"A sociedade humana entrou rapidamente na era da sabedoria, o que é a principal força motriz desta era, a produtividade - é o cálculo!" Na 2018 Conferência de Computação de Inteligência Artificial do Ministério da Informação e Engenharia Eletrônica da Academia Chinesa de Engenharia, acadêmico da Academia Chinesa de Engenharia Wang Endong, cientista chefe do Grupo Inspur, deu essa opinião.
Wang Endong disse que o PIB de um país tem uma correlação positiva significativa com seu poder de computação.Os 5 principais países em termos de PIB global estão quase em linha com os 5 principais envios globais de servidores.Os 10 principais capitalistas de mercado atuais, como a Apple. Amazon, Google, Facebook, Alibaba, Tencent e assim por diante, sem exceção, estão entre as principais empresas do mundo em termos de compras de servidores - o que significa que estão investindo pesado em poder de computação. Disse que o poder de computação é produtividade.
'Cálculo' 'Algoritmo' 'Dados', conhecido como o 'Troika' que puxa inteligência artificial, no 'algoritmo' de aprendizado de máquina continua a romper, o enorme crescimento explosivo de 'dados' hoje, 'cálculo' pode se tornar inteligência artificial O potente motor de energia é altamente antecipado.
Na verdade, recordando a história do desenvolvimento da inteligência artificial, o poder de computação pode facilmente encontrar onde jogar um papel fundamental. 'Turing primeira invenção do computador, após a invenção da inteligência artificial, podemos dizer que não há cálculo não é inteligência artificial, mas a inteligência artificial, de modo que o poder de computação Com a força motriz do progresso, há uma direção de desenvolvimento. ”, Disse Wang Endong.
AI levantados desde 1956, passou por três fases: a primeira fase é de 60 a 70 anos do século 20, a inteligência artificial, tentando alcançar um raciocínio lógico para provar a máquina do computador, mas no final é difícil implementar uma segunda fase Sim. 1970 e 1990, o poder de computador do que nas décadas anteriores tem havido progressos consideráveis, desta vez tentando resolver o problema do sistema especialista baseado em computador, através da criação, mas porque menos dados é a experiência muito limitada e conhecimento e regras, é difícil Construindo um sistema efetivo O terceiro estágio é o desenvolvimento da tecnologia de redes neurais profundas nos últimos anos, e gradualmente entrou em um período de rápido desenvolvimento.
"Por que a inteligência artificial teve uma estagnação de desenvolvimento de 30 anos entre a segunda e a terceira fases?", Disse o professor da UCLA, Cong Jingsheng, acadêmico da Academia Americana de Engenharia, durante a conferência.
Em sua opinião, nos últimos anos, a inteligência artificial foi capaz de romper novamente.Por um lado, a Internet, informatização e digitalização trouxeram grandes dados.De acordo com as estatísticas, 90% de todos os dados obtidos pela civilização humana são os dois últimos. O número de dados gerados pelo mundo chegará a 44 vezes hoje até 2020.
Assim, a quantidade de dados gerados, armazenamento, conectividade, processamento por trás disso é que confiar em são calculados Cong Jingsheng disse 'mão' :? Aumentos no poder de computação nos anos 1980, as pessoas usavam computadores. Pode executar de 2 a 3 milhões de instruções por segundo e agora pode ter de 100 a 200 bilhões de instruções por segundo.
Nessa perspectiva, são os cálculos que iluminam a inteligência artificial, e Cong Jingsheng disse: "Devido a esses poderes de computação, a inteligência artificial atual está em toda parte".
É claro que a inteligência artificial, por sua vez, coloca mais demandas e desafios na computação, por exemplo, a demanda por poder computacional da inteligência artificial está muito além da taxa de crescimento de desempenho da Lei de Moore.
Em outras palavras, precisamos de mais poder de computação.
A conferência divulgou o "Relatório de Desenvolvimento de Competências de Inteligência Artificial de 2018 China", que menciona que, com o passar do tempo, a inteligência artificial será usada cada vez mais nas economias emergentes e na economia digital -
A partir de agora começando a 2020, incluindo reconhecimento de face, reconhecimento de voz, processamento de linguagem natural e outra tecnologia biométrica e identificação de veículos, gestão de tráfego inteligente, tecnologias inteligentes de rua inteligentes da cidade, como a inteligência artificial serão os cenários de aplicação mais típicas; e 2020 ~ 2025 , tecnologias de fabrico e casa inteligente inteligentes vai amadurecer e tornar-se os cenários mais comuns de aplicação de inteligência artificial; 2025 e além, inteligente médico, piloto automático, assistentes inteligentes e outra modelagem técnica e política relacionada, aplicação de inteligência artificial para promover estas indústrias Consiga um crescimento explosivo.
O relatório também mencionou que os principais desafios dificultando o desenvolvimento da computação em inteligência artificial que actualmente quatro aspectos: primeiro, o desenvolvimento ainda não atingiu a demanda de poder de computação, o segundo é a quantidade limitada de dados disponíveis, o terceiro é do laboratório para processo de aplicação prática, também enfrenta muitos desafios e problemas, em quarto lugar, os cenários de aplicação para fornecer soluções completas para a indústria precisa de tempo.
Diretor da Academia Chinesa de Engenharia Segunda Câmara colégio Qi disse que, embora a aplicação da inteligência artificial, o desenvolvimento de rápido, mas em comparação com os países desenvolvidos, especialmente os Estados Unidos, no campo da tecnologia de inteligência algoritmos de hardware núcleo artificiais, ainda existem lacunas significativas.
Em sua opinião, embora o desenvolvimento de terminais de aplicativos tenha ficado muito à frente da arquitetura de hardware, agora é difícil para as plataformas de computação atenderem às crescentes necessidades computacionais da inteligência artificial.Como fortalecer a arquitetura subjacente e melhorar o poder computacional tornou-se inteligência artificial. A questão fundamental do desenvolvimento.