1. 'एआई चिप' अभी भी टिड्डी युग में है, 'बुलबुला' में निचोड़ने के लिए दौड़ रहा है;
कृत्रिम बुद्धि जीवन के सभी क्षेत्रों को बदल रही है, और चिप्स कृत्रिम बुद्धि का वाहक हैं।
2018, अर्धचालक चिप के लिए राजधानी जुनून पूरी तरह से ऐ प्रौद्योगिकी जलाया जाता है, चाहे वह विशाल कंपनियों या स्टार्ट-अप कंपनियों, इंटरनेट कंपनियों या पारंपरिक विनिर्माण कंपनियों है, चिप उत्साह। जुलाई करने के लिए कर सकते हैं ध्वनि बादल जानते हैं, पूछने जाते हैं, Rokid, Baidu ऐ चिप या चिप मॉड्यूल जारी किए गए हैं, यह सोच कर स्पिट्जर की पुष्टि की कि ऐ आवाज चिप बनाने जा रहा है, गहरे Kam टेक्नोलॉजीज की घोषणा की अपनी ऐ चिप इस वर्ष की दूसरी छमाही में उपलब्ध हो जाएगा, बादल प्रसिद्ध संस्थापक और सीईओ माइकल भी 'नो के साथ ध्वनि एआई चिप्स बनाने के लिए अपने दृढ़ संकल्प को व्यक्त करने के लिए चिप, प्राणघातक 'करें।
हालांकि, 'अब तक, दुनिया में असली एआई चिप नहीं रहा है, क्योंकि वास्तविक कृत्रिम बुद्धि को महसूस किया जा रहा है।' झीउ बिन, हेटरोजेनेस इंटेलिजेंस चीन के महाप्रबंधक, कुछ अंदरूनी सूत्रों के विचारों का प्रतिनिधित्व करते हैं।
के बाद "आईटी टाइम्स" रिपोर्टर ऐ हलकों की एक बड़ी संख्या, ऐ चिप की अवधारणा पाया, दुनिया एक एकीकृत आम सहमति के लिए फार्म नहीं था, यहां तक कि निवेशकों का मानना है कि एक बुलबुला ऐ चिप्स, सबसे स्टार्ट-अप कंपनियों गायब हो जाएगा नहीं है।
लेकिन किसी भी मामले में, घास के मैदान के युग में एआई चिप्स की उम्र में, हमेशा ऐसे लोग होंगे जिन्होंने चीन की कोर प्रौद्योगिकी के स्थानीयकरण के लिए "खूनी सड़क" बनाई है।
एआई चिप्स की विभिन्न परिभाषाएं
उद्योग में दस साल डूबी 'ऐ चिप क्षेत्र की नई कंपनियों अच्छे से अधिक नुकसान करने की संभावना है।' सूज़ौ Mindray के ली यांग युआन में संस्थापक चिप सूक्ष्म उद्यमों, वह "आईटी टाइम्स" रिपोर्टर, 10 से अधिक वर्षों से एक 0-1 चिप की जरूरत बताया अवधि, अपने ही चिप्स आधिकारिक व्यापार के बाद पांच बार टेप है, अग्रणी स्थिति, 'अगर यह अपने स्वयं के अनुसंधान एवं विकास ऐ चिप है, 40nm (नैनोमीटर) प्रक्रिया का उपयोग कर उद्योग में 20 बार से पहले टेप, तो लागत बढ़ जाती हैं और हो सकता है यह कम नहीं है। चिप पैमाने पर, 40nm प्रक्रिया प्रवाह चादर के लिए 10 मिलियन युआन का केवल शुल्क पर विकास की लागत, एक लाख पीसीएस (एक उत्पाद की इकाइयों की संख्या), अप करने के लिए $ 10 का टुकड़ा प्रति औसत लागत को विभाजित साझा करना होगा, और अधिक उच्च नहीं सहित आर एंड डी खर्च। '
लेकिन Rokid झू बिन, अनुसंधान और विकास मंच परिप्रेक्ष्य ठीक विपरीत युआन ली यांग के प्रमुख 'का उपयोग कर एक आम चिप overkill है स्मार्ट उपकरणों, विशेष जरूरतों विशेष चिप्स दर्द अंक हल करने के लिए आवश्यकता होती है, कस्टम ऐ चिप ठीक है कृत्रिम बुद्धि गिनती के लिए लागत और हार्डवेयर कम करने के लिए मांग है, कम अंत सामान्य उद्देश्य चिप पर्याप्त नहीं है, और उच्च अंत सामान्य प्रयोजन चिप में कई अनावश्यक डिजाइन हैं, जिसके परिणामस्वरूप उच्च शक्ति खपत होती है।
ऐ चिप भी ऐ या कम्प्यूटेशनल एक्सेलेरेटर कार्ड, आमतौर पर अवधारणा, के रूप में जाना जाता है (अन्य गैर सीपीयू कंप्यूटिंग कार्यों अभी भी जिम्मेदार) विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धि अनुप्रयोगों के प्रसंस्करण की गणना गहन कार्य के लिए ऐ चिप मॉड्यूल को संदर्भित करता है, वर्तमान GPU में बांटा गया है , FPGA, ASIC और अन्य प्रकार, और अन्य सामान्य स्नैपड्रैगन क्वालकॉम विभिन्न चिप्स, ऐ चिप मुख्य रूप से इस तरह के उच्च परिभाषा वीडियो की पहचान करने में सुरक्षा के रूप में प्रोसेसिंग कार्यों,, स्वत: ड्राइविंग और की तरह में गणना किए गए डेटा के लिए समर्पित है।
26 जून, Rokid एक स्वयं विकसित ऐ KAMINO18 समर्पित आवाज चिप जारी की है, वक्ता बुद्धिमान मशीन और बच्चों की कहानियाँ, इंटेल, क्वालकॉम और अन्य पारंपरिक सामान्य प्रयोजन चिप है, जो समर्पित SoC (चिप पर सिस्टम) एक ऐ आवाज के विपरीत का समर्थन करता है चिप, इसकी आंतरिक विरासत में मिला एआरएम, NPU, डीएसपी, डीडीआर, डीएसी और अन्य मुख्य घटकों, एक डॉलर के सिक्के के आकार लगभग। ZhuBin वास्तुकला डिजाइन पर एक विशेष भाषण हार्डवेयर के मद्देनजर ऐसा किया, चिप्स के साथ कई आम सुविधाओं में पाया कम है, लेकिन उपकरणों की लागत अभी भी मौजूद हैं, इसलिए, Rokid अपने चिप्स सितंबर में पिछले साल DSA (डोमेन विशिष्ट वास्तुकला) वास्तुकला का उपयोग करते हैं, अपने उत्पादों और कलन विधि आवश्यकताओं से, विषम कंप्यूटिंग रास्ता के साथ एकीकरण चिप में अनुकूलित करने के लिए शुरू किया मशीन के संचालन के राज्य में, यह 50% से 30% ऊर्जा की खपत कम कर सकते हैं।
ली यांग युआन झू बिन और विभिन्न दृष्टिकोणों को, बस पारंपरिक अर्धचालक उद्योग और दो अलग अलग संज्ञानात्मक ऐ चिप पर इंटरनेट शुरू हुआ कंपनियों की ओर से, अर्धचालक अंगूठी लोग हैं, जो चिप तोड़ने 0-1 पर अधिक ध्यान देने से आया है, और 'नरम कठोर' इंटरनेट उद्यमियों को 1, 2, 3, 4 के आधार पर, एल्गोरिदम और सॉफ्टवेयर डिजाइन के माध्यम से, सीधे देखने के प्रकाशित ऐ चिप बिंदु में पसंद करेंगे वर्तमान 10 से, जिनमें से मुख्य उद्देश्य एक उपयुक्त रूप में देखा जा सकता है और इस तरह के किनारे पक्ष और टर्मिनल पक्ष तंत्र में इस्तेमाल के रूप में कुछ मशीन सीखने एल्गोरिदम, तेजी लाने के लिए बिजली, बहुत कम बिजली की खपत और उच्च मैट्रिक्स / चल बिन्दु की आवश्यकता होती हैं, इन सार्वभौमिक चिप प्राप्त करने के लिए मुश्किल हो जाता है ।
