1. El 'chip AI' todavía está en la era de los saltamontes, corriendo en la 'burbuja' para ser exprimido;
La inteligencia artificial está cambiando todos los ámbitos de la vida, y los chips son el portador de la inteligencia artificial.
2018, la pasión de capital para el chip semiconductor está completamente iluminado tecnología de IA, si se trata de grandes compañías o empresas de nueva creación, empresas de Internet o empresas de fabricación tradicionales, son el entusiasmo chip. Mayo a julio, la nube de sonido sabe, vaya preguntar, Rokid, Baidu han emitido chip de IA o módulo de chip, pensando Spitzer confirmó que la IA es la construcción de chip de voz, profunda Kam Technologies anunció su chip AI estará disponible en la segunda mitad de este año, fundador y CEO de la nube conocida Michael suene incluso con 'sin Haz el chip, mortal para expresar tu determinación de hacer chips de IA.
Sin embargo, "hasta ahora, el mundo aún no ha aparecido un verdadero chip de AI, ya que la verdadera inteligencia artificial se falló el momento de lograr. 'Zhou Bin, gerente general de China, las observaciones inteligentes heterogénea representa la opinión de algunos de la industria del.
Después de que el reportero de "IT Times" encontró un gran número de círculos de AI, el concepto de chip de AI, el mundo no se formó un consenso unificado, incluso los inversores creen que hay una burbuja de chips de AI, la mayoría de las empresas de nueva creación desaparecerán.
Pero en cualquier caso, estamos en los años salvajes de señores de la guerra de chips AI que alguien es la localización china de tecnologías básicas 'abrir el camino'.
Diferentes definiciones de chips AI
'Es probable que haga más daño que bien AI chips de nueva creación.' Chips Fundador microempresas en Suzhou Mindray Li Yang Yuan impregnada diez años en la industria, le dijo al reportero de "IT Times", un 0-1 necesidades de chips de más de 10 años periodo, sus propios chips se grabaron cinco veces después de la comisión de servicio, grabaron 20 veces antes en la industria posición de liderazgo ', si se trata de su propio chip de I + D AI, utilizando el proceso de 40 nm (nanómetros), entonces el costo puede ir hacia arriba y no se reduce. chip deberá compartir los costos de desarrollo en la escala, 40nm proceso de diagrama de flujo única cuota de hasta 10 millones de yuanes, prorrateados a un millón de PCS (número de unidades de un producto), el coste medio por unidad de hasta $ 10, sin incluir la más alta Gastos de I + D. '
Pero Rokid Zhu Bin, jefe de investigación y desarrollo perspectiva plataforma precisamente lo contrario Yuan Li Yang, 'dispositivos inteligentes que utilizan un chip común es una exageración, necesidades especiales requieren chips especiales para resolver los puntos de dolor, a medida chip de AI es, precisamente, para reducir los costos y el hardware para el recuento de la inteligencia artificial la demanda de energía, de gama baja de propósito general la cantidad de fichas no es suficiente, hay muchos diseño de gama alta de uso general chip de redundancia, lo que resulta en un alto consumo de energía. '
chip de AI también es conocido como AI o tarjeta de aceleración de cálculo, por lo general el concepto, se refiere a los módulos de chip de IA (otras tareas de computación sin CPU sigue siendo responsable) específicamente para la tarea informático intensivo de procesamiento de aplicaciones de inteligencia artificial, la GPU actual se divide en , FPGA, ASIC y otros tipos, y otros de boca de dragón común Qualcomm diferentes chips, el chip AI es principalmente dedicado para tareas de procesamiento, como la seguridad en la identificación de vídeo de alta definición, los datos calculados en la conducción automática y similares.
26 de junio de Rokid dio a conocer un chip de voz de desarrollo propio AI KAMINO18 dedicado, orador apoya máquina inteligente y cuentos infantiles, a diferencia de Intel, Qualcomm y otros chips tradicionales de propósito general, que es una voz AI dedicada SoC (System on Chip) chips, su interna heredada ARM, NPU, DSP, DDR, DAC y otros componentes del núcleo, del tamaño de una moneda de un dólar casi. Zhubin hicieron un discurso especial en el diseño de la arquitectura hacer estela de hardware, chips de encontrar en muchas características comunes con el menos, pero el costo de los accesorios siguen existiendo, así, Rokid comenzó a personalizar sus fichas en septiembre del año pasado, el uso de DSA (dominio arquitectura específica), la arquitectura, a partir de productos propios y los requisitos del algoritmo, la integración con forma informático heterogéneo en el chip en el estado de funcionamiento de la máquina, que puede reducir el consumo de energía en un 30% a 50%.
