1. «AI-чип» все еще находится в эпоху кузнечиков, бросаясь в «пузырь», который должен быть сжат;
Искусственный интеллект меняет все сферы жизни, а чипы - носителем искусственного интеллекта.
В 2018 году энтузиазм капитала для полупроводниковых чипов был полностью вызван технологией AI: будь то гигантская компания или стартап-компания, традиционная производственная компания или интернет-компания, энтузиазм в отношении чипов высок. С мая по июль Юнь Чжишен, выходите и спрашивайте, Rokid, Baidu выпустил чипы AI или чип-модули, и Spirit подтвердил, что он строит звуковые чипы AI. Shenjian Technology объявила, что ее чипы AI будут доступны во второй половине этого года. Основатель и генеральный директор Yun Zhisheng Хуан Вэй даже использовал «Нет. Сделайте чип, смертный, чтобы выразить свою решимость сделать фишки AI.
Тем не менее, «до сих пор в мире не было реального AI-чипа, потому что реальный искусственный интеллект далеко не реализован». Чжоу Бин, генеральный менеджер Heterogenic Intelligence China, представляет взгляды некоторых инсайдеров.
«IT Times» репортер взял интервью у большого числа людей в индустрии ИИ и обнаружил, что для концепции чипа AI в настоящее время нет единого консенсуса, и даже некоторые инвесторы считают, что в области чипов AI есть пузырь, и большинство компаний-разработчиков исчезнут.
Но в любом случае, в эпоху чипов AI в низовом возрасте всегда будут люди, которые совершили «кровавый путь» для локализации основных технологий Китая.
Различные определения AI-чипов
«Стартапы, вероятно, не стоят чипа AI». Ли Янюань, основатель чип-компании Suzhou Mindray Microsystems, уже более десяти лет погружен в эту отрасль. Он сказал репортеру IT Times, что чип от 0 до 1 займет более 10 лет. Цикл, его собственные чип-продукты также официально коммерциализируются после 5-кратного потокового вещания и могут быть помещены в верхнее положение в отрасли 20 раз. Если компания разработает свой собственный чип AI и примет 40-нм (нано) процесс, стоимость может возрасти. Это не сокращение. Чип должен делиться стоимостью R & D по шкале. Процесс 40 нм обрабатывает только 10 миллионов юаней и выделяет его 1 миллиону PCS (определенное количество единиц продукции). Средняя стоимость одной штуки достигает 10 юаней, что не включает более высокую сумму. Расходы на НИОКР.
Однако Чжу Бин, руководитель исследований и разработок платформы Rokid, прямо противоположна Ли Янюану. «Умные устройства используют чипы общего назначения, чтобы убивать цыплят. Особые потребности требуют специальных чипов для решения проблем с больными. Индивидуальные чипы AI точно сокращают затраты. Аппарат искусственного интеллекта вычисляет. Существует спрос, для чипа общего назначения общего назначения недостаточно, а высокопроизводительный чип общего назначения имеет много избыточных конструкций, что приводит к большому потреблению энергии.
AI-чипы также известны как ускорители AI или вычислительные карты. В общем, AI-чипы - это модули, которые используются для обработки большого количества вычислительных задач в приложениях искусственного интеллекта (другие вычислительные задачи по-прежнему обрабатываются ЦП). В настоящее время они в основном делятся на графические процессоры. , FPGA, ASIC и другие типы, в отличие от чипов общего назначения, таких как Qualcomm Xiaolong, AI-чипы, в основном используются для обработки специальных задач, таких как идентификация видео высокой четкости в безопасности, вычисление данных во время автоматического вождения и т. Д.
26 июня компания Rokid выпустила саморазвивающийся чип от KAMINO18, который может поддерживать смарт-динамики и детские игровые автоматы. Он отличается от традиционных универсальных чипов, таких как Intel и Qualcomm. Это система SoC (система на кристалле), предназначенная для голоса AI. Чип, который наследует несколько основных компонентов, таких как ARM, NPU, DSP, DDR, DAC и т. Д., Примерно того же размера, что и однодолларовая монета. Чжу Бин использовал для проектирования аппаратных средств при пробуждении голоса и нашел много функций в чипе общего назначения. Не так, но стоимость приложения все еще существует. Итак, в сентябре прошлого года Rokid начал настраивать свой собственный чип, используя архитектуру DSA (Domain specific architecture), из требований продукта и алгоритма, интегрированных в чип посредством гетерогенных вычислений. Во всем рабочем состоянии энергопотребление продукта может быть уменьшено на 30-50%.