यह सबूत है कि एक और प्रमुख चिप निर्माताओं इंजीनियर का विवरण, उनके विचार में, बाजार ऐ आवाज चिप के अधिकांश, चिप के 'विशेष' सुविधा में एक सेवा (जो डीएसपी डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग तुलना की जा सकती है) हो सकता है , एक या कई कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की वजह से, जटिलता एक विशेष दृश्य का उपयोग करने के सीमित है, इसलिए डिजाइन और कम से सामान्य प्रयोजन चिप के उत्पादन, इन चिप्स के साथ मिलकर शायद ही कभी प्रौद्योगिकी लाइसेंस संबंधी कारणों के शामिल है, लेकिन कर यह बहुत आसान हो जाएगा। इन ऐ चिप नीचे से शुरू करने के लिए शुरू नहीं होता है, लेकिन कुछ प्लग सामान्य प्रयोजन प्रोसेसर से 'सह प्रोसेसर' सीधे, या इस तरह के भाषा, छवि के रूप में आईपी के विभिन्न ऊपरी परत आवेदन, के संयोजन से दृश्य में तेजी लाने के लिए अनुकूलित की तरह SoC वास्तुकला।
विषम एक ही बात
वर्तमान में, ऐ चिप का कोई स्पष्ट परिभाषा है, इसलिए कैसे हाल 2018 अंतर्राष्ट्रीय शिखर सम्मेलन (हांग्जो), झोउ बिन ऐ चिप की कोशिश कर रहा चीन विषम स्मार्ट सिलिकॉन वैली शुरू हुआ कंपनियों के महाप्रबंधक पर फिक्स्ड बिंदु की गणना करने के 'असली' एक अच्छा उपाय नहीं है। परिभाषा के तहत, डेटा से 'उच्च दक्षता के लिए सक्षम, उच्च प्रदर्शन कृत्रिम बुद्धि एल्गोरिथ्म की वर्तमान कोर, को पूरा करने के रूप में अब मुख्यधारा गहरी सीखने एल्गोरिथ्म है, जिसका अर्थ है कि ऐ चिप गहरी सीखने के लिए बहुत अच्छा समर्थन होना आवश्यक है।', झोउ बिन का मानना है कि एआई चिप की कंप्यूटिंग पावर प्रति सेकंड 5 ट्रिलियन गुना से अधिक होनी चाहिए, क्योंकि केवल ऐसे प्रदर्शन संकेतकों को प्राप्त करके, कई विशिष्ट अनुप्रयोग गणना परिणाम मानव क्षमताओं के साथ तुलनीय हो सकते हैं।
झोउ बिन का नाम - पता चलता है के रूप में नाम अलग-अलग स्रोतों एक साथ गठन, इंटरनेट एक विशिष्ट विषम नेटवर्क बाद में है द्वारा परिभाषित किया गया है 'विषम', संक्षेप में, ऐ चिप पृष्ठभूमि इंटरनेट उद्यमियों का सबसे सरल व्याख्या है, विषम हैं। समेकित और वितरित कंप्यूटिंग का एक विशेष रूप विकसित विषम कंप्यूटिंग, अक्सर विभिन्न कंप्यूटिंग आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए विभिन्न हार्डवेयर को समन्वयित करने के लिए उपयोग किया जाता है, और सबसे समग्र प्रदर्शन में प्रदर्शन करने के लिए कोड (या कोड सेगमेंट) सक्षम करने के लिए ।
वर्तमान में ऐ चिप मूल रूप से पिछले परंपरागत चिप कंपनियों विषम कंप्यूटिंग चिप की एक किस्म द्वारा किए गए केवल कुछ चिप्स पर ध्यान केंद्रित है, लेकिन अब चिप कंपनी पारंपरिक मोबाइल फोन SoC सीपीयू में, क्षैतिज विकास, चिप्स के विभिन्न प्रकार के एकीकरण, उदाहरण के लिए पर ध्यान केंद्रित करने के लिए शुरू किया (सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट), GPU (ग्राफिक्स प्रोसेसर), आईएसपी (प्रोग्रामिंग) के बाहर, लेकिन यह भी अतिरिक्त ऐ NPU (एम्बेडेड तंत्रिका नेटवर्क प्रोसेसर) और की तरह प्रसंस्करण कोर तेजी लाने के लिए प्रयोग किया जाता है। 'चिप हिस्सा आइसोमरों एक आम सुविधा बादल प्रसिद्ध ध्वनि के सह-संस्थापक कांग हेंग "आईटी टाइम्स" संवाददाता से कहा है। '।
सड़क निर्णय की लागत
एक दिलचस्प घटना है कि इंटरनेट का जन्म हुआ ऐ उद्यमियों ऐ हार्डवेयर चिप के क्षेत्र में चल रहे है, चिप निर्माताओं 'नरम' दृष्टिकोण एल्गोरिथ्म के साथ ऐ को प्राप्त करने में पारंपरिक हैं।
ऐ प्रौद्योगिकी तीन तत्वों, एल्गोरिदम, डेटा है और प्रौद्योगिकी के अंतरराष्ट्रीय ऐ अत्याधुनिक की दृष्टि से बल की गणना, एल्गोरिथ्म विकास मॉडल परिपक्व पूर्ण अध्ययन, स्थानांतरण सीखने, नई एल्गोरिथ्म मॉडल कैप्सूल नेटवर्क सिंक्रनाइज़ किए जाते हैं तेजी से विकास, ऐ चिप नहीं है कि क्या तरीकों को लागू करने और सिद्धांतों अभी भी खोजपूर्ण चरण हैं। वास्तव में, वर्तमान मुख्यधारा चिप निर्माताओं ऐ चिप का शुभारंभ नहीं है, ऐ कार्यों का एक बहुत चिप और विशेष एल्गोरिथ्म सॉफ्टवेयर के माध्यम से आम हैं।
क्वालकॉम इस साल के कृत्रिम बुद्धि इंजन (ऐ इंजन) हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर को दो भागों, Qualcomm Snapdragon कोर हार्डवेयर वास्तुकला पर (सीपीयू, GPU, वीपीएस वेक्टर प्रोसेसर) एक तंत्रिका प्रसंस्करण इंजन (तंत्रिका प्रोसेसिंग इंजन, एनपीई) के साथ सुसज्जित के होते हैं का शुभारंभ किया, एंड्रॉयड एनएन एपीआई, षट्कोण तंत्रिका नेटवर्क पुस्तकालय और अन्य सॉफ्टवेयर है कि कृत्रिम बुद्धि की एक तेजी से और अधिक कुशल। है Qualcomm Snapdragon चिप्स 845 Snapdragon 835 Xiaolong 820, Xiaolong 660 के समर्थन पर (जैसे स्मार्ट फोन के रूप में) टर्मिनल पक्ष में आवेदन की अनुमति देता है ऐ इंजन, और ऐ के नाम मूल रूप से उच्च पास योजना के बैनर तले कई घरेलू मोबाइल फोन, ऐ इंजन के माध्यम से बेहतर चेहरा पहचानने कार्य करते हैं।