Li Yang Yuan Zhu Bin y diferentes puntos de vista, solo en nombre de la industria de los semiconductores tradicionales y las empresas de nueva creación de Internet en los dos chips AI cognitivo diferente, anillo de semiconductores vinieron de personas que pagan más atención a la ruptura chip de 0-1, y 'endurecen suave' empresarios de Internet preferirían sobre la base de 1, 2, 3, 4, a través de algoritmos y diseño de software, a partir de la corriente 10 directamente en publicada punto chip de AI de vista, el propósito principal de la cual se refleja en una forma apropiada y poder de acelerar algunos algoritmos de aprendizaje automático, como se usa en el lado del borde y el aparato de lado terminal, requieren muy bajo consumo de energía y alta matriz / capacidad de punto flotante, éstos son difíciles de lograr de chips universales .
Puede ser probado por la explicación del ingeniero de otro fabricante líder de chips. En su opinión, la mayoría de los chips de voz AI en el mercado pertenecen a un chip que sirve funciones 'propietarias' (similar al procesamiento de señal de datos DSP). , debido a la apuesta por una o varias funciones, la complejidad se limita a la utilización de una escena en particular, por lo que el diseño y la producción de chips de propósito general que la baja, junto con estos chips rara vez se involucran tecnología razones de licencia, pero haciendo que será mucho más fácil. éstos chip de AI no comienza a empezar desde abajo, pero algunos plug 'coprocesador' directamente desde el procesador de propósito general, o la arquitectura SoC como optimizado para acelerar la escena mediante la combinación de diversas aplicaciones de las capas superiores de la propiedad intelectual, como el lenguaje, la imagen.
Heterogéneo
Actualmente, no existe una definición clara de chip de IA, por lo que la forma de calcular la 'real' no es una buena medida. Punto fijo en el reciente 2018 Cumbre Internacional (Hangzhou), director general de las empresas inteligentes heterogéneos Silicon Valley de China de puesta en marcha que tratan de chip de Zhou Bin AI bajo la definición, 'capaz de alta eficiencia, de alto rendimiento de inteligencia artificial para completar el núcleo actual del algoritmo, como es ahora el algoritmo de la corriente principal de aprendizaje profundo, lo que significa que el chip AI debe tener muy buen apoyo para el aprendizaje profundo.' partir de los datos, Zhou Bin cree que la potencia de computación de los chips AI debe superar los 5 trillones de veces por segundo, ya que solo al lograr dichos indicadores de rendimiento, muchos resultados específicos de cálculo de aplicaciones pueden ser comparables a las capacidades humanas.
El nombre de Zhou Bin - 'heterogéneos', en esencia, es la interpretación más directa de los chips IA empresarios de Internet de fondo son heterogéneos, como su nombre indica se define por diferentes fuentes en conjunto constituyen, Internet es una red heterogénea típica tarde. Computación heterogénea evolucionada, una forma especial de computación paralela y distribuida, a menudo utilizada para coordinar hardware diferente para satisfacer diferentes necesidades informáticas, y para permitir que el código (o segmentos de código) se desempeñe con el mayor rendimiento general .
Actualmente chip de AI, básicamente, llevada a cabo por una variedad de chip de computación heterogénea pasado las compañías de chips tradicionales sólo se centran en algunas fichas, pero ahora la compañía de chips comenzó a centrarse en el desarrollo horizontal, la integración de los diferentes tipos de chips, por ejemplo, en la CPU tradicional SoC teléfono móvil (Unidad central de proceso), la GPU (procesador gráfico), fuera de la ISP (programación), pero también AI adicional se utiliza para acelerar el NPU (procesador de red neural incrustado) y el núcleo de procesamiento similares. 'isómeros la parte del chip Es una función universal. "El cofundador de Cheng Zhisheng, Kang Heng, le dijo al periodista de IT Times.
Ruta de determinación de costos
Un fenómeno interesante es que los empresarios de inteligencia artificial nacidos en Internet se están topando con el campo de hardware de chip de Inteligencia Artificial, mientras que los proveedores tradicionales de chips están utilizando algoritmos como "software blando" para implementar la inteligencia artificial.
tecnología AI tiene tres elementos, algoritmos, datos y calcular la fuerza desde el punto de vista de borde internacional de corte AI de la tecnología, modelo de desarrollo algoritmo no es el aprendizaje madura profundidad, el aprendizaje de transferencia, el rápido desarrollo nuevo modelo de algoritmo de redes cápsulas están sincronizados, chip de AI El método y el principio de uso de este método aún se encuentran en etapa de exploración. De hecho, los fabricantes actuales de chips principales no han introducido chips AI, y muchas funciones AI se completan con chips de uso general más algoritmos especiales y software.