Различные взгляды Li Yangyuan и Zhu Bin представляют собой два разных восприятия AI-чипов в традиционной полупроводниковой индустрии и интернет-запусках. Люди, рожденные в полупроводниковом круге, оценивают прорыв чипа от 0 до 1 и «от мягкого к жесткому», Интернет-предприниматели более стремятся стать непосредственно на основе 1, 2, 3, 4, с помощью алгоритмов и программного обеспечения. С точки зрения выпускаемых в настоящее время AI чипов их основная цель - Потребляемая мощность для ускорения некоторых алгоритмов машинного обучения. Например, при использовании на периферийных и терминальных устройствах требуется чрезвычайно низкое энергопотребление и чрезвычайно высокая вычислительная мощность матрицы / с плавающей запятой, что сложно для чипов общего назначения. ,
По его мнению, большинство звуковых чипов AI на рынке принадлежат чипу, который выполняет «собственные» функции (аналогичные обработке сигналов данных DSP). Поскольку он фокусируется на одной или нескольких функциях и ограничивается конкретным сценарием, сложность проектирования и производства ниже, чем у общего чипа. Кроме того, такие чипы редко требуют технического разрешения, и это проще сделать. Чип AI не начинается с нижнего уровня, а непосредственно из SoC или оптимизации архитектуры плагина с использованием универсального процессора, такого как «сопроцессор», посредством комбинации различных IP-адресов для ускорения сцены верхнего приложения, например языка, изображения.
Гетерогенные же самое
В настоящее время нет четкого определения AI-чипов, поэтому, как вычислить «реальный», это не очень хорошая мера. Недавно, на Международном саммите Moving Point в 2018 году (Ханчжоу), Чжоу Бин, генеральный менеджер Silicon Valley, запускал гетерогенный смарт-Китай, пытался предоставить чипы AI. В соответствии с определением «основной алгоритм искусственного интеллекта может быть выполнен с высокой эффективностью и высокой производительностью. Поскольку основной алгоритм является глубоким обучением сейчас, это означает, что чипы AI должны иметь очень хорошую поддержку для глубокого обучения». С точки зрения данных, Чжоу Бин считает, что вычислительная мощность чипов AI должна превышать 5 триллионов раз в секунду, потому что только благодаря достижению таких показателей эффективности многие конкретные результаты расчета приложений могут быть сопоставимы с человеческими возможностями.
Имя Чжоу Бин, «гетерогенный», по сути, является самой прямой интерпретацией интернет-фона предпринимателей-чипов AI. Неоднородный, как следует из названия, состоит из разных источников, а Интернет - типичная гетерогенная сеть. Разнообразные гетерогенные вычисления, особая форма параллельных и распределенных вычислений, часто используются для координации различных аппаратных средств для удовлетворения различных вычислительных потребностей и обеспечения возможности выполнения кода (или сегментов кода) в наиболее общей производительности ,
В настоящее время чипы AI в основном выполняют гетерогенные вычисления через различные чипы. В прошлом традиционные чип-компании ориентировались только на несколько типов чипов, но теперь чип-компании начинают фокусироваться на горизонтальном развитии, интегрируя различные типы чипов, например, SoCs для мобильных телефонов в традиционных процессорах. В дополнение к (центральному процессору), графическому процессору (графическому процессору), ISP (онлайн-программированию) имеются также дополнительные процессорные ядра, такие как NPU (встроенный нейронный сетевой процессор) для ускорения AI. «Есть некоторые части гетерогенных чипов. Это универсальная функция », - сказал один из основателей компании Cheng Zhisheng Кан Хэн.
Дорожный путь
Интересным явлением является то, что интернет-разработчики AI-предпринимателей работают в области аппаратного обеспечения AI-чипа, в то время как традиционные производители чипов используют такие алгоритмы, как «soft» для реализации AI.
Технология AI имеет три основных элемента: алгоритмы, вычислительную мощность и данные. С точки зрения международной технологии ИИ исследования и разработки моделей алгоритмов, таких как глубокое обучение, не являются зрелыми, а новые алгоритмные модели, такие как системы обучения миграции и капсулы, быстро развиваются в синхронизации, чипы AI. Метод и принцип реализации все еще находятся на стадии исследования. Фактически, нынешние производители чипов не внедряли AI-чипы, и многие функции AI завершены чипами общего назначения, а также специальными алгоритмами и программным обеспечением.
