"인간의 사회는 신속 하 게 지혜의 시대를 입력 했습니다, 어떤 원동력의이 시대의 핵심입니다, 생산성-계산 됩니다!" 최근 2018 인공 지능 컴퓨팅 컨퍼런스에서, 정보 및 전자 공학, 중국 공학 아카데미, 왕 endong, 중국 엔지니어 아카데미의 동료의 교수진에 의해 후원,이 견해를 주었다. Wang endong이 국가의 gdp이 세계의 최고 5 gdp 순위와 더불어 그것의 컴퓨팅 파워와 더불어 명확한 긍정적인 상관관계를 가진다 고 말하는 것은 세계적인 서버 수송의 최고 5와 거의 같다. 애플, 아마존, 구글, 페이스 북, 알리바바, 텐 센트 등 오늘날의 시장 capitisation의 상위 10, 등, 예외 없이, 서버 구매에 대 한 세계 최고의 기업-그들은 컴퓨팅 파워에 많은 투자를 의미 합니다.
어떤 의미에서, 계산 능력은 생산성입니다.
' 계산 ' ' 알고리즘 ' ' 데이터 ', 기계 학습 ' 알고리즘 '에서 AI를 당긴 다 ' 트로이카 '로 알려진, 성장의 거 대 한 ' 데이터 ' 폭발 오늘 계속 해 서, ' 컴퓨팅 '이 될 수 있는 역동적인 엔진 인공 지능 번 창, 많은 기대. 사실 인공 지능의 역사를 떠맡는 것은, 전산 파워가 중요 한 역할을 한다는 것을 찾기가 어렵지 않습니다. 튜링은 인공 지능의 발명 후, 컴퓨터를 처음 발명, 그것은 아무 계산이 인공 지능 없고 인공 지능, 그래서 컴퓨팅 파워가 발전의 방향과 전진 추진력을가지고 있다고 할 수 있다.
' 왕 endong 말했다. 인공 지능 1956에서 처음 시작 된 이후 세 단계를 겪 었: 첫 번째 단계는 20 세기 60-70, 인공 지능 컴퓨터를 통해 기계 논리 추론 증거를 실현 하려고 하지만, 드디어 실현 하기 어렵다. 두 번째 단계는 20 세기 70-90, 컴퓨터 용량은 이전 수십 년 동안, 문제를 해결 하기 위해 컴퓨터 기반의 전문가 시스템을 구축 하려고 할 때 상당한 진전을 만들었지만, 데이터가 덜 하 고 너무 경험적 지식과 규칙에 국한 되기 때문에, 그것은 어려운 효과적인 시스템을 구축 하는 것입니다.
세 번째 단계는 최근 몇 년 동안, 딥 신경망 기술의 개발에 따라, 단지 점차적으로 빠른 개발 기간에 들어갔다.
' 왜 AI는 두 번째와 세 번째 단계 사이에 30 년 침체가 있었나요? ' 미국의 아카데미 공학, 교수 konkinkingshen 캘리포니아 대학의 로스 앤젤레스, 회의에서이 문제를 던졌다.
그의 관점에서, 최근 몇 년 동안, 인공 지능을 다시 분화 할 수 있다 한편 인터넷, 정보 기술, 디지털, 통계에 따르면, 전체 인간의 문명이 모든 데이터를 얻은, 90%는 지난 2 년, 2020에 의해, 세계의 데이터의 규모를 생산할 예정 이다 빅 데이터를 가져 오늘날의 44 번 타임스에 도달 합니다. 이렇게 많은 데이터가 생성 되 고, 저장 되 고, 상호 연결 되 고, 처리 되며, 모든 데이터는 연산에 의존 합니다. 이 konkinkingshen에 대해 ' 다른 ': 계산 능력의 증가를 말한다.
80의 경우, 사람들은 초당 200만 300만 명령어를 수행 하기 위해 컴퓨터를 사용 하 고, 이제 초당 1000억 2000억 명령 작업을 할 수 있습니다. 이 관점에서 보면 인공 지능을 점등 하는 계산입니다. konkinkingshen, ' 이러한 컴퓨팅 파워 때문에, 오늘날의 인공 지능 사방에 있다.
' 물론, 인공 지능, 차례로, 컴퓨팅에 대 한 더 많은 요구와 도전을 선물 한다.
예를 들어, 인공 지능에의 한 전산 능력에 대 한 수요는 무어의 법칙의 성능 성장률을 훨씬 능가 하 고 있습니다.
다른 말로 하면, 우리는 더 강한 계산 능력이 필요 합니다.
이번 회의는 "2018 중국 인공 지능 컴퓨팅 파워 개발 보고서,"이는 시간이 지남에, 신흥 경제와 디지털 경제의 인공 지능 점점 더 많은 응용 프로그램 시나리오가 될 것 이라고 언급 발표- 지금부터 2020까지 얼굴 인식, 음성 인식, 자연어 처리 및 기타 생체 인식 기술 및 차량 식별, 스마트 교차로, 스마트 가로등 및 기타 스마트 시티 기술은 인공 지능의 가장 일반적인 응용 프로그램이 될 것 이며, 2020 ~ 2025, 지능형 제조 및 스마트 홈 관련 기술이 성숙 될 것입니다,
가장 일반적인 ai 응용 프로그램 시나리오가 됩니다. 2025 이상에서는 지능형 의료, 자율 주행, 인텔리전트 어시스턴트 및 기타 관련 기술 및 정책을 형성 하 여 이러한 산업에서 ai 응용 프로그램을 개발 하 여 폭발적인 성장을 이룰 수 있게 될 것입니다.
보고서는 또한 인공 지능 컴퓨팅의 현재 개발의 주요 도전은 네 측면에 놓여 언급: 첫째, 컴퓨팅 파워의 개발은 아직 수요를 충족 하지 않은, 두 번째는 사용 가능한 데이터가 제한 되어 있습니다; 셋째, 실제 응용 프로그램 프로세스에 실험실에서, 많은 도전과 문제가 있습니다; 응용 프로그램 시나리오에서 완벽 한 산업 솔루션으로가는 데는 시간이 걸립니다.
gaozhhenki, 중국 공학 아카데미의 두 국 이사, 중국에서 인공 지능 응용 프로그램의 급속 한 발전에도 불구 하 고, 특히 미국과, 선진국에 비해, 우리는 인공 지능 핵심 기술 분야의 하드웨어 알고리즘에 있다, 아직 상당한 격차가 있다. 그의 관점에서, 응용 프로그램 터미널의 개발은 하드웨어 아키텍처 앞에서 멀리 떨어져 있지만, 지금 컴퓨팅 플랫폼은 인공 지능의 증가 하는 요구를 충족 하기 어려웠다.
밑바닥 구조의 건축을 강화 하 고 계산 능력을 강화 하는 방법 인공 지능의 발달의 중요 한 문제가 되었다. 인공 지능 나이, 누가 될 것입니다 | ' 첫 번째 생산성 '