Qualcomm lanzó a principios de este motor de inteligencia artificial año (AI motor) hardware y software consta de dos partes, en la arquitectura de hardware núcleo Qualcomm Snapdragon (CPU, GPU, el procesador vectorial VPS) equipados con un motor de procesamiento neural (Neural Processing Engine, NPE), Android API NN, una biblioteca de redes neuronales hexágono y otro software que permite la aplicación de la inteligencia artificial en el lado del terminal (como teléfonos inteligentes) en un más rápido y más eficiente. los chips de Qualcomm Snapdragon Snapdragon 845 835 Xiaolong 820, 660 Xiaolong apoyo AI Engine y muchos teléfonos móviles domésticos con bandera AI también adoptan básicamente la solución Qualcomm, y la función de reconocimiento de rostros se realiza mejor con el motor AI.
Pero para los actuales empresarios de chips de inteligencia artificial y los fabricantes de hogares inteligentes, el chip de uso general es "demasiado caro".
Kang Heng le dijo al periodista de IT Times que la TV, el aire acondicionado y otros electrodomésticos tienen un beneficio que cubre el alto costo de los módulos de voz, pero el costo de los pequeños aparatos como ventiladores y luces es muy limitado y las ventajas de los módulos se debilitan. Haga productos más inteligentes, sumérjase en productos de gama baja, pero el mercado no puede encontrar el chip adecuado, un producto dentro de los 100 yuanes, el chip de uso general no es rentable. 'Después de construir su propio chip AI, Yun Zhisheng La solución de chip de la tecnología AI de voz se puede abrir a los clientes, con una mayor iniciativa en cuanto a costos y ciclo de suministro.
Sin embargo, Li Yangyuan cree que las tecnologías clave de la inteligencia artificial son diferentes en diferentes etapas. "El procesador no es la tecnología clave de la inteligencia artificial. El procesador dedicado solo mejora la competitividad en algunos segmentos de trabajo." Cree que el segmento de detección está centrado en el sensor. el valor de existencia procesador no es muy alta; segmento cognitiva, segmento y segmento de toma de decisiones de aprendizaje, demasiado énfasis en el procesador, sino que afectan el costo, incluyendo los costos de una sola vez y los costos de consumo de energía.
'No se qué sección dedicada a la premisa del chip de la inteligencia artificial, el chip de investigación de la inteligencia artificial y el desarrollo debe ser tratado como una cuestión separada, en lugar de una extensión natural de la investigación de software. "Li Yang Yuan personas metáfora, el sensor es el cuerpo humano, el cerebro El algoritmo gana.
analista de semiconductores de Lishou Peng también cree que los algoritmos de inteligencia artificial se basan en, pero el soporte de chip. Si usted quiere hacer un mejor reconocimiento de voz procesamiento ASIC (chip completo personalizado), diferencia hardware no es significativo. Para el reconocimiento de voz, el reconocimiento Las declaraciones están más relacionadas con el software, la red y la capacitación, y los problemas existentes de retraso en el intercambio de datos en la nube y el final vendrán junto con 5G.
Primera parada en el suelo: audio inteligente
Los chips I + D AI son más simples que los chips de uso general de alta gama y son ampliamente reconocidos por el círculo AI.
conocido en la nube de sonido co-fundador, Li Xiao Han, vicepresidente de la unidad de negocio de la IO que, después de décadas de desarrollo, la industria de los chips precipitó una gran cantidad de cosas modulares, como Qualcomm y MediaTek se basan en los chips de arquitectura ARM, por lo tanto, no todas las AI tiene un chip de cero, puede utilizar módulos de la industria y producto maduro, pero los diseños de módulos de núcleo AI chip de aceleración tiene que empezar desde abajo. nube levantó de 2014 final, la estrategia central, en 2015 el establecimiento formal de I + D equipo, para el lanzamiento de 2018 de chip AI 'Swift', el sonido en la nube conocida llevó un total de cuatro años, se dio cuenta poco a poco que la IA no es sólo en la nube al suelo.
2018 es conocido como chip de AI aterrizó en la llamada de destino se refiere al chip comercial AI para ser montado en el terminal. 2017, la inversión china en el área de chips de más de 150 mil millones de yuanes, a partir de 2018, estas inversiones continuará industrias intensivas aterrizaje. ChinaEquity fundador de capital del Grupo y presidente Wang Chao Yong recientemente en busca de la cultura fabricante de china alta de verano en el cuarto trimestre en la reunión señaló que china gastó $ 300 mil millones las importaciones anuales de todo tipo de patatas fritas, los chips consumen 1/3 de la autosuficiencia del mundo tasa inferior al 10%, por lo tanto, es el chip más importante AI inversión, pero debido a los costos de seguridad AI chip de tapeout y el alto costo de la investigación y el desarrollo, la ampliación actualmente enviado todavía no se ha formado para compensar los costos; vehículos autónomos no piloto automático de producción de menos de los requisitos de seguridad de chips de IA; demanda aguas abajo es menor que el chip general AI otras áreas específicas, exceso de oferta, 'hay una gran burbuja AI presente técnica.'