Механизм искусственного интеллекта Qualcomm (AI Engine), который был запущен в начале этого года, включает в себя как аппаратное, так и программное обеспечение. Он оснащен процессором нейронной обработки (NPE) на основной аппаратной архитектуре Qualcomm (процессор, графический процессор, векторный процессор VPS). NN API, библиотеку нейронных сетей Hexagon и другое программное обеспечение, делают искусственный интеллект на терминальной стороне (например, смартфоне) быстрее и эффективнее. Чип-продукты Qualcomm 骁 龙 845, 骁 龙 835, 骁 龙 820, 骁 龙 660 поддержка AI Engine и многие внутренние мобильные телефоны с флагом AI также в основном принимают решение Qualcomm, а функция распознавания лиц лучше реализуется AI Engine.
Но для нынешних владельцев чипов AI и умных домашних производителей чип общего назначения «слишком дорог».
Кан Хен сказал прибыль «IT Times» репортер, телевизор, кондиционер и других крупных бытовых приборов достаточно большой, чтобы покрыть высокую стоимость голосового модуля, но вентиляторы, лампы и другие небольшие приборы стоят более ограничены, преимущества модулей будут ослаблены, «клиенты хотят после того, как делать больше разведки категории, оседает на низкий конечные продукты, но не смог найти правильный чип на рынке, меньше, чем сто юаней, общее назначение чип и стоит. «построить свой собственный чип AI, облачный известный звук Чип-решение технологии голоса AI может быть открыто для клиентов, с большей инициативой в отношении затрат и цикла поставки.
Но Ли Ян Юань думает, ключевую технологию искусственного интеллекта, в разной степени важности различных этапов. Процессор не является ключевой технологией искусственного интеллекта, процессоры специального назначения для повышения конкурентоспособности только играет роль в части периода работы. Он считает, что сегмент восприятия датчик-центр значение процессора существования не является высоким, познавательным сегмент, сегмент и сегмент обучения принятия решений, слишком много внимания на процессоре, но влияют на стоимость, в том числе единовременных затрат и затрат на потреблении электроэнергии.
«Нет, какой раздел, посвященное помещение искусственного чипа разведки, чип искусственных исследований и разработок разведки не следует рассматривать как отдельный вопрос, а не является естественным продолжением исследования программного обеспечения.«Ли Ян Юань людей метафорой, датчик является человеческим телом, мозг путем Алгоритм выигрывает.
Полупроводниковый аналитик Lishou Пэн также считает, что алгоритмы искусственного интеллекта полагаться, но носитель чип. Если вы хотите сделать более голосовое распознавание обработки ASIC (полный пользовательский чип), разница аппаратных средств не имеет существенного значения. Для распознавания речи, распознавания Заявления больше связаны с программным обеспечением, сетью и обучением, а существующие проблемы с задержкой обмена облачными и конечными данными будут возникать вместе с 5G.
Первая остановка на земле: интеллектуальный звук
Чипы R & D AI более простые, чем чипы общего назначения общего назначения, и широко признаны кругом AI.
Ли Чжихан, один из основателей Yunzhisheng и вице-президент IoT Business Unit, полагает, что после десятилетий развития чип-индустрия ускорила множество модульных вещей. Например, Qualcomm и MediaTek представляют собой архитектурные чипы архитектуры ARM, поэтому не каждый Чип AI должен начинаться с нуля и может использовать зрелые модули и продукты в отрасли. Однако основной модуль ускорения чипа AI должен быть разработан снизу. С 2014 года будет создано облако, конец, основная стратегия, и R & D будет официально создан в 2015 году. Команда, а затем в 2018 году запустила чип ИИ «Юйян», Юньшишен провел целых четыре года и постепенно осознал, что ИИ может быть не только в облаке, но и приземляться.
В 2018 году он был назван годом посадки AI-чипа. Так называемая посадка относится к чипу AI, который должен быть включен в терминал для коммерческого использования. В 2017 году инвестиции Китая в чип-поле превысили 150 млрд. Юаней. Начиная с 2018 года эти инвестиционные отрасли будут продолжать интенсивно развиваться. Landing. Основатель Xinli Capital Group, председатель Wang Chaoyong недавно отметил, что производители Китая тратили более 300 миллиардов долларов США каждый год на импорт различных типов чипов, потребляя одну треть мировых чипов, самодостаточность. Тем не менее, из-за высокой стоимости фильмов и исследований и разработок чипов AI безопасности, крупномасштабные поставки еще не сформированы, чтобы компенсировать затраты; Массовое производство, безопасность автопилота AI-чипа не соответствует стандарту, а другие специфические области общей потребности в чипах AI-чипа недостаточны, предложение превышает спрос, «текущее поле AI имеет большой пузырь».