लेकिन वर्तमान, ऐ चिप उद्यमियों और स्मार्ट घर निर्माताओं, सामान्य प्रयोजन चिप 'भी महंगा' इसके लिए।
कांग हेंग लाभ को बताया, "आईटी टाइम्स" संवाददाता, टीवी, एयर कंडीशनिंग और अन्य बड़े घरेलू उपकरणों काफी बड़ी आवाज मॉड्यूल की उच्च लागत को कवर करने के लिए, लेकिन प्रशंसकों, रोशनी और अन्य छोटे उपकरणों और अधिक सीमित लागत, मॉड्यूल के फायदे कमजोर हो जाएगा, 'ग्राहकों को चाहते हैं अधिक खुफिया श्रेणी करने के बाद, कम अंत उत्पादों के लिए सिंक, लेकिन बाजार पर सही चिप, एक सौ युआन, सामान्य प्रयोजन चिप और सार्थक की तुलना में कम नहीं पा सके। 'अपने स्वयं के ऐ चिप, बादल प्रसिद्ध ध्वनि का निर्माण वॉयस एआई प्रौद्योगिकी का चिप समाधान ग्राहकों को खोला जा सकता है, लागत और आपूर्ति चक्र में अधिक पहल के साथ।
लेकिन ली यांग युआन कृत्रिम बुद्धि, विभिन्न चरणों के महत्व का एक अलग डिग्री की प्रमुख प्रौद्योगिकी लगता है। 'प्रोसेसर कृत्रिम बुद्धि के प्रमुख प्रौद्योगिकी, विशेष प्रयोजन के प्रोसेसर काम की अवधि के हिस्से में केवल एक भूमिका निभाते हैं की प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ाने के लिए। नहीं है' उनका मानना है कि धारणा खंड सेंसर-केंद्र प्रोसेसर का अस्तित्व मूल्य उच्च नहीं है; संज्ञानात्मक खंड, सीखने का खंड और निर्णय खंड, प्रोसेसर पर बहुत अधिक जोर देता है लेकिन लागत को प्रभावित करता है, जिसमें एक बार की लागत और बिजली की खपत लागत शामिल है।
'नहीं जो अनुभाग कृत्रिम बुद्धि चिप के आधार करने के लिए समर्पित, कृत्रिम बुद्धि अनुसंधान और विकास के चिप बल्कि सॉफ्टवेयर अनुसंधान का एक स्वाभाविक विस्तार से, एक अलग मामले के रूप में व्यवहार किया जाना चाहिए। "ली यांग युआन लोगों रूपक, सेंसर मानव शरीर, मस्तिष्क है एल्गोरिदम जीतता है।
सेमीकंडक्टर विश्लेषक Lishou पेंग भी मानना है कि कृत्रिम बुद्धि एल्गोरिदम पर भरोसा करते हैं, लेकिन चिप वाहक। आप बेहतर आवाज की पहचान प्रसंस्करण एएसआईसी (पूर्ण कस्टम चिप) करना चाहते हैं, हार्डवेयर अंतर महत्वपूर्ण नहीं है। वाक् पहचान, मान्यता के लिए वक्तव्य सॉफ्टवेयर, नेटवर्क और प्रशिक्षण से अधिक संबंधित हैं, और मौजूदा क्लाउड और एंड डेटा एक्सचेंज देरी की समस्याएं 5 जी के साथ आती हैं।
जमीन पर पहला स्टॉप: इंटेलिजेंट ऑडियो
आर एंड डी एआई चिप्स उच्च अंत सामान्य प्रयोजन चिप्स की तुलना में सरल हैं और एआई सर्कल द्वारा व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त हैं।
बादल प्रसिद्ध ध्वनि के सह-संस्थापक, ली जिओ हान, IoT व्यापार इकाई के उपाध्यक्ष कि, विकास के दशकों के बाद, चिप उद्योग में इस तरह के क्वालकॉम और मीडियाटेक के रूप में मॉड्यूलर बातें, का एक बहुत उपजी एआरएम वास्तुकला चिप्स पर आधारित होते हैं, इसलिए, नहीं हर ऐ खरोंच से एक चिप है, तो आप उद्योग मॉड्यूल और परिपक्व उत्पाद का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन कोर ऐ चिप त्वरण मॉड्यूल डिजाइन नीचे से शुरू करने के लिए की जरूरत है। बादल, अनुसंधान एवं विकास की औपचारिक स्थापना 2014 अंत, मुख्य रणनीति से बढ़ाकर 2015 में टीम, ऐ चिप 'स्विफ्ट' के 2018 लांच करने के लिए, बादल प्रसिद्ध ध्वनि पूरे चार साल लग गए, धीरे-धीरे महसूस किया कि ऐ भूमि पर बादल में न केवल है।
2018 के रूप में ऐ चिप तथाकथित लैंडिंग में उतरा टर्मिनल पर लगाए जाने के लिए वाणिज्यिक ऐ चिप को संदर्भित करता है जाना जाता है। 2017, 150 से अधिक बिलियन युआन की चिप क्षेत्र में चीनी निवेश, 2018 में शुरू, इन निवेश गहन उद्योगों के लिए जारी रहेगा लैंडिंग। ChinaEquity राजधानी समूह संस्थापक और अध्यक्ष वांग चाओ योंग हाल ही में बैठक में चौथी तिमाही में चीनी निर्माता संस्कृति गर्मियों शिखर की तलाश में कहा कि चीन में खर्च 300 बिलियन $ चिप्स के सभी प्रकार के वार्षिक आयात, चिप्स की खपत दुनिया की आत्मनिर्भरता का 1/3 कम से कम 10% की दर से, इसलिए, सबसे महत्वपूर्ण निवेश ऐ चिप है, लेकिन सुरक्षा ऐ चिप tapeout लागत और अनुसंधान और विकास की उच्च लागत की वजह से, वर्तमान में भेज दिया पैमाने अभी तक लागत की भरपाई करने के लिए गठित नहीं किया गया है; स्वायत्त वाहनों नहीं उत्पादन autopilot ऐ चिप सुरक्षा आवश्यकताओं की तुलना में कम, नीचे की ओर मांग समग्र चिप से भी कम है ऐ अन्य विशिष्ट क्षेत्रों, अधिक आपूर्ति, 'वहाँ एक बड़ा बुलबुला ऐ वर्तमान कला है।'
मूर की विधि के अनुसार, चिप प्रदर्शन हर 18 महीने दोगुनी हो जाएगी, लागत आधे से गिर जाएगी, लेकिन अर्धचालक उद्योग के लिए परम कुंजी पैसे या पैमाने बनाने के लिए, है कि क्या वहाँ एक पर्याप्त रूप से बड़े लदान और वाणिज्यिक बाजार, ऐ चिप सुचारू रूप से है कागज से कुंजी 'लैंडिंग'। पहले मीडिया रिपोर्टों, यहां तक कि सुरक्षा के क्षेत्र में 'गैंगस्टर' Hikvision, एनवीडिया के केवल 200,000 के लिए वार्षिक मांग।
इस दृष्टिकोण से, स्मार्ट ध्वनि पहली लैंडिंग ऐ चिप बाजार। रिसर्च फर्म Canalys रिसर्च (चलकर Canalys कहा जाता है) एक रिपोर्ट जारी की इस साल के अंत तक, प्राप्त करने के लिए हो सकता है, स्मार्ट ध्वनि स्वामित्व 100 मिलियन, लगभग पिछले साल तक पहुंच जाएगा 2.5 गुना पिछले साल, बुद्धिमान स्टीरियो से कम 50 लाख अगले कुछ वर्षों के जोत, स्मार्ट ध्वनि स्वामित्व, विकसित करने के लिए 2020 तक इसकी जनसंख्या जाएगा दुगुने से भी ज्यादा, 225 मिलियन तक पहुंच गया जारी रहेगा।