De acuerdo con la Ley de Moore, el rendimiento del chip cada 18 meses se duplicará, el coste se reducirá a la mitad, pero la clave definitiva para la industria de semiconductores para hacer dinero o la escala, si hay una suficientemente grandes cargamentos y los mercados comerciales, es el chip AI sin problemas la tecla 'aterrizaje' del papel. informes de prensa anteriores, incluso en el campo de la seguridad 'Gangster' Hikvision, la demanda anual de solamente 200.000 de Nvidia.
Desde esta perspectiva, el sonido inteligente puede ser el primero en lograr el aterrizaje de mercado de los chips de IA. La firma de investigación Canalys Investigación (en adelante Canalys) publicó un informe, a finales de este año, la propiedad de sonido inteligente llegará a 100 millones de dólares, casi el último año 2,5 veces el año pasado, propiedades de menos de 50 millones de estéreo inteligente próximos años, la propiedad de sonido inteligente seguirán creciendo, en 2020 su población será más del doble, llegando a 225 millones de dólares.
sonido conocido en la nube fue lanzado en mayo de este año por red UniOne chip de AI, que se utiliza para hacer la computación en el borde terminal local, para proporcionar soluciones de servicios inteligentes para audio, casa inteligente, electrodomésticos inteligentes, etc. ir a pedir módulo de chip de voz AI lanzado 'Pregunta' ha sido producida en masa, los clientes pueden hacer pedidos.
Ir pedir al CEO Li Zhifei cree que la industria de los chips es un ciclo largo, desde el concepto a empezar a pasar por el diseño del sistema, el diseño del módulo, la simulación, la síntesis de circuitos, diseño, flujo de producción de hoja, así como los controles, el desarrollo de controladores, soluciones de adaptación como un proceso muy largo, una vez que el chip es difícil hacer modificaciones hacen como software, debe ser rediseñado diagrama de flujo, el ciclo de iteración, el alto costo, y las propiedades del propio chip es un portador de hardware de computación, los diferentes chips adaptados en algoritmos y escenarios, AI cantidad de fichas, por un lado tienen suficiente energía para hacer funcionar una variedad de servicios de voz algoritmos de IA, por el contrario tenemos que hacer mucho en el adaptador para varios escenarios, manteniendo los costes y el consumo de energía para satisfacer la enorme cantidad Requisitos comerciales para la producción.
'La industrialización puede y en el mercado de los productos extranjeros similares una amenaza competitiva es la de un chip estándar de éxito.' Una fuente de la industria dijo que el caso. Desde este punto de vista, el chip AI de China acaba de comenzar, ríos y lagos desierto, La burbuja se va a romper.
'Esto cambió IT Times, autor: Wu Yu Xin Qi noche nube; original, titulado:' chip de IA 'de ríos y lagos desierto: atornillado en' burbuja 'que se llena'
2. China se ha convertido en el país más grande del mundo para inversión y financiamiento de inteligencia artificial;
Central de Radiodifusión Red de Pekín de julio de 15 noticias (reportero Zhu Min), según la voz de China informe de "las noticias y el periódico Resumen", Universidad de Tsinghua, publicó "Informe sobre el Desarrollo de Inteligencia Artificial de China 2018", señaló que China se ha convertido en la mayor inversión nacional del mundo y la financiación de la Inteligencia Artificial .
Informe, en junio de 2018, el número de empresas chinas ha alcanzado 1.011 Inteligencia Artificial, ocupa el segundo lugar en el mundo del capital de riesgo, a partir de 2013-2018 en el primer trimestre, la inversión y la financiación en el campo de la inteligencia artificial, China representó el 60 del mundo %, convirtiéndose en el mejor país del mundo 'atraer' el rey de los expertos en Internet señalan que nuestra infraestructura actual de la inteligencia artificial han sido más perfecto, se aplica a toda la dirección del desarrollo de la industria y las personas sienten un profundo enfoque en el ámbito B2B.
Wang Yue: por ejemplo en el campo de la logística con la clasificación inteligente, en el sector del transporte, gestión y control de carreteras, el despliegue de vehículos; otro ejemplo capturado por la cámara de seguridad, Avenue; plano de usuario utilizado más no tienen por menor.
En la producción de papel, el número total de documentos de inteligencia artificial chinos y los artículos más citados son los primeros en el mundo. China, número de patente ligeramente por delante de Estados Unidos y Japón, sino también la baja proporción de talento excepcional. Wang Yue cree que nuestro país necesita al Los chips inteligentes, 5G y otras tecnologías centrales van en aumento, y se espera que el futuro pase de un país de inteligencia artificial a un poder de inteligencia artificial.
3. Xie Wei: la esencia de la tecnología de inteligencia artificial y la importancia de la innovación sistémica
Todo solo se puede entender con precisión en el entorno en el que existe. Hoy en día, los grandes datos, la inteligencia artificial y otros conceptos se han vuelto borrosos debido a muchas razones, como la exageración comercial. Muchas tecnologías específicas también son Está cubierto con un aura deslumbrante, o dado deliberadamente un nombre que puede desencadenar una imaginación maravillosa, como el "aprendizaje profundo".
