"المجتمع البشري قد دخل بسرعة الى حكمة العصور، ما هو المحرك الأساسي في هذا العصر، والإنتاجية - هل تحسب" الذكاء الاصطناعي تحسب مؤخرا في 2018 من قبل وزارة الأكاديمية الصينية للهندسة، علوم الإعلام ومؤتمر الهندسة الإلكترونية، والأكاديمية الصينية للهندسة قدم وانغ إندونغ ، كبير العلماء في مجموعة Inspur ، هذا الرأي.
وقال فانجن دونغ، قوة الحوسبة للدولة إلى الناتج المحلي الإجمالي تظهر وجود علاقة إيجابية ذات دلالة إحصائية بين بلدان الخمسة الاوائل السابقة من الناتج المحلي الإجمالي في العالم، وذلك قبل شحنات الخادم العالمية وخمسة وظلت نفسه تقريبا. واليوم، فإن القيمة السوقية لأكبر 10 عمالقة في المرتبة، مثل أبل أمازون وجوجل والفيسبوك، وعلي بابا وتينسنت وغيرها، دون استثناء، هم مشتريات الخادم العالمية الأكثر قدما العديد من الشركات - مما يدل على أنها استثمرت الكثير من المال على القدرة الحاسوبية بالمعنى على أن القدرة الحاسوبية غير الإنتاجية.
"الحاسبات" "خوارزمية" "البيانات"، والمعروفة باسم سحب اصطناعية "الترويكا" المخابرات تعلم "الخوارزميات" مواصلة تحقيق اختراقات في الجهاز، النمو الهائل في "بيانات" كبيرة من "الحوسبة" اليوم يمكن أن تصبح الذكاء الاصطناعي قوة المحرك المزدهر، ومن المتوقع.
في الواقع، إذ يشير إلى تاريخ تطور الذكاء الاصطناعي، القدرة الحاسوبية أن تجد بسهولة حيث أن تلعب دورا رئيسيا. "تورنج اختراع أول جهاز الكمبيوتر، بعد اختراع الذكاء الاصطناعي، يمكننا أن نقول لا يوجد حساب ليس الذكاء الاصطناعي، ولكن الذكاء الاصطناعي، بحيث القدرة الحاسوبية مع قوة الاتجاه إلى الأمام، مع التنمية ". وقال فانجن دونغ.
الذكاء الاصطناعي منذ عام 1956 طرح، قد ذهب من خلال ثلاث مراحل: المرحلة الأولى هي 60 إلى 70 سنة من القرن 20th، والذكاء الاصطناعي، في محاولة لتحقيق التفكير المنطقي لإثبات الجهاز من الكمبيوتر، ولكن في النهاية أنه من الصعب تنفيذ المرحلة الثانية نعم. 1970s و 1990s، كانت السلطة الكمبيوتر من العقود السابقة تقدما كبيرا، وهذه المرة في محاولة لإيجاد حل لمشكلة نظام خبير القائم على الحاسوب من خلال إنشاء، ولكن لأقل البيانات خبرة محدودة جدا والمعرفة والقواعد، فإنه من الصعب بناء نظام فعال: المرحلة الثالثة هي تطوير تكنولوجيا الشبكات العصبية العميقة في السنوات الأخيرة ، وقد دخلت بالتدريج فترة من التطور السريع.
"لماذا كان الذكاء الاصطناعي لديه ركود التنمية لمدة 30 عاما بين المرحلتين الثانية والثالثة؟" ألقى الأكاديمية الأمريكية للأكاديمية الهندسية ، أستاذ جامعة كاليفورنيا في الكونغرس كونغ جينغ شينغ هذا السؤال في المؤتمر.
من وجهة نظره ، في السنوات الأخيرة ، تمكنت الذكاء الاصطناعي من الانطلاق مرة أخرى ، فمن ناحية ، جلبت الإنترنت ، والمعلومات ، والرقمنة بيانات كبيرة ، ووفقاً للإحصاءات ، فإن 90٪ من جميع البيانات التي حصلت عليها الحضارة الإنسانية هي الأحدث. سيصل عدد البيانات التي يولدها العالم 44 مرة اليوم بحلول عام 2020.