Согласно Закону Мура, производительность чипа удвоится каждые 18 месяцев, а стоимость будет уменьшена наполовину. Но основной секрет зарабатывания денег в полупроводниковой отрасли по-прежнему остается крупным. Может ли он иметь достаточно больших партий и коммерческий рынок, чип AI плавный? Ключевым моментом для «посадки» на бумаге. Ранее в СМИ сообщалось, что даже в области безопасности «Dayu» Hikvision ежегодный спрос на Nvidia составляет всего 200 000.
С этой точки зрения интеллектуальный звук может быть самым ранним рынком для чипов AI. Исследовательская фирма Canalys Research (далее Canalys) выпустила отчет о том, что к концу этого года количество смарт-аудио достигнет 100 миллионов, почти в прошлом году. В 2,5 раза. В прошлом году количество интеллектуальных аудио было менее 50 млн. В ближайшие несколько лет количество смарт-аудио будет продолжать расти, и к 2020 году его запасы удвоятся, достигнув 225 миллионов.
В мае этого года Yunzhisheng выпустил AI-чип UniOne для Internet of Things, который используется для расчета границ в терминале. Он может предоставлять сервисные решения для интеллектуального звука, смарт-дома, смарт-бытовой техники и т. Д. Модуль голосовых чипов AI выпущен для опроса «Вопрос» был массовым, клиенты могут размещать заказы.
Ли Чжифи (Li Zhifei), генеральный директор, который пришел спросить, считает, что чип - это индустрия с длинным циклом. По этой концепции он должен пройти дизайн системы, дизайн модуля, проверку симуляции, синтез линий, место и маршрут, производство проточной пленки, тестирование пакетов, разработку драйверов, адаптацию решения. После очень продолжительного процесса, когда чип становится трудно модифицировать, как программное обеспечение, он должен быть переработан, итерационный цикл длинный, а стоимость высокая. Сам чип является вычислительным аппаратным носителем, а разные настройки чипов отличаются. Сценарии алгоритмов и приложений, чипы AI должны обладать достаточной вычислительной мощностью для запуска различных алгоритмов голосового AI, с одной стороны, и большого количества интерфейсов для различных сценариев, с другой стороны, при одновременном разрешении затрат и энергопотребления в больших количествах. Коммерческие требования к продукции.
«Могут быть индустриализированы и могут представлять собой конкурентную угрозу для иностранных аналогичных продуктов на рынке, является стандартом для успешного чипа», - сказал инсайдер индустрии. С этой точки зрения, чип AI в Китае только что начался, Цзянху Цао, Пузырь сломается.
«Это переключлось IT Times, автор: ночь облака В Юйсинь Й, оригинал под названием:» чип AI «в пустыне рек и озерах: болты в» пузыре «чтобы быть переполнен»
2. Китай стал крупнейшей страной в мире по инвестициям и финансированию искусственного интеллекта;
Согласно отчету «Новости и газетные новости Китая», «Китайский отчет о разработке искусственного интеллекта 2018 года», выпущенный Университетом Цинхуа, отметил, что Китай стал крупнейшей страной в мире по инвестициям и финансированию искусственного интеллекта. ,
Согласно отчету, по состоянию на июнь 2018 года количество предприятий искусственного интеллекта в Китае достигло 1011, занимая второе место в мире. В первом квартале 2013-2018 годов инвестиции и финансирование в области искусственного интеллекта в Китае составляли 60% всего мира. %, стали самой «золотой» страной в мире. Интернет-эксперты Ван Юэ отметили, что искусственный интеллект Китая имеет относительно полную инфраструктуру, развивается в направлении всей отрасли. Люди чувствуют себя глубже в области B2B.
Ван Юэ: Например, интеллектуальная сортировка используется в области логистики, в области транспорта, контроля дорожного движения, развертывания транспортного средства, например, в области безопасности, захвата камеры на улице, более розничной торговли на уровне пользователя.