A continuación, veamos los diferentes elementos de la industria de la tecnología de la información, en la cadena de la ciencia a la aplicación, en qué posición. Para no revelar detalles innecesarios y revelar la esencia, dividimos esta cadena en Cinco enlaces: principios científicos, tecnologías comunes básicas, tecnologías de aplicación específicas, principios / tecnologías de sistemas básicos y sistemas de aplicaciones específicas, ver Figura 1.
Figura 1 De los principios científicos a los sistemas de aplicación, fuente de la imagen: autor de la imagen, el mismo a continuación
El principio científico es un resumen de las leyes básicas del movimiento, y la tecnología es la aplicación de la ley. Por lo tanto, la introducción de nuevos principios científicos a menudo tiene un profundo y extenso impacto en la sociedad. Es precisamente porque el significado de los principios científicos es tan grande, así que ' La ciencia también es usualmente robada. Muchos productos técnicos también han sido llevados al sombrero "científico". En el campo de la computación, la máquina de Turing y la teoría de la complejidad computacional están básicamente en la categoría de principios científicos. Es precisamente por eso que las computadoras Fue nombrado como "científico".
Fundamentalmente, el auge de la inteligencia artificial se enfrió en la década de 1990 porque las personas han trabajado duro en el campo de la inteligencia artificial durante décadas y no han sido capaces de comprender la naturaleza de los procesos inteligentes en sentido general, y por lo tanto no han podido alcanzar significación científica. El avance fundamental, en teoría, abstrae la operación básica inteligente como el cálculo básico digital para soportar procesos inteligentes más avanzados y complejos. Por lo tanto, la producción del campo de inteligencia artificial, aunque rica e influyente, nunca se ha logrado. La altura de los principios científicos.
En una industria, hay algunas tecnologías básicas comunes, a veces llamadas tecnologías centrales, que soportan toda la industria. En la industria de la tecnología de la información, los sistemas operativos, las bases de datos, los circuitos integrados, etc. pertenecen a este nivel de tecnología. El progreso de toda la industria también es global. El progreso de la tecnología de circuitos integrados ha conducido a un punto de inflexión histórico en toda la industria de la tecnología de la información alrededor de 2010 (ver "Enfoque - Mirar los picos de TI" Capítulo 2 Sección III) El campo de la inteligencia artificial no solo tiene los resultados de los principios científicos, sino que tampoco ha sido capaz de producir tecnologías comunes básicas que respalden una industria, sin importar el nombre que le demos a esas tecnologías / métodos.
Sobre la base de la tecnología básica común, existen técnicas de aplicación específicas para diferentes problemas para resolver diferentes tipos de problemas. En este nivel, hemos encontrado el rastro de la inteligencia artificial. Por ejemplo, estamos en el libro "Turning - Looking at IT Peak" En la segunda sección del Capítulo 8: "Cuando las personas se dan cuenta de que no somos capaces de resolver efectivamente varios 'problemas inteligentes' con algunas reglas o mecanismos lógicos básicos básicos, la investigación de la inteligencia artificial ha entrado en varios tipos. Entre los problemas específicos, se han desarrollado diferentes tipos de problemas y se han desarrollado muchas soluciones. También se han logrado grandes avances ... Debido a esto, la inteligencia artificial se considera cada vez más como específica. El método de la herramienta de aplicación se integra en diferentes tipos de aplicaciones, aparece bajo su propio nombre técnico específico y desempeña su propio papel en la oscuridad. El nombre de un libro de texto clásico sobre inteligencia artificial en estos años es "inteligencia artificial", una especie de El método moderno ", su subtítulo" Un enfoque moderno "se refiere al intento de adoptar el concepto de" agente "para la inteligencia artificial en diferentes campos. Entre los métodos integrados en un marco unificado '.
De hecho, el uso del concepto de agente para integrar métodos técnicos relacionados con la inteligencia artificial es también una manera de no mostrar ayuda. Muestra una realidad indefensa en este campo: solo métodos técnicos prácticos específicos, falta de principios científicos o tecnologías comunes básicas. Apoyo, no existe una teoría efectiva en el nivel del sistema básico. El "aprendizaje profundo" que ha sido popular estos años es también la tecnología en este nivel.
El concepto de "aprendizaje profundo" incluye redes de creencias profundas, redes neuronales convolucionales, redes cíclicas y recursivas, y muchos modelos de red específicos diferentes y algoritmos correspondientes para resolver diferentes tipos de problemas. En realidad, se basan en computadoras. Potencia de cómputo de violencia, utilizando redes neuronales artificiales no lineales a gran escala con parámetros ajustables de hasta decenas de millones o más, utilizando algoritmos específicos de "aprendizaje / entrenamiento", ajustando estos parámetros mediante el procesamiento estadístico de grandes cantidades de muestras, logrando no Adaptación lineal (transformación) para lograr las funciones de extracción y posterior clasificación de las características de datos de entrada.
