechniken für verschiedene Probleme, um verschiedene Arten von Problemen zu lösen.Auf dieser Ebene haben wir die Spur der künstlichen Intelligenz angetroffen.Wir sind zum Beispiel in dem Buch "Drehen - Blick auf IT Peak" Im zweiten Abschnitt von Kapitel 8: "Wenn Menschen erkennen, dass wir nicht in der Lage sind, verschiedene" intelligente Probleme "mit einigen grundlegenden logischen Regeln oder Mechanismen effektiv zu lösen, hat sich die Erforschung der künstlichen Intelligenz auf verschiedene Arten entwickelt. Zu den spezifischen Problemen: Es wurden verschiedene Arten von Problemen entwickelt, viele Lösungen wurden entwickelt, auch große Fortschritte wurden erzielt ... Aus diesem Grund wird künstliche Intelligenz mehr und mehr als spezifisch angesehen. Die Anwendungstool - Methode ist in verschiedene Arten von Anwendungen integriert, erscheint unter ihrem eigenen spezifischen technischen Namen und spielt eine eigene Rolle in der Dunkelheit: Der Name eines klassischen Lehrbuchs über künstliche Intelligenz in diesen Jahren ist "künstliche Intelligenz - eine Art von Die moderne Methode ", der Untertitel" A Modern Approach ", bezieht sich auf den Versuch, das Konzept des" Agenten "in verschiedenen Bereichen auf künstliche Intelligenz anzuwenden.
In der Tat ist der Begriff der Integration mit Agententechnologie und künstliche Intelligenz bezogen, gibt es keine Möglichkeit zu nähern, eine frustrierende Tatsache in diesem Bereich zeigt: nur einige der spezifischen technischen und praktischen Methoden, den Mangel an wissenschaftlichen Grundlagen oder gemeinsame Technologie Unterstützen, es gibt keine effektive Theorie auf der Basissystem-Ebene.Das "Deep Learning", das in diesen Jahren populär war, ist auch die Technologie auf dieser Ebene.
‚Deep Lernen‘ beinhaltet das Konzept eines Netzwerkmodell mit verschiedenen spezifischen Algorithmen, um verschiedene Tiefen Glauben Netzwerke entsprechen, Faltungs neuronales Netzwerk, mit Rekursionsschleife Netzwerken, verschiedenen Arten von Problemen zu lösen. Mit Hilfe eines Computers sind sie eigentlich ' Gewalt "Rechenleistung, mit großen, nichtlineare künstliche neuronale Netze zu zig Millionen mehr einstellbaren Parameter enthält, unter Verwendung eines spezifischen Lern / Ausbildung‚Algorithmus, durch statistische Verarbeitung der großen Anzahl von Proben, stellen Sie diese Parameter nicht zu erreichen Lineare Anpassung (Transformation), um die Funktionen zum Extrahieren und anschließenden Klassifizieren der Eingabedatenmerkmale zu erreichen.
Es ist ein konkreter Weg, um eine bestimmte Art von Problem zu lösen, nicht eine allgemeine Lernfähigkeit wie der Mensch, obwohl der Name die Phantasie vieler Menschen anspricht, die die Technologie nicht verstehen die meisten der Technologie auf dem Gebiet, gehören grundsätzlich zu dieser Ebene, einschließlich solcher, die große Datentechnik verwandt, aber sie auch auf die technische Hilfe der intelligenten Art gehören. so, große Daten, künstliche Intelligenz und andere Technologien, um einander Grenzen verschwimmen.
Diese spezifischen praktischen Techniken, einschließlich dem ‚tiefem Lernen‘ (künstliche neuronale Netze), oft experimentelle Technologie, angewandt auf ein spezielles Problem vor dem neuen, können wir nicht feststellen, ob es effektiv dieses Problem lösen kann, oder kann ein Problem sein In welchem Umfang.
Nehmen wir deshalb Deep Learning ("Mei" Ian Goodfellow, MIT Press, 2016), das als Grundlage für das "Deep Learning" -Feld angesehen wird. Um die experimentellen Eigenschaften von Deep Learning zu erklären, legt der Autor im Kapitel Kapitel 11 speziell auf dieses Thema ein, dessen Thema als "praktische Methode" verstanden wird.