बादल प्रसिद्ध ध्वनि नेटवर्क ऐ चिप UNIONE, स्थानीय टर्मिनल बढ़त कंप्यूटिंग में क्या करना, ऑडियो, स्मार्ट घर, स्मार्ट उपकरणों, आदि के लिए बुद्धिमान सेवा समाधान प्रदान करने के लिए इस्तेमाल के लिए इस साल मई में जारी किया गया था जाना जारी किया ऐ आवाज चिप मॉड्यूल पूछना मात्रा में उत्पादन 'कोर पूछा,' ग्राहकों के आदेश खरीद सकते हैं।
अवधारणा से, सीईओ ली Zhifei का मानना है कि चिप उद्योग एक लंबे चक्र है पूछना, सिस्टम डिजाइन, मॉड्यूल डिजाइन, सिमुलेशन, सर्किट संश्लेषण, लेआउट के माध्यम से जाने चादर उत्पादन, पैकेजिंग और परीक्षण, चालक विकास, अनुकूलन समाधान प्रवाह के लिए शुरू करने के लिए जाओ एक बहुत ही लंबी प्रक्रिया की तरह, चिप एक बार संशोधनों सॉफ्टवेयर की तरह कर देना कठिन है, प्रवाह चादर, यात्रा चक्र, उच्च लागत, और चिप के ही गुण बदल दिया जाना चाहिए कंप्यूटिंग हार्डवेयर के वाहक, अलग चिप्स अनुकूलित है एल्गोरिदम और परिदृश्यों, एक हाथ पर ऐ चिप गिनती, दूसरी ओर हम विभिन्न परिदृश्यों के लिए अनुकूलक में एक बहुत क्या करने की जरूरत पर, आवाज ऐ एल्गोरिदम की एक किस्म चलाने के लिए पर्याप्त शक्ति है लागत और बिजली की खपत रखते हुए बड़े पैमाने पर राशि को पूरा करने के वाणिज्यिक उत्पादन आवश्यकताओं।
'औद्योगीकरण और इसी तरह विदेशी उत्पादों एक प्रतियोगी खतरे सफलता का मानक एक चिप है की बाजार में। कर सकते हैं कर सकते हैं' एक उद्योग स्रोत मामले ने कहा। देखने के इस बिंदु से, चीन की ऐ चिप बस शुरू कर दिया है, नदियों और झीलों जंगल, फोम तोड़ा जा।
'यह आईटी टाइम्स, लेखक बंद: वू Yuxin क्यूई रात बादल, मूल हकदार:' ऐ चिप 'जंगल नदियों और झीलों की: में बोल्ट' बुलबुला 'भीड़ करने के लिए'
2. चीन दुनिया का सबसे बड़ा राष्ट्रीय निवेश और कृत्रिम बुद्धि के वित्तपोषण बन गया है;
चीन वॉयस "समाचार और समाचार पत्र सारांश" के मुताबिक, त्सिंगhua विश्वविद्यालय द्वारा जारी "चीन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डेवलपमेंट रिपोर्ट 2018" ने बताया कि चीन कृत्रिम बुद्धि निवेश और वित्त पोषण के लिए दुनिया का सबसे बड़ा देश बन गया है। ।
रिपोर्ट जून 2018 के रूप में, चीनी उद्यमों की संख्या 1011 तक पहुँच गया है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, पहली तिमाही, निवेश और कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में वित्त पोषण में उद्यम पूंजी पर दुनिया में दूसरे स्थान पर, 2013-2018 से, चीन दुनिया के 60 के लिए जिम्मेदार है %, दुनिया का सबसे अच्छा देश 'आकर्षित' इंटरनेट विशेषज्ञों के राजा का कहना है कि हमारे कृत्रिम बुद्धि के मौजूदा बुनियादी ढांचे दिया गया है और अधिक सही, उद्योग के विकास की पूरी दिशा को लागू किया जाता है और लोगों को बी 2 बी क्षेत्र में एक गहरी फोकस महसूस हो रहा है।
वांग यू: उदाहरण के लिए, बुद्धिमान सॉर्टिंग का उपयोग रसद के क्षेत्र में किया जाता है; परिवहन के क्षेत्र में, सड़क नियंत्रण, वाहन परिनियोजन; उदाहरण के लिए, सुरक्षा में, सड़क पर कैमरा कैप्चर; अधिक उपयोगकर्ता स्तर के खुदरा।
कागज उत्पादन पर, चीनी कृत्रिम बुद्धि कागजात की कुल संख्या और उच्च उद्धृत कागजात दुनिया में पहली बार कर रहे हैं। चीन पेटेंट संख्या संयुक्त राज्य अमेरिका और जापान के थोड़ा आगे, लेकिन यह भी बकाया प्रतिभा का कम अनुपात। वांग यू का मानना है कि हमारे देश में की जरूरत है स्मार्ट चिप्स, 5 जी और अन्य कोर टेक्नोलॉजीज बढ़ रही हैं, और भविष्य में एक कृत्रिम खुफिया देश से कृत्रिम बुद्धिमान शक्ति तक जाने की उम्मीद है।
3. ज़ी वी: कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी का सार और व्यवस्थित नवाचार का महत्व
सबकुछ केवल उस माहौल में सटीक रूप से समझा जा सकता है जिसमें यह मौजूद है। आज, बड़े पैमाने पर, कृत्रिम बुद्धि और अन्य अवधारणाएं वाणिज्यिक प्रचार जैसे कई कारणों से धुंधली हो गई हैं। कई विशिष्ट तकनीकें भी हैं यह एक चमकदार आभा से ढका हुआ है, या जानबूझकर एक ऐसा नाम दिया गया है जो 'गहरी शिक्षा' जैसी अद्भुत कल्पना को ट्रिगर कर सकता है।
नीचे, आइए सूचना प्रौद्योगिकी उद्योग के विभिन्न तत्वों को देखें, विज्ञान से आवेदन की श्रृंखला में, किस स्थिति में। अनावश्यक विवरण प्रकट करने और सार प्रकट करने के लिए, हम इस श्रृंखला को विभाजित करते हैं पांच लिंक: वैज्ञानिक सिद्धांत, बुनियादी सामान्य प्रौद्योगिकियां, विशिष्ट अनुप्रयोग प्रौद्योगिकियां, बुनियादी प्रणाली सिद्धांत / प्रौद्योगिकियां और विशिष्ट अनुप्रयोग प्रणाली, चित्र 1 देखें।
चित्रा 1 वैज्ञानिक सिद्धांतों से अनुप्रयोग प्रणाली तक, छवि स्रोत: चित्र के लिए लेखक, वही नीचे
वैज्ञानिक सिद्धांत गति के बुनियादी नियमों का सारांश है, और प्रौद्योगिकी कानून का उपयोग है। इसलिए, नए वैज्ञानिक सिद्धांतों का परिचय अक्सर समाज पर गहरा और व्यापक प्रभाव डालता है। यह ठीक है क्योंकि वैज्ञानिक सिद्धांतों का अर्थ इतना महान है, इसलिए ' विज्ञान 'भी अक्सर चोरी हो जाता है। कई तकनीकी आउटपुट को' वैज्ञानिक 'टोपी में भी लाया गया है। कंप्यूटर क्षेत्र में, ट्यूरिंग मशीन और कम्प्यूटेशनल जटिलता सिद्धांत मूल रूप से वैज्ञानिक सिद्धांतों की श्रेणी में हैं। यह इस वजह से है, कंप्यूटर 'वैज्ञानिक' के रूप में नामित किया गया था।