Es una manera concreta de resolver un tipo particular de problema, no una habilidad general de aprendizaje como los humanos, aunque el nombre sí activa la imaginación de muchas personas que no entienden la tecnología. De hecho, la tecnología de la información La mayoría de las tecnologías en el campo pertenecen a este nivel, incluidas las tecnologías relacionadas con big data, y todas pertenecen a tecnologías que ayudan en la naturaleza inteligente. Por lo tanto, las fronteras entre big data, inteligencia artificial y otras tecnologías son cada vez más borrosas.
Estas técnicas prácticas específicas, incluido el "aprendizaje profundo" (redes neuronales artificiales), a menudo son técnicas experimentales. Antes de aplicar a un nuevo problema específico, no estamos seguros de si puede resolver el problema de manera efectiva o si puede resolver el problema. En qué medida.
Debido a esto, tomemos el aprendizaje profundo como ejemplo, en Deep Learning ('Mei' Ian Goodfellow, MIT Press, 2016), que se considera la base del campo de 'aprendizaje profundo'. En el libro de texto, con el fin de explicar las características experimentales del aprendizaje profundo, el autor establece específicamente el Capítulo 11 para discutir este tema. Su tema se toma como "metodología práctica".
Al comienzo de este capítulo, el autor escribió un pasaje: "Para utilizar con éxito las técnicas de aprendizaje profundo, no es suficiente saber qué algoritmos existen y por qué son efectivos. Un buen practicante de aprendizaje automático también necesita saber cómo Seleccione un algoritmo adecuado para la aplicación específica y cómo monitorearlo, y mejore el sistema de aprendizaje automático basado en comentarios experimentales. En el desarrollo diario del sistema de aprendizaje automático, el profesional necesita decidir si recolecta más datos, aumenta o disminuye la capacidad del modelo, agrega o elimina Regularización, optimización mejorada del modelo, inferencia modelo mejorada o ajuste de la implementación del software del modelo. Probar estas operaciones requiere mucho tiempo, por lo que es especialmente importante determinar el enfoque correcto sin adivinarlo. Aprendizaje profundo Las características experimentales de esta tecnología específica.
Este estado de inteligencia artificial es algo así como el campo tradicional. Antes del advenimiento de la ciencia moderna, las personas han sido capaces de diseñar y fabricar muchos tipos diferentes de herramientas sofisticadas para resolver diversos problemas específicos. Exquisito, puede no ser capaz de producir un principio más profundo, el resultado de la universalidad. En la historia de China, innumerables artesanos calificados no han podido dejar que China se ponga al día con la tendencia de la ciencia y la tecnología modernas, lo que ilustra este problema.
El resultado de las capas anteriores no puede ser servido directamente a las personas. Por lo tanto, además de ellos, existen principios y técnicas para convertir la tecnología en un producto / sistema práctico. Aquí tenemos solo dos capas por simplicidad. El hecho de que las tecnologías como la inteligencia artificial pertenecen a tecnologías de aplicaciones específicas en lugar de tecnologías de nivel de sistema, por lo que de hecho no pueden ser la base para construir sistemas / productos de aplicación reales, sino que deben estar unidas a principios de sistema y tecnologías relacionadas para funcionar. Al principio, hubo esfuerzos para construir sistemas basados principalmente en tecnología de inteligencia artificial, como la computadora de quinta generación en Japón. En el futuro, este tipo de esfuerzo no desaparecerá por completo. Sin embargo, desde la naturaleza objetiva de la tecnología de inteligencia artificial, se aplica como un nivel específico. Tecnología para usar, es una elección razonable.
Lo decisivo para que la tecnología subyacente juegue su propio valor es el principio básico del sistema y las tecnologías relacionadas. Por ejemplo, la arquitectura de von Neumann pertenece a esta categoría. Se ha convertido en un logro central en el campo de la informática porque nos permite aprovechar esta arquitectura. El diseño de la tecnología específica relacionada y la fabricación de los productos del sistema informático que se pueden utilizar realmente, y los productos del sistema informático permiten que las tecnologías específicas relevantes jueguen con su valor debido en diversos campos.
El principio básico del sistema y las tecnologías relacionadas de esta capa son relativamente independientes de los campos de aplicación específicos, por lo que el impacto también es global. Incluyen no solo el principio y la tecnología de relación de fases de los sistemas básicos independientes, sino también un gran número de sistemas independientes. Los enlaces interactivos constituyen el principio y la tecnología relacionada del sistema básico macroscópico grande. Internet, la computación en la nube pertenece a esta categoría. En el campo de la tecnología de la información en red, los principios y tecnologías que constituyen el sistema macroscópico juegan un papel cada vez más importante. Por supuesto, la innovación de los sistemas básicos independientes es la premisa de los sistemas interconectados a gran escala, y su función es más fundamental.