Что касается бумажной продукции, то общее количество китайских документов по искусственному интеллекту и большое количество цитируемых газет является самым высоким в мире. Количество китайских патентов немного опережает США и Японию. Однако доля выдающихся талантов по-прежнему низкая. Ван Юэ считает, что Китай все еще нуждается в Интеллектуальные чипы, 5G и другие основные технологии растут, и ожидается, что будущее переместится из страны искусственного интеллекта в мощь искусственного интеллекта.
3. Се Вэй: Сущность технологии искусственного интеллекта и значение системных инноваций
Все может быть точно понято только в той среде, в которой она существует. Сегодня большие данные, искусственный интеллект и другие концепции стали размытыми из-за многих причин, таких как коммерческая реклама. Он покрыт ослепительной аурой или преднамеренно назвал имя, которое может вызвать чудесное воображение, например «глубокое обучение».
Ниже мы рассмотрим различные элементы индустрии информационных технологий, в цепочке от науки к применению, в какой позиции. Чтобы не выявлять ненужные детали и раскрывать суть, мы делим эту цепочку на Пять ссылок: научные принципы, основные общие технологии, конкретные прикладные технологии, базовые принципы / технологии системы и конкретные прикладные системы, см. Рисунок 1.
Рисунок 1 От научных принципов к прикладным системам, источник изображения: автор картинки, то же самое ниже
Научный принцип - это краткое изложение основных законов движения, а технология - применение закона, поэтому введение новых научных принципов часто оказывает глубокое и широкое влияние на общество. Именно потому, что смысл научных принципов настолько велик, Наука »также часто украдена. Многие технические результаты также были приведены в« научную »шляпу. В компьютерной области техника Тьюринга и теория сложности вычислений в основном относятся к категории научных принципов. Именно из-за этого компьютеры Был назван «научным».
С фундаментальной точки зрения, искусственный интеллект бум охлаждения в 1990-х годах, потому что люди в области искусственного интеллекта после десятилетий усилий, не в состоянии понять природу интеллектуальных процессов в целом и, следовательно, не в состоянии получить научный смысл Принципиальный прорыв, теоретически, абстрагирует основную интеллектуальную операцию, такую как цифровой базовый расчет, для поддержки более продвинутых и сложных интеллектуальных процессов. Поэтому выход области искусственного интеллекта, хотя и богатый и влиятельный, так и не был достигнут. Высота научных принципов.
В отрасли существуют некоторые основные общие технологии, иногда называемые основными технологиями, которые поддерживают всю отрасль. В отрасли информационных технологий к этому уровню технологии относятся операционные системы, базы данных, интегральные схемы и т. Д. Эти технологии Прогресс всей отрасли также является глобальным. Прогресс технологии интегральных схем привел к историческому повороту во всей отрасли информационных технологий в 2010 году (см. «Поворот - взгляд на пики ИТ») Глава 2 Раздел III). Область искусственного интеллекта имеет не только результаты научных принципов, но также не позволяет создавать базовые общие технологии, поддерживающие отрасль, независимо от того, какое имя мы даем этим технологиям / методам.
На основе основных общих технологий существуют конкретные прикладные методы для решения различных задач для решения различных проблем. На этом уровне мы столкнулись с следствием искусственного интеллекта. Например, мы находимся в книге «Turning - Looking on IT Peak», Во втором разделе главы 8: «Когда люди осознают, что мы не способны эффективно решать различные« интеллектуальные проблемы »с помощью некоторых основных основных логических правил или механизмов, исследование искусственного интеллекта входило в различные типы. Среди конкретных проблем были разработаны различные виды проблем, разработано множество решений, достигнут большой прогресс ... Из-за этого искусственный интеллект теперь все более и более рассматривается как специфический. Метод инструмента приложения интегрирован в различные типы приложений, появляясь под своим собственным техническим названием и играя свою собственную роль в безвестности. Название классического учебника об искусственном интеллекте в эти годы - «искусственный интеллект» - своего рода Современный метод », его подзаголовок« Современный подход »относится к попытке принять концепцию« Агент »для искусственного интеллекта в разных областях. Среди методов, интегрированных в единую инфраструктуру.
Фактически, использование понятия агента для интеграции технических методов, связанных с искусственным интеллектом, также является способом показать отсутствие помощи. Оно показывает беспомощную реальность в этой области: только практические конкретные технические методы, отсутствие научных принципов или основных общих технологий. Поддержка, нет эффективной теории на базовом уровне системы. «Глубокое обучение», популярное в эти годы, также является технологией на этом уровне.