मूल रूप से, कृत्रिम खुफिया बूम 1 99 0 के दशक में ठंडा हो गया क्योंकि लोगों ने दशकों से कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में कड़ी मेहनत की है, और सामान्य ज्ञान में बुद्धिमान प्रक्रियाओं की प्रकृति को समझने में सक्षम नहीं हैं, और इस प्रकार वैज्ञानिक महत्व प्राप्त करने में सक्षम नहीं हैं। सैद्धांतिक सिद्धांत, सिद्धांत रूप में, बुनियादी बुद्धिमान संचालन को डिजिटल बुनियादी गणना जैसे अधिक उन्नत और जटिल बुद्धिमान प्रक्रियाओं का समर्थन करने के लिए सार तत्व बनाता है। इसलिए, कृत्रिम बुद्धिमान क्षेत्र का उत्पादन, हालांकि समृद्ध और प्रभावशाली, कभी हासिल नहीं किया गया है। वैज्ञानिक सिद्धांतों की ऊंचाई।
एक उद्योग में, कुछ बुनियादी आम प्रौद्योगिकियां होती हैं, जिन्हें कभी-कभी कोर टेक्नोलॉजी कहा जाता है, जो पूरे उद्योग का समर्थन करते हैं। सूचना प्रौद्योगिकी उद्योग, ऑपरेटिंग सिस्टम, डेटाबेस, एकीकृत सर्किट इत्यादि में इस तकनीक के स्तर से संबंधित हैं। इन प्रौद्योगिकियों पूरे उद्योग की प्रगति भी वैश्विक है। यह एकीकृत सर्किट प्रौद्योगिकी की प्रगति है जिसने 2010 के आसपास पूरे सूचना प्रौद्योगिकी उद्योग में ऐतिहासिक मोड़ का नेतृत्व किया है (देखें "टर्निंग - आईटी पीक्स को देखते हुए" अध्याय 2 धारा III) कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में न केवल वैज्ञानिक सिद्धांतों के नतीजे हैं, बल्कि उद्योगों का समर्थन करने वाली बुनियादी आम प्रौद्योगिकियों का उत्पादन करने में भी सक्षम नहीं हैं, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि हम उन तकनीकों / विधियों को क्या नाम देते हैं।
बुनियादी सामान्य तकनीक के आधार पर, विभिन्न प्रकार की समस्याओं को हल करने के लिए विभिन्न समस्याओं के लिए विशिष्ट अनुप्रयोग तकनीकें हैं। इस स्तर पर, हमें कृत्रिम बुद्धि का पता लगाने का सामना करना पड़ा है। उदाहरण के लिए, हम "टर्निंग - आईटी पीक" देख रहे हैं अध्याय 8 के दूसरे खंड में: 'जब लोगों को एहसास होता है कि हम कुछ बुनियादी बुनियादी तर्क नियमों या तंत्रों के साथ विभिन्न' बुद्धिमान समस्याओं 'को प्रभावी ढंग से हल करने में सक्षम नहीं हैं, कृत्रिम बुद्धि के शोध ने विभिन्न प्रकारों में प्रवेश किया है। विशिष्ट समस्याओं में से। विभिन्न प्रकार की समस्याओं का विकास किया गया है, और बहुत से समाधान विकसित किए गए हैं। महान प्रगति भी की गई है ... इस वजह से, कृत्रिम बुद्धि अब विशिष्ट रूप से अधिक से अधिक माना जाता है। एप्लिकेशन टूल विधि को विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में एकीकृत किया जाता है, जो अपने विशिष्ट तकनीकी नाम के तहत दिखाई देता है और अस्पष्टता में अपनी भूमिका निभाता है। इन वर्षों में कृत्रिम बुद्धि के बारे में क्लासिक पाठ्यपुस्तक का नाम 'कृत्रिम बुद्धि है - एक प्रकार का आधुनिक विधि ', इसका उपशीर्षक' ए मॉडर्न दृष्टिकोण 'विभिन्न क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धि के लिए' एजेंट 'की अवधारणा को अपनाने के प्रयास को संदर्भित करता है। एक एकीकृत ढांचे में एकीकृत तरीकों में से एक। '
वास्तव में, एजेंट प्रौद्योगिकी और कृत्रिम बुद्धि से संबंधित के साथ एकीकरण की अवधारणा, वहाँ दृष्टिकोण का कोई उपाय नहीं है, इस क्षेत्र में एक निराशा होती तथ्य दिखा है: केवल विशिष्ट तकनीकी और व्यावहारिक तरीकों, बुनियादी वैज्ञानिक सिद्धांतों या आम प्रौद्योगिकी की कमी के कुछ समर्थन, बुनियादी प्रणाली स्तर पर कोई प्रभावी सिद्धांत नहीं है। इन वर्षों में लोकप्रिय 'गहरी शिक्षा' भी इस स्तर पर तकनीक है।
'डीप सीखने' विभिन्न विशिष्ट एल्गोरिदम विभिन्न गहराई धारणा नेटवर्क, convolutional तंत्रिका नेटवर्क, पुनरावर्ती पाश नेटवर्क, हल करने के लिए समस्याओं के विभिन्न प्रकार के साथ करने के लिए इसी के साथ एक नेटवर्क मॉडल की अवधारणा भी शामिल है। एक कंप्यूटर के माध्यम से वे वास्तव में हैं ' हिंसा 'कंप्यूटिंग शक्ति, बड़े पैमाने पर, गैर रेखीय कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क अधिक करोड़ों समायोज्य पैरामीटर तक युक्त एक विशिष्ट का उपयोग कर, के साथ', सीखने / प्रशिक्षण 'एल्गोरिथ्म, नमूनों की बड़ी संख्या के सांख्यिकीय संसाधन द्वारा गैर प्राप्त करने के लिए इन पैरामीटर्स को समायोजित निकालने और बाद में इनपुट डेटा सुविधाओं को वर्गीकृत करने के कार्यों को प्राप्त करने के लिए रैखिक फिटिंग (परिवर्तन)।
यह समस्याओं के विशिष्ट प्रकार के, बल्कि एक सामान्य अर्थ में सीखने की क्षमता की तुलना में करने के लिए कुछ विशिष्ट समाधान, है, जैसा कि पुरुषों हालांकि नाम वास्तव में इस क्षेत्र आदमी की तकनीक समझ में नहीं आता में कई की कल्पना ने जन्म लिया वास्तव में।, आईटी क्षेत्र में प्रौद्योगिकी का सबसे, मूल रूप से बड़ा डेटा प्रौद्योगिकी से संबंधित उन सहित इस स्तर, के हैं, लेकिन वे भी। हां, बड़ा डेटा, कृत्रिम बुद्धि और एक दूसरे की सीमा के अन्दर अन्य प्रौद्योगिकियों तेजी से धुंधला बुद्धिमान प्रकृति की तकनीकी सहायता के हैं।
