'मानव समाज जल्दी से उम्र के ज्ञान में प्रवेश किया है, क्या इस युग, उत्पादकता के मुख्य चालक है - गणना कर रहे हैं' कृत्रिम बुद्धि हाल ही में चीनी अकादमी इंजीनियरिंग, सूचना विज्ञान और इलेक्ट्रॉनिक इंजीनियरिंग सम्मेलन, चीनी अकादमी इंजीनियरिंग विभाग द्वारा 2018 में गणना Wangen दांग के मुख्य वैज्ञानिक लहर इस दृश्य दे।
Wangen दांग ने कहा, दुनिया के सकल घरेलू उत्पाद के पूर्व शीर्ष पांच के देशों के बीच एक महत्वपूर्ण सकारात्मक संबंध दिखा अपने सकल घरेलू उत्पाद में राज्य के एक कंप्यूटिंग शक्ति, इससे पहले कि वैश्विक सर्वर लदान और पांच लगभग एक ही। आज बने रहे, जैसे एप्पल के रूप में शीर्ष 10 स्थान पर रहीं दिग्गज, के बाजार मूल्य अमेज़न, गूगल, फेसबुक, अलीबाबा, Tencent, आदि, बिना किसी अपवाद के, वैश्विक सर्वर खरीद सबसे आगे कई कंपनियों रहे हैं - जो दिखाता है कि वे एक तरह से कंप्यूटिंग शक्ति पर बहुत सारा पैसा निवेश किया कि कंप्यूटिंग शक्ति पर उत्पादकता है।
'कम्प्यूटिंग' 'एल्गोरिथ्म' 'डेटा', कृत्रिम बुद्धि 'तिकड़ी' के पुल सीखने 'एल्गोरिदम' मशीन में सफलताओं बनाने के लिए जारी रखने के रूप में जाना जाता है, एक बड़े 'डेटा' आज 'कंप्यूटिंग' के विस्फोटक वृद्धि कृत्रिम बुद्धि बन सकता है फलफूल इंजन की शक्ति, उम्मीद है।
वास्तव में, कृत्रिम बुद्धि के विकास के इतिहास को याद करते हुए, कंप्यूटिंग शक्ति आसानी से जहां एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाने के लिए कृत्रिम बुद्धि के आविष्कार के बाद, हम कह सकते हैं कि वहाँ कोई गणना है कृत्रिम बुद्धि, लेकिन कृत्रिम बुद्धि नहीं है, मिल सकता है। 'कंप्यूटर की पहली आविष्कार ट्यूरिंग, ताकि कंप्यूटिंग शक्ति शक्ति आगे की दिशा, विकास के साथ साथ। 'Wangen दांग ने कहा।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 1956 के बाद पेश किया, यह तीन चरणों के माध्यम से चला गया है: पहले चरण में 20 वीं सदी, कृत्रिम बुद्धि के 60 से 70 वर्ष है, कंप्यूटर की मशीन साबित करने के लिए एक तार्किक हासिल करने की कोशिश, लेकिन अंत में यह एक दूसरे चरण को लागू करने के लिए मुश्किल है हां। 1970 के दशक और 1990 के दशक, पिछले दशकों की तुलना में कंप्यूटर शक्ति काफी प्रगति हुई है, इस बार स्थापना के माध्यम से कंप्यूटर आधारित विशेषज्ञ प्रणाली की समस्या को हल करने की कोशिश कर, लेकिन क्योंकि कम डेटा भी सीमित अनुभव और ज्ञान और नियम है, यह मुश्किल है एक प्रभावी प्रणाली का निर्माण करने के लिए। तीसरे चरण पिछले कुछ वर्षों, तंत्रिका नेटवर्क प्रौद्योगिकी के विकास की गहराई के आधार पर है, और अंत में एक तेजी से विकास की अवधि में प्रवेश किया।
'क्यों के बीच तीसरे चरण के लिए दूसरे चरण में, कृत्रिम बुद्धि ठहराव के 30 साल है?' इंजीनियरिंग के अमेरिकन अकादमी, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, लॉस एंजिल्स में प्रोफेसर कांग्रेस Jingsheng इस मुद्दे महासभा में फेंक दिया।
उनके विचार में, हाल के वर्षों में, कृत्रिम बुद्धि फिर से बाहर तोड़ने के लिए, पर एक हाथ इंटरनेट, सूचना प्रौद्योगिकी है, डिजिटल प्रौद्योगिकी बड़ा डेटा लाया गया है सक्षम, कर दिया गया है आँकड़े, पूरी मानव सभ्यता के अनुसार, सभी डेटा, प्राप्त पिछले दो में 90 प्रतिशत वर्ष 2020 के दौरान उत्पादन, दुनिया भर में उत्पन्न डेटा के आकार आज 44 बार तक पहुंच जाएगा।