Концепция «глубокого обучения» включает в себя глубокие сети убеждений, сверточные нейронные сети, циклические и рекурсивные сети и множество различных конкретных сетевых моделей и соответствующих алгоритмов для решения различных проблем. Они фактически основаны на компьютерах, Используя мощные нелинейные искусственные нейронные сети с настраиваемыми параметрами до десятков миллионов или более, используя специальные алгоритмы обучения / обучения, корректируя эти параметры посредством статистической обработки большого количества образцов, Линейная подгонка (трансформация) для достижения функций извлечения и последующего классификации входных данных.
Это конкретный способ решения определенного типа проблемы, а не общая способность к обучению, как люди, хотя название действительно вызывает воображение многих людей, которые не понимают технологию. Фактически, информационные технологии Большинство технологий в этой области относятся к этому уровню, в том числе к технологиям, связанным с большими данными, и все они относятся к технологиям, которые помогают разумному характеру. Поэтому границы между большими данными, искусственным интеллектом и другими технологиями все более размываются.
Эти конкретные практические методы, в том числе «глубокое обучение» (искусственные нейронные сети), часто являются экспериментальными методами. Перед тем, как обратиться к новой конкретной проблеме, мы не уверены, может ли она эффективно решить проблему или решить проблему. В какой степени.
Из-за этого возьмите глубокое обучение в качестве примера в Deep Learning («Mei» Ian Goodfellow, MIT Press, 2016), который считается основой «глубокого обучения». В учебнике, чтобы объяснить экспериментальные характеристики глубокого обучения, автор специально задает главу 11, чтобы обсудить этот вопрос. Его тема рассматривается как «практическая методология».
В начале этой главы автор написал отрывок: «Чтобы успешно использовать глубокие методы обучения, недостаточно знать, какие алгоритмы существуют и почему они эффективны. Хорошему специалисту по компьютерному обучению также необходимо знать, как Выберите подходящий алгоритм для конкретного приложения и как его контролировать, а также улучшите систему машинного обучения на основе экспериментальной обратной связи. В повседневной разработке системы машинного обучения практикующему необходимо решить, следует ли собирать больше данных, увеличивать или уменьшать емкость модели, добавлять или удалять Регуляризация, улучшенная оптимизация модели, улучшение вывода модели или корректировка программной реализации модели. Для выполнения этих операций требуется много времени, поэтому особенно важно определить правильный подход без слепых предположений. Глубокое обучение Экспериментальные особенности этой конкретной технологии.
Это состояние искусственного интеллекта походит на традиционное поле. До появления современной науки люди могли проектировать и производить множество различных типов сложных инструментов для решения различных конкретных задач. Изысканный, он, возможно, не сможет создать более глубокий принцип, результат универсальности. В истории Китая бесчисленные умелые мастера не смогли позволить Китаю догнать тенденцию современной науки и техники, что иллюстрирует эту проблему.
Выход из вышеперечисленных уровней не может быть напрямую передан людям. Поэтому, помимо всего прочего, существуют принципы и методы для превращения технологии в практический продукт / систему. Для простоты мы имеем только два слоя. Тот факт, что технологии, такие как искусственный интеллект, относятся к конкретным технологиям приложений, а не к технологиям на уровне системы, поэтому они не могут быть основой для построения реальных прикладных систем / продуктов, но должны быть привязаны к принципам системного уровня и связанным с ними технологиям. Вначале предпринимались усилия по созданию систем на основе технологий искусственного интеллекта, таких как компьютер пятого поколения в Японии. В будущем подобные усилия не исчезнут полностью. Однако из объективного характера технологий искусственного интеллекта он применяется как конкретный уровень. Технология использования, является разумным выбором.
Решающим для базовой технологии является ее основная ценность - базовый системный принцип и связанные с ним технологии. Например, архитектура von Neumann относится к этой категории. Она стала основным достижением в компьютерной области, поскольку она позволяет нам использовать преимущества этой архитектуры. Связанная с этим конкретная технология проектирования и производства продуктов компьютерной системы, которые могут быть использованы на самом деле, а также продуктов компьютерной системы, позволяет соответствующим технологиям играть должную роль в различных областях.
Основной системный принцип и связанные с ним технологии этого уровня относительно независимы от конкретных областей применения, поэтому влияние также является глобальным. Они включают в себя не только технологию основанных на принципе и фазе независимых систем, но и большое количество независимых систем. Интерактивные ссылки составляют принцип и связанную с ним технологию макроскопической базовой большой системы. В эту категорию входят Интернет, облачные вычисления. В области сетевых информационных технологий все более важную роль играют принципы и технологии, составляющие макроскопическую систему. Конечно, инновация независимых базовых систем является предпосылкой широкомасштабных взаимосвязанных систем, и ее роль более фундаментальна.