Zu Beginn dieses Kapitels schrieb der Autor eine Passage: "Um tiefe Lerntechniken erfolgreich einzusetzen, reicht es nicht aus zu wissen, welche Algorithmen existieren und warum sie effektiv sind. Ein guter maschinell lernender Praktiker muss auch wissen, wie die Auswahl eines geeigneten anwendungsspezifischen Algorithmen und wie das Feedback-System zu überwachen und zu verbessern, basierend auf maschinellem Lernen Experimente. in der täglichen Entwicklung von Maschinenlernsysteme müssen Praktiker entscheiden, ob sie mehr Daten zu sammeln, erhöhen oder die Kapazität des Modells zu verringern, hinzufügen oder löschen Regularisierung, verbesserte Modelloptimierung, verbesserte Modellschlussfolgerung oder Anpassung der Softwareimplementierung des Modells Die Durchführung dieser Operationen erfordert viel Zeit, daher ist es besonders wichtig, den richtigen Ansatz ohne blinde Raten zu bestimmen. Deep Learning Die experimentellen Eigenschaften dieser speziellen Technologie.
Dieser Zustand der künstlichen Intelligenz ist ein wenig wie der traditionelle Bereich: Vor dem Aufkommen der modernen Wissenschaft waren die Menschen in der Lage, viele verschiedene Arten von hochentwickelten Werkzeugen zu entwerfen und herzustellen, um verschiedene spezifische Probleme zu lösen. Exquisit, vielleicht ist es nicht in der Lage, ein tieferes Prinzip zu erzeugen, das Ergebnis der Universalität.In der Geschichte Chinas konnten zahllose qualifizierte Handwerker China nicht den Trend der modernen Wissenschaft und Technologie aufholen lassen, der dieses Problem veranschaulicht.
Die Schichten oberhalb Ausgang, kann immer noch nicht direkt den Menschen dienen. So auf ihnen, sowie die Prinzipien und Techniken der Technologie in nützliche Produkte / Systeme. Aus Gründen der Einfachheit hier nur wir zwei erzielt. Besonders hervorzuheben aufgrund der künstlichen Intelligenz-Technologie eine spezifische Anwendung der Technologie ist, sondern als System-Level-Technologie, so dass die Tatsache, dass sie sich nicht die Grundlage für die praktische Anwendung der Bausysteme / Produkte sein können, und müssen auf die Systemebene Grundsätze und verwandte Technologien eine Rolle spielen können angebracht sein. Obwohl hatte es Bemühungen gegeben, vor allem künstlicher Intelligenz-Technologie Konfiguration des Systems basieren auf, wie Japan fünfte Generation Computer, solche Anstrengungen in der Zukunft werden nicht ganz verschwinden. Doch aus einer objektiven Sicht der Natur der künstlichen Intelligenz-Technologie, wie seine spezifischen Anwendungsebene Technologie zu verwenden, ist eine vernünftige Wahl.
Die zugrunde liegenden Technologien spielen ihre eigenen Werte eine entscheidende Rolle spielen, ist die Grundlage der Prinzipien des Systems und verwandter Technologien, wie zum Beispiel der von Neumann-Architektur in diese Kategorie fallen. Es ist auf dem Gebiet des Computers eine Kernleistung werden, weil die Architektur uns zu nutzen ermöglicht von Das zugehörige spezifische Technologiedesign und die Herstellung der Computersystemprodukte, die tatsächlich verwendet werden können, und die Computersystemprodukte ermöglichen es den relevanten spezifischen Technologien, in verschiedenen Bereichen ihren angemessenen Wert zu spielen.