तो कितना डेटा उत्पन्न होता है, भंडारण, कनेक्टिविटी, इसके पीछे प्रसंस्करण गणना कर रहे हैं कांग्रेस Jingsheng ने कहा कि 'हाथ' :? 1980 के दशक में कंप्यूटिंग शक्ति में वृद्धि, लोगों को कंप्यूटर का उपयोग किया पर भरोसा करने की है। यह प्रति सेकेंड 2 मिलियन से 3 मिलियन निर्देश निष्पादित कर सकता है, और अब प्रति सेकंड 100 बिलियन से 200 बिलियन निर्देश ऑपरेशन हो सकते हैं।
इस परिप्रेक्ष्य से, यह गणना है जो कृत्रिम बुद्धि को उजागर करती है। कांग्रेस जिंग्सगेंग ने कहा, 'इन कंप्यूटिंग शक्तियों के कारण, आज की कृत्रिम बुद्धि हर जगह है।'
बेशक, कृत्रिम बुद्धि बुद्धिमत्ता पर अधिक मांग और चुनौतियां डालती है। उदाहरण के लिए, कृत्रिम बुद्धि की कम्प्यूटेशनल शक्ति की मांग मूर के कानून की प्रदर्शन वृद्धि दर से काफी दूर है।
दूसरे शब्दों में, हमें अधिक कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता है।
सम्मेलन ने "2018 चीन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंटेलिजेंस डेवलपमेंट रिपोर्ट" जारी किया, जिसमें उल्लेख किया गया कि समय बीतने के साथ, उभरती अर्थव्यवस्थाओं और डिजिटल अर्थव्यवस्था में कृत्रिम बुद्धि का अधिक से अधिक उपयोग किया जाएगा -
अब 2020 की शुरुआत से, चेहरा पहचान, वाक् पहचान, प्राकृतिक भाषा संसाधन और अन्य बॉयोमीट्रिक प्रौद्योगिकी और वाहन पहचान, बुद्धिमान यातायात प्रबंधन, इस तरह के कृत्रिम बुद्धि सबसे विशिष्ट आवेदन परिदृश्यों हो जाएगा के रूप में बुद्धिमान स्ट्रीट स्मार्ट शहर प्रौद्योगिकियों सहित से; और 2020 ~ 2025 , स्मार्ट विनिर्माण और स्मार्ट घर प्रौद्योगिकियों परिपक्व और कृत्रिम बुद्धि के सबसे विशिष्ट आवेदन परिदृश्यों हो जाएंगे; 2025 और परे, बुद्धिमान चिकित्सा, ऑटो-पायलट, स्मार्ट सहायकों और अन्य संबंधित तकनीकी और नीति को आकार देने, कृत्रिम बुद्धि इन उद्योगों को बढ़ावा देने के आवेदन विस्फोटक वृद्धि हासिल करने के लिए।
रिपोर्ट में यह भी उल्लेख किया है कि मुख्य चुनौतियों कृत्रिम बुद्धि कंप्यूटिंग कि वर्तमान में चार पहलुओं के विकास में बाधा उत्पन्न: सबसे पहले, विकास अभी तक नहीं कंप्यूटिंग शक्ति की मांग तक पहुँच गया है, दूसरा उपलब्ध आंकड़ों के सीमित मात्रा में है, तीसरे व्यावहारिक आवेदन प्रक्रिया के लिए प्रयोगशाला से है, यह भी सामना करना पड़ता है कई चुनौतियों और मुद्दों; चौथा, आवेदन परिदृश्यों पूर्ण समाधान प्रदान करने के लिए उद्योग के लिए समय की जरूरत है।
चीनी अकादमी इंजीनियरिंग दूसरा बोर्ड हाई स्कूल क्यूई के के निदेशक ने कहा कि हालांकि कृत्रिम बुद्धि, तेजी से विकास, लेकिन के आवेदन विकसित देशों, विशेष रूप से संयुक्त राज्य अमेरिका, हम कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी कोर हार्डवेयर एल्गोरिदम के क्षेत्र में के साथ तुलना में, वहाँ अभी भी महत्वपूर्ण अंतराल हैं।
उनके विचार में, हालांकि विकास और टर्मिनल के आवेदन अब तक हार्डवेयर वास्तुकला से आगे कर दिया गया है, लेकिन अब कृत्रिम बुद्धि कंप्यूटिंग मंच मुश्किल हो गया है बड़ी तेजी से कंप्यूटिंग जरूरतों को पूरा करने। कंप्यूटिंग शक्ति को बढ़ाने के लिए अंतर्निहित संरचना के निर्माण को मजबूत बनाने के लिए, यह कृत्रिम बुद्धि बन गया है विकास के प्रमुख मुद्दों।