Важность этого уровня базовых системных принципов и связанных с ними технических новшеств намного превышает те конкретные прикладные технологии, которые по крайней мере сопоставимы с базовыми общими технологиями, а некоторые даже близки к научным принципам. Таким образом, архитектура фон Неймана доступна только в компьютерной области. Такая высокая позиция. Мощная функция человеческого мозга отражается не только на специфических интеллектуальных способностях, но и на ее системном уровне. Преимущество этого уровня системы в первом разделе этой главы мы используем примеры, указывающие на то, что это Это не просто распределенная сеть, образованная распределенной связью между большим количеством нейронов. В следующем разделе мы проанализируем еще один важный аспект человеческого мозга на системном уровне, который не полностью оценен.
В дополнение к Интернету облачные вычисления имеют недавно признанную «цепочку». Технология blockchain, которая последовали за Bitcoin в 2009 году, - лучший способ объяснить прорыв на системном уровне. Как может быть конкретный нижний уровень? Применение технологии имеет наибольшее значение.
В ноябре 2008 года анонимный человек, который назвал себя «Чжун Бен Конг», опубликовал короткую, но влиятельную статью в Интернете: «Биткойн: одноразовая электронная денежная система» (биткойн: один эквивалент Кассовая система в сети.) 3 января 2009 года Накамото основал свой первый блок (Блок создания) в системе Биткойн, и система Биткойн, поддерживаемая блочной цепью, начала действовать. Официальная дебютная технология цепей. Схема технологии показана на рисунке 2.
Более пристальный взгляд на конкретные методы в блочной цепочке показывает, что методы, используемые для решения конкретных проблем в цепочках цепочек, такие как асимметричное шифрование, защищенные от несанкционированного доступа, одноранговые сети и т. Д., - это все существующие технологии, ни одна из которых Накамото был изобретен или усовершенствован. Используя только эти готовые технологии, Накамото создал распределенную операцию в открытом Интернете. Без надзора каждый может участвовать в бухгалтерском учете, а счета прозрачны и прозрачны. Надежная, надежная, безопасная и точная система денежных средств.
Если базовая осуществимость еще не существует, но бесчисленные люди все еще хотят создать интеллектуальную систему, столь же интеллектуальную, как и люди, даже превосходящую людей, можно сказать, что кассовая система является в основном кем-либо до ее создания. Я никогда не думал о достижении этой цели, и я не верю, что кто-то может ее создать. Это чудо информационных технологий, которое основано на конкретной технологии существующей информации и вне всякого воображения.
Это чудо основано не на новых прорывах в технологии для решения конкретных проблем, а в инновационном системном принципе и дизайне. Накамото в полной мере использует поведенческие характеристики людей в распределенной открытой сетевой среде и умело создает Открытая блочная распределенная система в Интернете. Так называемый «консенсусный алгоритм» в биткойне для обеспечения точных учетных записей является частью механизма управления системным уровнем этой распределенной системы. Или принят согласованный алгоритм. Разработана конструкция системного операционного механизма распределенной системы. Причина, по которой технология блокировки трудно точно понять и понять, заключается в том, что многие ее основные характеристики определяются механизмами системного уровня, а не опираются на одноточечную технологию. достигнуты.
Независимо от применения технологии blockchain в будущем, ее появление принесло нам очень глубокое вдохновение.
Прежде всего, это позволяет нам видеть в индустрии информационных технологий жизнь, используя зрелые и специфические технологии для создания инноваций на системном уровне, вне всякого воображения, за исключением того, что может достичь конкретная технология, чудодейственная подрывная Эффект. Важность системы была высоко оценена в 1980-х годах. В то время в научно-техническом мире были известны три теории: теория информации, кибернетика и теория систем. Результат углубления понимания развития современной науки и техники. Важнейшим историческим вкладом Цянь Сюэвена является глубокое внедрение взглядов и методов теории системы во многие области Китая, особенно в аэрокосмической области.