Diese Schicht des Basissystems Prinzipien und Techniken auf dem Gebiet der anwendungsbezogenen unabhängig, so dass ihre Auswirkungen global ist. Dazu gehören nicht nur das Grundprinzip der Unabhängigkeit des Systems und der damit verbundenen Systemtechnologien, auch enthält es eine große Anzahl von Stand-alone-Systeme zwischen interaktive Links eine weitere Makro grundlegenden Prinzipien der Großanlagen und verwandte Technologien. Internet, Cloud Computing in diese Kategorie fallen. auf dem Gebiet der Informationstechnologie-Netzwerk bilden, eine immer wichtigere Rolle, die die Prinzipien und Techniken der Zusammensetzung im Makro-System spielen. Natürlich ist die Innovation von unabhängigen Grundsystemen die Voraussetzung für groß angelegte vernetzte Systeme, und ihre Rolle ist fundamentaler.
Die Bedeutung dieser Schicht grundlegender Systemprinzipien und damit verbundener technischer Innovationen geht weit über jene spezifischen Anwendungstechnologien hinaus, die zumindest mit grundlegenden gemeinsamen Technologien vergleichbar sind und teilweise sogar wissenschaftlichen Prinzipien nahekommen, so dass die von Neumann-Architektur nur im Computerbereich verfügbar ist. Solch eine erhabene Position: Die mächtige Funktion des menschlichen Gehirns spiegelt sich nicht nur in der spezifischen intellektuellen Fähigkeit, sondern auch in ihrer Systemebene wider.Auf der systemischen Ebene haben wir im ersten Abschnitt dieses Kapitels anhand von Beispielen darauf hingewiesen Es ist nicht nur ein hochgradig verteiltes Netzwerk, das durch die verteilte Verbindung zwischen einer großen Anzahl von Neuronen gebildet wird.Im nächsten Abschnitt werden wir einen weiteren wichtigen Aspekt des menschlichen Gehirns auf Systemebene analysieren, der nicht vollständig bewertet wird.
Neben dem Internet hat Cloud Computing eine "Blockchain", die seit kurzem bekannt ist. Die Blockchain-Technologie, die Bitcoin 2009 folgte, ist der beste Weg, den Durchbruch auf Systemebene zu erklären: Wie kann die untere Ebene spezifisch sein? Anwendungstechnik hat den größten Wert.
Im November 2008 veröffentlichte ein anonymer Mensch, der sich "Zhong Ben Cong" nannte, einen kurzen, aber einflussreichen Artikel im Internet: "Bitcoin: Ein Peer-to-Peer-elektronisches Cash-System" (Bitcoin: One Equivalent Das Cash-System im Netzwerk.) Am 3. Januar 2009 gründete Nakamoto seinen ersten Block (Creation Block) im Bitcoin-System und das Bitcoin-System, das von der Blockchain unterstützt wurde, begann zu arbeiten. Die Technologie der Ketten wird offiziell vorgestellt, die schematische Darstellung der Technologie ist in Abbildung 2 dargestellt.
Ein genauerer Blick auf die spezifischen Techniken in der Blockchain zeigt, dass die Techniken, die zur Lösung spezifischer Probleme in Blockchains verwendet werden, wie beispielsweise asymmetrische Verschlüsselung, manipulationssichere Peer-to-Peer-Netzwerke usw., alle existierenden Technologien sind, von denen keine Es wurde von Nakamoto erfunden oder verbessert.Nakamoto hat nur mit diesen Standardtechnologien eine verteilte Operation im offenen Internet geschaffen, ohne Aufsicht kann jeder am Rechnungswesen teilnehmen, und die Konten sind transparent und transparent. Vertrauenswürdiges, zuverlässiges, sicheres und genaues Kassensystem.
Wenn es noch keine grundlegende Machbarkeit gibt, aber unzählige Menschen immer noch darauf erpicht sind, ein intelligentes System zu schaffen, das so intelligent wie Menschen ist und sogar Menschen übertrifft, kann man sagen, dass ein Cash-System im Grunde jeder ist, bevor es geschaffen wird. Ich habe nie daran gedacht, dieses Ziel zu erreichen, und ich glaube auch nicht, dass es jemand schaffen kann. "Dies ist ein Wunder der Informationstechnologie, das auf der spezifischen Technologie vorhandener Informationen und jenseits aller Vorstellungskraft aufgebaut ist.