'गहरी सीखने' (कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क), अक्सर प्रयोगात्मक प्रौद्योगिकी, नई से पहले एक विशिष्ट समस्या के लिए लागू सहित ये विशिष्ट व्यावहारिक तकनीकों,, हम निर्धारित नहीं कर सकता है कि क्या यह प्रभावी रूप से इस समस्या को हल कर सकते हैं या एक समस्या हो सकती किस हद तक।
इस वजह से, सीखने की गहराई, उदाहरण के लिए, क्लासिक में "गहरी सीखने" के क्षेत्र अभूतपूर्व 'गहरी सीखने' ( 'अमेरिका' इयान गुडफेलो इंतजार कर, एमआईटी प्रेस प्रकाशित 2016) यह माना जाता है पाठ्यपुस्तक, लेखक इस प्रयोगात्मक सुविधा का पूर्ण अध्ययन, विशेष रूप से इस मुद्दे पर चर्चा करने के लिए अध्याय 11 में स्थापित किया, इसके शीर्षक 'व्यावहारिक पद्धति' होने का वर्णन करने के लिए ले लिया।
इस अध्याय की शुरुआत में, लेखक इस मार्ग लिखा है: 'सफलतापूर्वक गहरी सीखने प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के लिए, बस जो एल्गोरिदम जानने और इसका कारण बताएं उनकी उपस्थिति काफी एक अच्छा मशीन सीखने चिकित्सकों को भी पता है कि कैसे की जरूरत के वैध सिद्धांत नहीं है। एक उपयुक्त आवेदन विशेष एल्गोरिदम और कैसे के चयन मशीन सीखने प्रयोगों के आधार पर नजर रखने और सुधार करने के लिए राय प्रणाली। मशीन सीखने प्रणालियों के दैनिक विकास में, चिकित्सकों, तय करने के लिए और अधिक डेटा इकट्ठा करने के लिए बढ़ा सकते हैं या मॉडल की क्षमता कम होती है, को जोड़ने या हटाने की जरूरत है नियमितीकरण अवधि, बेहतर अनुकूलन मॉडल, का आकलन करने और मॉडल प्राप्त करने के लिए समायोजित करने का सॉफ्टवेयर अनुमानित मॉडल में सुधार होगा। कोशिश इन आपरेशनों बहुत समय की आवश्यकता होती है, और इसलिए सही दृष्टिकोण का निर्धारण करने के बजाय अटकलबाजी विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। 'इस मार्ग और अधिक पूरा का पता चलता है इस प्रयोगात्मक सुविधा विशिष्ट तकनीकी गहराई से अध्ययन।
कुछ हद तक आधुनिक विज्ञान के उद्भव से पहले एक पारंपरिक क्षेत्र की तरह कृत्रिम बुद्धि का यह राज्य, अनुभव के माध्यम से तलाशने लोगों को, फिर से तैयार कर सकते हैं और निर्माण अत्याधुनिक उपकरण के विभिन्न प्रकार की स्थिति की विशिष्ट समस्याओं को हल करने के लिए। विशिष्ट व्यावहारिक प्रौद्योगिकी अमीर सूक्ष्म, यह सार्वभौमिकता परिणाम की एक गहरी सिद्धांत उत्पादन करने में सक्षम नहीं हो सकता। चीन के इतिहास अनगिनत कारीगरों चीन आधुनिक विज्ञान और प्रौद्योगिकी के विकास की प्रवृत्ति के साथ पकड़ने बनाने के लिए नहीं कर पाए हैं, इस समस्या को दिखाता है।
उत्पादन ऊपर परतों, अभी भी सीधे लोगों की सेवा नहीं कर सकते। इसलिए उनमें से शीर्ष, साथ ही सिद्धांतों और प्रौद्योगिकी की तकनीक उपयोगी उत्पादों / सिस्टम में पर। यहाँ सादगी के लिए हम केवल दो रन बनाए। विशेष ध्यान दें , कारण कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी के लिए प्रौद्योगिकी के एक विशिष्ट अनुप्रयोग, बल्कि सिस्टम स्तर तकनीक की तुलना में है, तो तथ्य यह है कि वे खुद को निर्माण प्रणालियों / उत्पादों के व्यावहारिक अनुप्रयोग के लिए आधार नहीं हो सकता है, और सिस्टम स्तर सिद्धांतों के लिए संलग्न किया जाना चाहिए और संबंधित प्रौद्योगिकी के एक भूमिका निभा सकते हैं। हालांकि मुख्य रूप से जापान की पांचवीं पीढ़ी के कंप्यूटर के रूप में प्रणाली के कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी विन्यास, के आधार पर प्रयास, भविष्य में इस तरह के प्रयासों को पूरी तरह से गायब नहीं होगा में वहाँ गया था,। हालांकि, दृश्य कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी की प्रकृति का एक उद्देश्य बिंदु से अपनी विशिष्ट अनुप्रयोग स्तर के रूप में उपयोग करने के लिए प्रौद्योगिकी, एक उचित विकल्प है।
अंतर्निहित प्रौद्योगिकियों, अपने स्वयं के मूल्यों, एक निर्णायक भूमिका निभा प्रणाली और इस तरह इस श्रेणी में वॉन न्यूमैन आर्किटेक्चर गिरावट के रूप में संबंधित तकनीकों, के सिद्धांतों का आधार है खेलते हैं। यह कंप्यूटर के क्षेत्र में एक प्रमुख उपलब्धियों होता जा रहा है क्योंकि वास्तुकला हमें का लाभ लेने के लिए अनुमति देता है विशिष्ट तकनीकी डिजाइन और कंप्यूटर सिस्टम उत्पादों के विनिर्माण से संबंधित वास्तव में कंप्यूटर सिस्टम के साथ इस्तेमाल किया जा सकता है, ताकि प्रासंगिक उत्पाद विशिष्ट तकनीकी खेलने इसके समुचित सभी क्षेत्रों में मूल्य।
आधार प्रणाली के सिद्धांतों और आवेदन स्वतंत्र के क्षेत्र से संबंधित तकनीक की यह परत है, तो इसके प्रभाव वैश्विक है। वे न केवल प्रणाली और संबंधित प्रणाली प्रौद्योगिकियों की स्वतंत्रता के बुनियादी सिद्धांत में शामिल हैं, भी यह के बीच स्टैंड-अलोन प्रणाली की एक बड़ी संख्या में शामिल हैं इंटरैक्टिव लिंक बड़े पैमाने पर सिस्टम और संबंधित तकनीकों। इंटरनेट, इस श्रेणी में क्लाउड कंप्यूटिंग गिरावट का एक और अधिक मैक्रो मौलिक सिद्धांतों के रूप में। सूचना प्रौद्योगिकी नेटवर्क के क्षेत्र में, सिद्धांतों और संरचना की तकनीक वृहद प्रणाली में एक तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। जाहिर है, इस प्रणाली के स्वतंत्र नवाचार के आधार बड़े पैमाने पर परस्पर प्रणाली के लिए एक शर्त, अपनी भूमिका अधिक मौलिक है।