В традиционной промышленности мы также можем увидеть большое количество систематических инноваций, превосходящих конкретные технологии. Давайте кратко рассмотрим пример авиационной отрасли. Мощность ранних самолетов была поршневым двигателем. Позднее в конце 1930-х годов. Германия взяла на себя инициативу по отправке самолетов в небо, а затем турбореактор стал главным героем аэродинамики. Эти два двигателя с научной точки зрения идентичны, используя сжигание топлива, чтобы вызвать расширение газа и тепловую энергию в механическую энергию. Но принципы системного уровня этих двух систем совершенно разные. Двигатели Turbojet - это фундаментальные инновационные инновации в аэрокосмической системе на уровне системы. Достижения, которые он приносит, - это не способность поршневых двигателей улучшать технологию или материалы на любом конкретном уровне. Сопоставимый. Это привело к огромным изменениям в авиационной промышленности.
В сегодняшнем военном поле решение преимущества поля битвы - это уже не просто продвижение конкретного оружия в традиционном смысле, а суперсистема интеграции моря, земли и воздуха. Это качественный скачок в современной войне.
Во-вторых, перед лицом ослепительных результатов, вызванных блочной цепью, мы должны не только спросить: после того, как индустрия информационных технологий откроет свой золотой век, будет больше, вне нашего воображения, на основе системного уровня Инновации постоянно появляются, которые оказывают подрывное воздействие на все сферы человеческого общества.
По сравнению с чудом, созданным блочной цепью, мы фокусируем наше воображение на совершенствовании инструментального интеллекта. Хотя это имеет смысл, горизонт может быть слишком узким. В настоящее время чудо блокады и более сложные интеллектуальные технологии не слишком много. Прямая связь - это не повторение или подражание человеческим разумным действиям, но оно имеет удивительное подрывное воздействие. Конечно, если блокчлин широко используется в будущем, это неизбежная тенденция, в которую интегрируются различные конкретные интеллектуальные технологии.
В современной индустрии информационных технологий, по сравнению с большими данными и искусственным интеллектом, потому что его профессиональный блокхайн - относительно одинарная технология, именно он открывает уникальную индустрию информационных технологий в области наблюдений. Окна будущего развития дают уникальную перспективу. Потенциалы, выявленные им, могут иметь более важное и важное значение для эффективного понимания будущего развития индустрии информационных технологий и всей человеческой цивилизации.
Нынешняя система приложений для информационных технологий все чаще становится дизайном программного обеспечения, и, как мы отметили в первом разделе главы 2 «Обращение к пику ИТ», «По сравнению с разработкой и разработкой физических продуктов, разработкой программного обеспечения Он почти свободен играть в виртуальном пространстве бесконечного ресурса, поэтому разработка программного обеспечения даже считается чисто духовным творческим процессом ». Именно эта свобода свободного творчества имеет блок-цепь Чудеса также порождают более разрушительные нововведения на системном уровне с различными размерами системы за пределами нашего самого романтического воображения.
Функции, которые достигнут многие системы, намного превысят наши ожидания в отношении искусственного интеллекта в целом. Они не будут иметь субъективного статуса людей, но они значительно превзойдут людей в разведке как личности. Высота и широта тела - точно так же, как механические инструменты вспомогательной физической энергии достигают всеобъемлющей трансцендентности людей во всех аспектах физической подготовленности. «Интеллект» этих систем будет существенно отличаться по своей природе от человеческого интеллекта, так же как и Нам показана система blockchain. Эти системы постепенно создаются и образуют беспрецедентно сложный виртуальный мир.
Обращая внимание на прогресс и влияние конкретных прикладных технологий, таких как искусственный интеллект, мы должны расширить наше воображение и уделять больше внимания инновациям базовых принципов системного уровня и связанных с ними технологий. Будущее развития индустрии информационных технологий может быть больше Этот уровень подрывной инновации определен, и конкретные технологии, такие как искусственный интеллект, будут находить все более и более значительную стадию в этих инновациях.
Интеллектуальная система с основным виртуальным изображением в качестве основного в книге «Turning - Looking on IT Peak» - это основной системный принцип и технологический уровень в индустрии информационных технологий. Это важное новшество с системным интеллектом, представляющим информацию. Чрезвычайно важным направлением для применения класса является большое продвижение в преследовании человеческого интеллекта и качественный скачок в инструментах разведки с помощью человека.
Об авторе: д-р Се Вэй, ведущий талант в отделе капитальных наук и технологий, доктор философии, факультет электронной инженерии, Университет Цинхуа. Автор «Мое рабочее место на десять лет», «Рост - от кампуса до рабочего места», «Обращение - взгляд на саммит ИТ».