Dieses Wunder beruht nicht auf neuen Durchbrüchen in der Technologie, um spezifische Probleme zu lösen, sondern in einem innovativen systemischen Prinzip und Design.Nakamoto nutzt die Verhaltenseigenschaften von Menschen in einer verteilten offenen Netzwerkumgebung voll aus und kreiert geschickt ein Offenes blockbasiertes verteiltes System im Internet Der so genannte "Consensus-Algorithmus" in Bitcoin zur Sicherstellung genauer Buchhaltungsaufzeichnungen ist Teil des Systemmechanismus auf Betriebssystemebene dieses verteilten Systems oder der Konsensusalgorithmus wird übernommen. Die Konstruktion des Systemmechanismus auf Betriebssystemebene eines verteilten Systems wird realisiert.Der Grund, warum die Blockchain-Technologie schwer genau zu erfassen und zu verstehen ist, besteht darin, dass viele ihrer wesentlichen Merkmale durch Mechanismen auf Systemebene bestimmt werden und nicht auf einer Einzelpunkttechnologie beruhen. Realisiert.
Unabhängig von der Anwendung der Blockchain-Technologie in der Zukunft hat uns ihr Aufkommen sehr inspiriert.
Vor allem erlaubt es uns, in der IT-Branche ein Leben zu sehen, mit ausgereifter und spezifischer Technologie, um Innovationen auf Systemebene zu schaffen, jenseits aller Vorstellungskraft, jenseits der spezifischen Technologie, wunderbar subversiv Wirkung: Die Bedeutung des Systems wurde in den 1980er Jahren sehr geschätzt, damals gab es in der wissenschaftlichen und technologischen Welt drei berühmte Theorien, nämlich Informationstheorie, Kybernetik und Systemtheorie. Das Ergebnis der Vertiefung des Verständnisses für die Entwicklung der modernen Wissenschaft und Technologie Der wichtigste historische Beitrag von Qian Xuesen ist es, die Standpunkte und Methoden der Systemtheorie in vielen Bereichen Chinas, insbesondere im Bereich der Luft- und Raumfahrt, zu verankern.
In der traditionellen Industrie sehen wir auch eine große Anzahl systematischer Innovationen, die bestimmte Technologien übertreffen.Nehmen wir einen kurzen Blick auf das Beispiel der Luftfahrtindustrie. Die Kraft des frühen Flugzeugs war der Kolbenmotor. Später in den späten 1930er Jahren. Deutschland war federführend bei der Lieferung von Jets in den Himmel, dann wurde der Turbojet zum Protagonisten der Aerodynamik: Die beiden Triebwerke sind wissenschaftlich identisch und nutzen die Verbrennung von Treibstoff zur Gasausdehnung und die Umwandlung von thermischer Energie in mechanische Energie. Aber die System-Level-Prinzipien der beiden sind völlig anders.Turbojet-Motoren sind eine grundlegende System-Level disruptive Innovation in der Raumfahrt-Systeme.Der Fortschritt bringt es nicht die Fähigkeit von Kolbenmotoren, Technologie oder Materialien auf einem bestimmten Niveau zu verbessern. Vergleichbar: Es hat enorme Veränderungen in der Luftfahrtindustrie bewirkt.
Im heutigen militärischen Bereich ist die Entscheidung des Schlachtfeldvorteils nicht mehr nur der Fortschritt der spezifischen Waffe im traditionellen Sinn, sondern das Super-System der See-, Land- und Luftintegration - ein qualitativer Sprung in der zeitgenössischen Kriegsführung.
Zweitens müssen wir angesichts der blendenden Ergebnisse der Blockchain nicht nur fragen: Nachdem die Informationstechnologie-Industrie ihr goldenes Zeitalter eröffnet hat, wird es mehr geben, jenseits unserer Vorstellungskraft, basierend auf der Systemebene Es entstehen ständig neue Innovationen, die sich auf alle Bereiche der menschlichen Gesellschaft subversiv auswirken.
Verglichen mit dem von Blockchain geschaffenen Wunder konzentrieren wir unsere Vorstellungskraft auf die Verbesserung der Werkzeugintelligenz.Obwohl es sinnvoll ist, ist der Horizont vielleicht zu eng.Zumindest das Wunder von Blockchain und die kompliziertere intelligente Technologie sind nicht zu viel. Die direkte Verbindung ist keine Wiederholung oder Nachahmung menschlicher intelligenter Aktivitäten, aber sie hat eine erstaunliche subversive Wirkung.Wenn die Blockchain in der Zukunft weit verbreitet ist, ist es natürlich ein unvermeidlicher Trend, dass verschiedene spezifische intelligente Technologien darin integriert sind.