فكيف كمية البيانات يتم إنشاؤها والتخزين والاتصال، وتجهيز وراء ذلك هو الاعتماد على وتحسب قال كونغ جينغ شينغ "يد" :؟ الزيادة في القدرة الحاسوبية في 1980s، اعتاد الناس أجهزة الكمبيوتر. في الثانية يمكن تنفيذها 2000000-3000000 التعليمات في الثانية يمكن أن يكون الآن الحوسبة تعليمات 100٬000٬000٬000-200٬000٬000٬000 مرات.
من هذا المنظور، يتم حساب الذكاء الاصطناعي مضاءة. قال كونغ جينغ شينغ، "وبسبب هذه القدرة الحاسوبية، إلا أن الذكاء الاصطناعي اليوم في كل مكان."
وبطبيعة الحال، والذكاء الاصطناعي، في المقابل، بذل المزيد من المطالب والتحديات التي تواجه الحوسبة. على سبيل المثال، والذكاء الاصطناعي لحساب الطلب على الطاقة قد تجاوز بكثير معدل نمو أداء قانون مور.
وبعبارة أخرى، نحن بحاجة الى مزيد من القدرة الحاسوبية.
أصدر المؤتمر "تقرير تنمية كفاءة الذكاء الاصطناعي لعام 2018 في الصين" ، والذي ذكر أنه مع مرور الوقت ، سيتم استخدام الذكاء الاصطناعي أكثر وأكثر في الاقتصادات الناشئة والاقتصاد الرقمي -
من الآن بدأت عام 2020، بما في ذلك التعرف على الوجه، التعرف على الكلام، معالجة اللغات الطبيعية وغيرها من التكنولوجيا الحيوية وتحديد هوية المركبات، وإدارة حركة المرور الذكية، ذكي الشارع تقنيات المدن الذكية مثل الذكاء الاصطناعي سيكون تطبيق سيناريوهات الأكثر شيوعا، و 2020 ~ 2025 ، تقنيات التصنيع والمنزل الذكي الذكية سوف تنضج وتصبح السيناريوهات الأكثر شيوعا تطبيق الذكاء الاصطناعي، 2025 وما بعدها، ذكي الطبية، الطيار الآلي والمساعدين الذكية والأخرى ذات الصلة تشكيل التقني والسياسي، وتطبيق الذكاء الاصطناعي للترويج لهذه الصناعات تحقيق النمو المتفجر.
وذكر التقرير أيضا أن التحديات الرئيسية التي تعوق تطوير الحوسبة الذكاء الاصطناعي أنه في الوقت الراهن أربعة جوانب: أولا، تطوير لم تصل بعد إلى الطلب من قوة الحوسبة، والثاني هو كمية محدودة من البيانات المتاحة، والثالث هو من المختبر إلى عملية التطبيق العملي، يواجه أيضا العديد من التحديات والقضايا؛ الرابعة، وتطبيق سيناريوهات لتوفير حلول متكاملة لصناعة يحتاج الى وقت.
وقال مدير الاكاديمية الصينية للهندسة المجلس الثاني في المدرسة الثانوية تشى أنه على الرغم من تطبيق الذكاء الاصطناعي، وتطوير سريع، ولكن بالمقارنة مع الدول المتقدمة، وخاصة الولايات المتحدة، ونحن في مجال تكنولوجيا الذكاء خوارزميات الأجهزة الأساسية اصطناعية، لا تزال هناك فجوات كبيرة.
في رأيه ، على الرغم من أن تطوير محطات التطبيق كان متقدمًا جدًا على بنية الأجهزة ، فمن الصعب الآن على المنصات الحاسوبية أن تلبي احتياجات الحوسبة الاصطناعية المتزايدة باستمرار ؛ فقد أصبح تقوية البنية الأساسية وتحسين قدرة الحوسبة ذكاءً صناعياً. القضية الرئيسية للتنمية.