प्रणाली की इस बुनियादी सिद्धांत और तकनीकी स्तर, अब तक उन विशिष्ट आवेदन प्रौद्योगिकी की तुलना में अधिक से संबंधित नवाचार के स्तर के महत्व, कम से कम कुछ भी वैज्ञानिक सिद्धांतों के करीब है। तो वॉन न्यूमैन आर्किटेक्चर के साथ आम प्रौद्योगिकी सममूल्य पर आधारित कंप्यूटर के क्षेत्र में है इस तरह की एक उदार स्थिति। मानव मस्तिष्क का शक्तिशाली कार्य न केवल विशिष्ट बौद्धिक क्षमता में दिखाई देता है, बल्कि इसके सिस्टम स्तर में भी दिखाई देता है। इस अध्याय के पहले खंड में, इस प्रणाली के स्तर का लाभ, हम यह इंगित करने के लिए उदाहरणों का उपयोग करते हैं कि यह यह न केवल एक बहुत ही वितरित नेटवर्क है जो बड़ी संख्या में न्यूरॉन्स के बीच वितरित कनेक्शन द्वारा गठित किया गया है। अगले खंड में, हम सिस्टम स्तर पर मानव मस्तिष्क के एक और महत्वपूर्ण पहलू का विश्लेषण करेंगे, जिसका पूरी तरह से मूल्यवान नहीं है।
इस स्तर इंटरनेट के अलावा अन्य, क्लाउड कंप्यूटिंग के साथ-साथ हाल ही में चिंता 2009 में Bitcoin ब्लॉक श्रृंखला प्रौद्योगिकी के साथ-साथ 'ब्लॉक श्रृंखला' के हैं दिखाई दिया, सबसे कह सफलता प्रणाली के स्तर, हम कैसे अंतर्निहित ठोस बना सकते हैं आवेदन प्रौद्योगिकी का सबसे बड़ा मूल्य है।
नवंबर 2008 में, एक समूह में ही इंटरनेट पर एक लेख लेख पर संक्षिप्त लेकिन महत्वपूर्ण प्रभाव में प्रकाशित 'सातोशी' अनाम सूत्रों बुला: 'Bitcoin: एक पीयर-टू-पीयर इलेक्ट्रॉनिक नकद सिस्टम' (Bitcoin: एक सहकर्मी नेटवर्क पर नकद प्रणाली।) 3 जनवरी, 200 9 को, नाकामोतो ने बिटकॉइन सिस्टम में अपना पहला ब्लॉक (क्रिएशन ब्लॉक) की स्थापना की, और ब्लॉकचेन द्वारा समर्थित बिटकोइन सिस्टम संचालित करना शुरू कर दिया। चेन प्रौद्योगिकी आधिकारिक तौर पर शुरुआत। प्रौद्योगिकी की योजनाबद्ध चित्रा 2 में दिखाया गया है।
की जांच विशिष्ट तकनीकी ब्लॉक श्रृंखला हम इस तरह के असममित एन्क्रिप्शन के रूप में ब्लॉक श्रृंखला की विशिष्ट समस्याओं के लिए इस्तेमाल किया, हल करने के लिए प्रौद्योगिकी मिलेगा, छेड़छाड़ प्रूफ,, नेटवर्क सहकर्मी सहकर्मी आदि, मौजूदा प्रौद्योगिकियों कर रहे हैं, कोई भी Nakamoto का आविष्कार किया है या पहले से सुधार हुआ। केवल इन रेडीमेड प्रौद्योगिकी का उपयोग, Nakamoto, खुले इंटरनेट पर एक वितरित रन पैदा कर दी है पर्यवेक्षण के बिना, हर कोई, लेखांकन भाग ले सकते हैं खुली और पारदर्शी खातों, लेकिन यह भी है भरोसेमंद, भरोसेमंद, सुरक्षित, सटीक नकद प्रणाली।
यदि अभी तक कोई बुनियादी व्यवहार्यता नहीं है, लेकिन अनगिनत लोग अभी भी एक बुद्धिमान प्रणाली बनाने के लिए उत्सुक हैं जो लोगों के रूप में बुद्धिमान है, यहां तक कि लोगों को भी पार कर रहा है, नकदी प्रणाली को मूल रूप से बनाया जाने से पहले किसी को भी कहा जा सकता है। मैंने कभी इस लक्ष्य को प्राप्त करने के बारे में सोचा नहीं है, और न ही मुझे विश्वास होगा कि कोई इसे बना सकता है। यह एक सूचना प्रौद्योगिकी चमत्कार है जो मौजूदा जानकारी की विशिष्ट तकनीक और हर किसी की कल्पना से परे बनाया गया है।
यह चमत्कार विशिष्ट समस्याओं को हल करने के लिए प्रौद्योगिकी में नई उपलब्धियों पर निर्भर नहीं है, बल्कि एक अभिनव प्रणालीगत सिद्धांत और डिजाइन में। नाकामोतो एक वितरित खुले नेटवर्क वातावरण में लोगों की व्यवहारिक विशेषताओं का पूर्ण लाभ लेता है, और कुशलतापूर्वक एक बनाता है इंटरनेट पर ओपन ब्लॉक-आधारित वितरित सिस्टम। सटीक लेखांकन रिकॉर्ड सुनिश्चित करने के लिए बिटकॉइन में तथाकथित 'सर्वसम्मति एल्गोरिदम' इस वितरित प्रणाली के सिस्टम-स्तरीय ऑपरेटिंग तंत्र का हिस्सा है या आम सहमति एल्गोरिदम अपनाया गया है। एक वितरित प्रणाली के सिस्टम-स्तरीय ऑपरेटिंग तंत्र का डिज़ाइन महसूस किया जाता है। कारण है कि ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी को सटीक रूप से समझना और समझना मुश्किल क्यों है कि इसकी कई आवश्यक विशेषताओं को एकल-बिंदु प्रौद्योगिकी पर निर्भर होने के बजाय सिस्टम-स्तरीय तंत्र द्वारा निर्धारित किया जाता है। हासिल की।
भविष्य में ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी के आवेदन के बावजूद, इसके उद्भव ने हमें बहुत गहन प्रेरणा दी है।
सबसे पहले, यह हमें सूचना प्रौद्योगिकी उद्योग में जीवित रहने की अनुमति देता है, परिपक्व और विशिष्ट तकनीक का उपयोग करके सिस्टम-स्तरीय नवाचार बनाने के लिए, हर किसी की कल्पना से परे, विशिष्ट तकनीक से परे, चमत्कारी विध्वंसक प्रभाव। प्रणाली का महत्व 1 9 80 के दशक में अत्यधिक मूल्यवान था। उस समय, वैज्ञानिक और तकनीकी दुनिया, अर्थात् सूचना सिद्धांत, साइबरनेटिक्स और सिस्टम सिद्धांत में प्रसिद्ध तीन सिद्धांत थे। आधुनिक विज्ञान और प्रौद्योगिकी के विकास की समझ को गहरा बनाने का नतीजा। कियान जुसेन द्वारा किए गए सबसे महत्वपूर्ण ऐतिहासिक योगदान चीन के कई क्षेत्रों में विशेष रूप से एयरोस्पेस क्षेत्र में सिस्टम सिद्धांत के दृष्टिकोण और तरीकों को गहराई से लागू करना है।