La importancia de esta capa de principios básicos del sistema e innovaciones técnicas relacionadas excede por mucho a las tecnologías de aplicación específicas, al menos comparables a las tecnologías comunes básicas, y algunas incluso cercanas a los principios científicos. Por lo tanto, la arquitectura de von Neumann solo está disponible en el campo de la informática. Una posición tan elevada. La poderosa función del cerebro humano no solo se refleja en la capacidad intelectual específica, sino también en su nivel de sistema. Esta ventaja en el nivel del sistema, en la primera sección de este capítulo, usamos ejemplos para señalar que No es solo una red altamente distribuida formada por la conexión distribuida entre un gran número de neuronas. En la siguiente sección, analizaremos otro aspecto importante del cerebro humano a nivel del sistema, que no está completamente valorado.
Además de Internet, la computación en nube tiene una cadena de bloques recientemente reconocida. La tecnología blockchain que siguió a Bitcoin en 2009 es la mejor manera de explicar el avance a nivel de sistema. ¿Cómo puede la capa inferior ser específica? La tecnología de aplicación tiene el mayor valor.
En noviembre de 2008, un grupo autodenominado fuentes anónimas 'Satoshi' en Internet un artículo publicado en la breve pero significativo impacto en el artículo: 'Bitcoin: Un Peer-to-Peer sistema de efectivo electrónico' (Bitcoin: Un Peer El sistema de efectivo en la red.) El 3 de enero de 2009, Nakamoto fundó su primer bloque (Creation Block) en el sistema Bitcoin, y el sistema Bitcoin soportado por el blockchain comenzó a operar. La tecnología de la cadena debutó oficialmente. El esquema de la tecnología se muestra en la Figura 2.
Examine bloque de la cadena técnica específica nos encontraremos con la tecnología para resolver problemas específicos de la cadena de bloque utilizado, como el cifrado asimétrico, prueba de manipulaciones, redes peer to peer, etc., son las tecnologías existentes, ninguno Fue inventado o mejorado por Nakamoto. Usando solo estas tecnologías listas para usar, Nakamoto ha creado una operación distribuida en Internet abierto. Sin supervisión, todos pueden participar en la contabilidad, y las cuentas son transparentes y transparentes. Sistema de caja fiable, confiable, seguro y preciso.
Si todavía no existe una viabilidad básica, pero un sinnúmero de personas todavía están ansiosas por crear un sistema inteligente que sea tan inteligente como las personas, incluso superando a las personas, se puede decir que un sistema de efectivo básicamente es cualquiera antes de que se cree. Nunca pensé en lograr este objetivo ni creo que alguien pueda crearlo. Este es un milagro de la tecnología de la información que se basa en la tecnología específica de la información existente y más allá de la imaginación de todos.
Este milagro no se basa en la tecnología de vanguardia para resolver problemas específicos, pero los principios de innovación y diseño más bien una sistemáticas. Nakamoto ventaja completa del entorno de red abierta distribuida características de comportamiento humanos, hábilmente creado una corrida moneda bit en garantía sobre los registros de contabilidad del sistema distribuido de la cadena de bloque basados en Internet abiertas son exactos llamado 'algoritmo de consenso', es una parte del mecanismo de funcionamiento a nivel de sistema del sistema distribuido. o por el algoritmo de consenso diseño a nivel de sistema de mecanismo de funcionamiento de sistemas distribuidos alcanzado. la razón por la tecnología de la cadena de bloques es difícil de captar y entender, es que muchos de sus características esenciales están determinados por el mecanismo a nivel de sistema, en lugar de confiar en un solo punto de la tecnología Realizado.
Independientemente de la aplicación de la tecnología blockchain en el futuro, su surgimiento nos ha traído una inspiración muy profunda.
En primer lugar, nos permite ver en la industria de la tecnología de la información una vida, utilizando tecnología madura y específica para crear innovaciones a nivel de sistema, más allá de la imaginación de todos, más allá de la tecnología específica que puede lograr, subversivo milagroso Efecto. La importancia del sistema fue muy valorada en la década de 1980. En esa época, existían tres famosas teorías en el mundo científico y tecnológico, a saber, la teoría de la información, la cibernética y la teoría de sistemas. desarrollo de la ciencia y la tecnología moderna para profundizar en la comprensión de los resultados de la contribución histórica más importante hecha Qian, es ver la teoría del sistema implantado profundamente en muchas áreas de china, especialmente en el campo de la industria aeroespacial.