In der heutigen Informationstechnologie-Industrie, im Vergleich zu Big Data und künstlicher Intelligenz, ist ihre professionelle Blockchain eine relativ einsame Technologie, die eine einzigartige Beobachtungs-Informationstechnologie-Industrie eröffnet. Die Fenster der zukünftigen Entwicklung stellen eine einzigartige Perspektive dar. Die Potenziale, die sich daraus ergeben, könnten für uns eine wesentlichere und wichtigere Bedeutung haben, um die zukünftige Entwicklung der Informationstechnologie-Industrie und der gesamten menschlichen Zivilisation effektiv zu erfassen.
Das derzeitige Informationstechnologie-Anwendungssystem wurde zunehmend zum Entwurf von Software, und wie wir im ersten Abschnitt von Kapitel 2 von "Zur Spitze der IT" hingewiesen haben, im Vergleich mit dem Entwurf und der Entwicklung von physischen Produkten, Software-Entwicklung Es ist fast frei, im virtuellen Raum einer unendlichen Ressource zu spielen, und so wird die Entwicklung von Software-Designs sogar als rein geistiger Kunstschöpfungsprozess betrachtet. "Es ist diese Freiheit der freien Schöpfung, die eine Blockchain hat Wunder werden auch bahnbrechende Innovationen auf Systemebene mit unterschiedlichen Systemgrößen hervorbringen, die unsere romantischste Vorstellungskraft heute übersteigen.
Die Funktionen, die viele Systeme erreichen werden, werden unsere Erwartungen an die künstliche Intelligenz als Ganzes weit übertreffen, sie werden nicht den subjektiven Status der Menschen haben, aber sie werden die Menschen in der Intelligenz als Individuum weit übertreffen. Die Höhe und Breite des Körpers erreichen - ebenso wie die mechanischen Hilfsmittel der zusätzlichen physischen Energie - eine umfassende Transzendenz des Menschen in allen Aspekten der körperlichen Fitness. Die "Intelligenz" dieser Systeme wird sich in ihrer Natur von der menschlichen Intelligenz signifikant unterscheiden, genauso wie Das Blockchain-System wird uns gezeigt, diese Systeme werden nach und nach erstellt und bilden eine beispiellos komplexe virtuelle Welt.
Während wir dem Fortschritt und den Auswirkungen spezifischer Anwendungstechnologien wie der künstlichen Intelligenz große Aufmerksamkeit widmen, sollten wir unsere Vorstellungskraft erweitern und der Innovation grundlegender Prinzipien auf Systemebene und verwandten Technologien mehr Aufmerksamkeit widmen. "Die Zukunft der Entwicklung von Informationstechnologie-Industrie könnte mehr sein Dieses Niveau der subversiven Innovation wird bestimmt, und spezifische Technologien wie die künstliche Intelligenz werden bei diesen Innovationen ein besseres und größeres Stadium finden.
Das intelligente System mit dem wichtigsten virtuellen Bild als Kern im Buch "Drehen - Blick auf IT Peak" ist das grundlegende Systemprinzip und Technologie-Level in der Informationstechnologie-Industrie. Es ist eine wichtige Innovation mit systemischer Intelligenz Bedeutung, die Informationen darstellt. Eine äußerst wichtige Richtung für die Anwendung der Klasse ist ein großer Fortschritt in der menschlichen Intelligenzverfolgung und ein qualitativer Sprung in den vom Menschen unterstützten Intelligenztools.
Über den Autor: Dr. Xie Wei, ein führendes Talent in der Abteilung Capital Science und Technologie, Ph.D., Fakultät für Elektronik, Tsinghua University Autor von "Mein Arbeitsplatz Zehn Jahre", "Wachstum - Vom Campus zum Arbeitsplatz", "Drehen - Blick auf IT Summit".