पारंपरिक उद्योग में, हम विशिष्ट प्रौद्योगिकियों को पार करने के लिए बड़ी संख्या में व्यवस्थित नवाचारों को भी देख सकते हैं। आइए विमानन उद्योग के उदाहरण पर एक संक्षिप्त नज़र डालें। शुरुआती विमान की शक्ति पिस्टन इंजन थी। बाद में 1 9 30 के दशक के अंत में। जर्मनी। पहले जेट दिन भेजा जाएगा तो वायु शक्ति के नायक बन टर्बोजेट। दोनों इंजन, वैज्ञानिक सिद्धांतों पर ही कर रहे हैं ईंधन के दहन गैस विस्तार का उपयोग कर रहे यांत्रिक ऊर्जा में तापीय ऊर्जा का कारण होगा। लेकिन दो स्तर प्रणाली के सिद्धांत पूरी तरह से अलग है। टर्बोजेट इंजन एक बुनियादी सिस्टम स्तर विध्वंसक नवाचार वायु शक्ति प्रणाली है। प्रगति यह लाता है, की तुलना में पिस्टन इंजन प्रौद्योगिकी किसी विशेष स्तर या सामग्री में सुधार कर सकते तुलनात्मक। इसने विमानन उद्योग में जबरदस्त बदलाव लाए हैं।
आज के सैन्य क्षेत्र में, युद्धक्षेत्र के लाभ का निर्णय अब पारंपरिक अर्थ में विशिष्ट हथियार की प्रगति नहीं है, बल्कि समुद्र, भूमि और वायु एकीकरण की सुपर प्रणाली है। यह समकालीन युद्ध में गुणात्मक छलांग है।
दूसरा, ब्लॉकचेन द्वारा लाए गए चमकदार परिणामों के सामने, हमें न केवल यह पूछना चाहिए: सूचना प्रौद्योगिकी उद्योग ने अपनी स्वर्ण युग खोला है, तो हमारी कल्पना से परे, सिस्टम स्तर के आधार पर और भी कुछ होगा नवाचार लगातार उभर रहे हैं, जो मानव समाज के सभी क्षेत्रों पर एक विचलित प्रभाव डालता है।
ब्लॉक श्रृंखला के निर्माण के चमत्कार की तुलना में, हम खुद खुफिया उपकरण में सुधार लाने पर ध्यान केंद्रित कल्पना है, हालांकि बहुत ही उचित है, लेकिन दृश्य के क्षेत्र बहुत संक्षिप्त रूप से हो सकता है, अब और अधिक जटिल स्मार्ट तकनीक के साथ ब्लॉक श्रृंखला चमत्कार ज्यादा नहीं है सीधा लिंक, लेकिन नहीं नकली या पुनरावृत्ति के मानव खुफिया गतिविधियों, लेकिन विघटनकारी प्रभाव, वहाँ हड़ताली रहे हैं। जाहिर है अगर ब्लॉक श्रृंखला व्यापक रूप से भविष्य में उपयोग किया जाता है, एक अपरिहार्य प्रवृत्ति में विभिन्न विशिष्ट खुफिया प्रौद्योगिकी।
आज के सूचना प्रौद्योगिकी उद्योग में, बड़े डेटा और कृत्रिम बुद्धि की तुलना में, क्योंकि इसकी पेशेवर ब्लॉकचेन अपेक्षाकृत अकेला तकनीक है, यह एक अद्वितीय अवलोकन संबंधी सूचना प्रौद्योगिकी उद्योग खोलता है। भविष्य के विकास की खिड़कियां एक अद्वितीय परिप्रेक्ष्य प्रदान करती हैं। सूचना प्रौद्योगिकी उद्योग और संपूर्ण मानव सभ्यता के भविष्य के विकास को प्रभावी ढंग से समझने के लिए इसके द्वारा प्रकट की गई संभावनाओं के लिए अधिक आवश्यक और महत्वपूर्ण महत्व हो सकता है।
वर्तमान सूचना प्रौद्योगिकी अनुप्रयोग प्रणाली तेजी से सॉफ्टवेयर का डिज़ाइन बन गई है, और जैसा कि हमने "आईटी की चोटी को चालू करने" के अध्याय 2 के पहले खंड में बताया है, 'भौतिक उत्पादों के डिजाइन और विकास की तुलना में, सॉफ्टवेयर विकास यह अनंत संसाधन के वर्चुअल स्पेस में खेलने के लिए लगभग स्वतंत्र है। इसलिए सॉफ़्टवेयर डिज़ाइन विकास को पूरी तरह से आध्यात्मिक कला निर्माण प्रक्रिया माना जाता है। 'यह स्वतंत्र निर्माण की स्वतंत्रता है जिसमें एक ब्लॉकचेन है चमत्कार आज भी हमारी सबसे रोमांटिक कल्पना से परे अलग-अलग सिस्टम आकारों के अधिक विघटनकारी सिस्टम-स्तरीय नवाचारों को जन्म देंगे।
कई प्रणालियों को प्राप्त करने वाले कार्यों को पूरी तरह से कृत्रिम बुद्धि के लिए हमारी अपेक्षाओं से अधिक दूर किया जाएगा। उनके पास लोगों की व्यक्तिपरक स्थिति नहीं होगी, लेकिन वे इंसानों को बुद्धिमानी में व्यक्ति के रूप में पार कर जाएंगे। शरीर की ऊंचाई और चौड़ाई - जैसे कि शारीरिक भौतिक ऊर्जा के यांत्रिक उपकरण शारीरिक फिटनेस के सभी पहलुओं में मनुष्यों का एक व्यापक अनुग्रह प्राप्त करते हैं। इन प्रणालियों की 'बुद्धि' मानव बुद्धि से प्रकृति में काफी अलग होगी, जैसे कि ब्लॉकचेन सिस्टम हमें दिखाया गया है। इन प्रणालियों को धीरे-धीरे बनाया जा रहा है और एक अभूतपूर्व जटिल आभासी दुनिया बन जाएगा।
कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी प्रगति और लाने के विशिष्ट आवेदन करने के लिए पूरा ध्यान के प्रभाव, हम हमारी कल्पना का विस्तार करना चाहिए, आईटी उद्योग के भविष्य के विकास के अंतर्निहित प्रणाली स्तर के नवाचार के सिद्धांतों और संबंधित तकनीकों के लिए और अधिक ध्यान देते हैं।, द्वारा और अधिक हो सकता है विघटनकारी नवाचार के इस स्तर निर्धारित किया जाता है। विशिष्ट प्रौद्योगिकी और कृत्रिम बुद्धि, इन नवाचारों, एक बेहतर, बड़ा मंच नाटक खोजने के लिए।
"मोड़ - आईटी शिखर, अनदेखी" बुद्धिमान प्रणालियों के कोर के रूप में आभासी छवि का मुख्य विवरण के साथ एक पुस्तक प्रणाली सिद्धांत और तकनीकी आधार, एक प्रणालीबद्ध महत्वपूर्ण नवाचार बुद्धिमान अर्थ है, में सूचना प्रौद्योगिकी उद्योग जानकारी का प्रतिनिधित्व करता है भविष्य के आवेदनों की एक अत्यंत महत्वपूर्ण वर्ग, खोज में मानव बुद्धि की एक बड़ी प्रगति है, लेकिन यह भी बुद्धिमान मानव वर्ग उपकरण में एक गुणात्मक छलांग सहायता प्रदान की।
लेखक के बारे में: डॉ झी यूं, अग्रणी वैज्ञानिकों की राजधानी, इलेक्ट्रॉनिक इंजीनियरिंग, "मेरे कॅरियर के दस साल" की सिंघुआ विश्वविद्यालय लेखक की डॉ विभाग, "विकास - कार्यस्थल से दूसरे स्कूल में" "महत्वपूर्ण मोड़ - शिखर आईटी अनदेखी"।