En las industrias tradicionales podemos ver una gran cantidad de innovación sistemática más allá de la tecnología específica. Nos fijamos en un simple ejemplo de la industria de la aviación. El avión de potencia temprana utilizado es un motor de pistón. Más tarde, a finales de los años treinta del siglo pasado Alemania será el primer chorro envió el día. entonces turborreactor convertirse en el protagonista de poder aéreo. ambos motores son los mismos en principios científicos, están utilizando expansión de gas de combustión de combustible hará que la energía térmica en energía mecánica. pero el principio del sistema de dos niveles es completamente diferente. turborreactor es un sistema de alimentación de aire innovación subversiva a nivel de sistema básico. progresar que trae, que la tecnología de los motores de pistón puede mejorar cualquier nivel o material particular, Comparable. Ha producido cambios tremendos en la industria de la aviación.
En el campo militar de hoy, la ventaja de la toma de batalla ya no está a armas avanzadas específicas en el sentido tradicional, pero super mar e integración de sistemas de aire y el espacio. Esta es una guerra contemporánea salto cualitativo.
En segundo lugar, la cara de los resultados de llamativos trajo bloque de la cadena, no sólo tenemos que preguntar: en la industria de tecnología de la información abierto la puerta después de su edad de oro, ya que habrá más de lo que imaginamos, basado en el nivel de sistema Las innovaciones están emergiendo constantemente, lo que tiene un impacto subversivo en todas las áreas de la sociedad humana.
En comparación con el milagro de la creación de la cadena de bloque, poseemos la imaginación centrado en mejorar herramienta de inteligencia, aunque muy razonable, pero el campo de visión puede ser demasiado estrecho, ahora se pregunta bloque de la cadena con tecnología inteligente más complejo no es mucho enlace directo, pero no las actividades de inteligencia humana de la imitación o repetición, pero hay notables efectos perturbadores. por supuesto, si el bloque de la cadena son ampliamente utilizados en el futuro, varios tecnología de inteligencia específica en una tendencia inevitable.
En la industria actual de la tecnología de la información, en comparación con big data e inteligencia artificial, debido a que su blockchain profesional es una tecnología relativamente solitaria, es la que abre una industria única de tecnología de la información observacional. Las ventanas del desarrollo futuro proporcionan una perspectiva única. Los potenciales revelados por ella pueden tener una importancia más esencial e importante para que podamos comprender de manera efectiva el desarrollo futuro de la industria de la tecnología de la información y de toda la civilización humana.
El actual sistema de aplicación de tecnología de la información se ha convertido cada vez más en el diseño de software, y como señalamos en la primera sección del Capítulo 2 de "Girando al Pico de TI", "En comparación con el diseño y desarrollo de productos físicos, desarrollo de software Es casi gratuito jugar en el espacio virtual de un recurso infinito. Por eso, el desarrollo del diseño de software incluso se considera un proceso de creación de arte puramente espiritual. "Es esta libertad de creación libre la que tiene una cadena de bloques Los milagros también generarán innovaciones más disruptivas a nivel de sistema de diferentes tamaños de sistema más allá de nuestra imaginación más romántica de la actualidad.
Las funciones que alcanzarán muchos sistemas superarán por mucho nuestras expectativas de inteligencia artificial en su conjunto. No tendrán el estatus subjetivo de las personas, pero superarán en gran medida a los seres humanos en inteligencia como individuos. La altura y amplitud del cuerpo, al igual que las herramientas mecánicas de la energía física auxiliar, logran una trascendencia completa de los seres humanos en todos los aspectos de la condición física. La "inteligencia" de estos sistemas será significativamente diferente en naturaleza de la inteligencia humana, al igual que Se nos muestra el sistema blockchain. Estos sistemas se están creando gradualmente y formarán un mundo virtual complejo sin precedentes.
Si bien prestamos plena atención al progreso y al impacto de las tecnologías de aplicaciones específicas, como la inteligencia artificial, debemos ampliar nuestra imaginación y prestar más atención a la innovación de los principios básicos del sistema y las tecnologías relacionadas. El futuro del desarrollo de la industria de la tecnología de la información puede ser más Este nivel de innovación subversiva está determinado. Y tecnologías específicas como la inteligencia artificial encontrarán una etapa mejor y más grande en estas innovaciones.
"Turning Point - TI con vistas a la cima", un libro con los principales detalles de la imagen virtual como el núcleo de los sistemas inteligentes es la industria de tecnología de la información en la teoría de sistemas y bases técnicas, una innovación inteligente sentido de importancia sistémica, lo que representa la información Una dirección extremadamente importante para la aplicación de la clase es un gran avance en la búsqueda de inteligencia humana, y un salto cualitativo en las herramientas de inteligencia asistida por humanos.
Sobre el autor: Dr. Xie Yun, la capital de los principales científicos, el Dr. Departamento de Ingeniería Electrónica, autor de la Universidad Tsinghua de "diez años de mi carrera", "crecimiento - de la escuela al trabajo", "punto de inflexión - el pico con vistas TI".