"la sociedad humana ha entrado rápidamente en la era de la sabiduría, ¿cuál es el núcleo de esta era de fuerza motriz, la productividad-se calcula!" en una reciente Conferencia de informática de la AI de 2018, patrocinada por la Facultad de ingeniería de la información y la electrónica, la Academia China de ingeniería, Wang endong, miembro de la Academia China de ingenieros, dio esta opinión. Wang endong dice que el PIB de un país tiene una clara correlación positiva con su poder computacional, con la clasificación del primer PIB del mundo, casi la misma que la de los 5 principales envíos de servidores globales. Los 10 primeros de la capitalización de mercado de hoy, como Apple, Amazon, Google, Facebook, alibaba, Tencent, etc., son, sin excepción, las principales empresas del mundo para la compra de servidores, lo que significa que están invirtiendo mucho en poder computacional.
En cierto sentido, el poder computacional es la productividad.
' Calcular ' el ' algoritmo ' ' datos ', conocido como la ' troika ' que tira de AI, en el aprendizaje de la máquina ' algoritmo ' continúa atravesando, la enorme explosión de ' datos ' de crecimiento en la actualidad, ' Computing ' puede convertirse en un motor dinámico de la inteligencia artificial florecer, muy esperado. De hecho, recordando la historia de la inteligencia artificial, no es difícil encontrar que el poder computacional juega un papel clave. Turing primero inventó la computadora, después de la invención de la inteligencia artificial, puede ser dicho que ningún cálculo no hay inteligencia artificial, e inteligencia artificial, de modo que la energía de cómputo tenga un impulso delantero, con la dirección del desarrollo.
", dijo Wang endong. La inteligencia artificial ha pasado por tres etapas desde su creación en 1956: la primera etapa es el vigésimo siglo 60-70 ' s, la inteligencia artificial intenta realizar la lógica de la máquina que razona la prueba a través de la computadora, pero es difícil de realizar finalmente. La segunda etapa es el siglo 20 70-90, la capacidad de la computadora ha progresado considerablemente durante las décadas anteriores, al intentar construir un sistema experto computarizado para resolver el problema, pero debido a que los datos están menos y demasiado limitados a los conocimientos y reglas empíricos, es difícil construir un sistema eficaz.
La tercera etapa es que los últimos años, basados en el desarrollo de la tecnología de redes neurales profundas, sólo entraron gradualmente en el período de desarrollo rápido.
"¿por qué AI tuvo un estancamiento de 30 años entre la segunda y la tercera etapa?" la Academia Americana de ingeniería, el profesor Kongkingshen de la Universidad de California en los Ángeles, lanzó el tema en la Conferencia.
En su opinión, en los últimos años, la inteligencia artificial ha podido volver a estallar, por un lado está Internet, la tecnología de la información, digital trajo grandes datos, según las estadísticas, toda la civilización humana ha obtenido todos los datos, 90% es los últimos dos años, por 2020, el mundo producirá la escala de datos para llegar a la actualidad 44 veces los tiempos. Gran parte de los datos se generan, se almacenan, se interconectan, se procesan y todo depende del cómputo. Esto es lo que dice Kongkingshen sobre ' por el otro ': el aumento del poder computacional.
En el 80, la gente usaba computadoras para realizar 2 millones a 3 millones instrucciones por segundo, y ahora puede tener 100 mil millones a 200 mil millones operaciones de instrucción por segundo. Desde este punto de vista, es el cálculo que ilumina la inteligencia artificial. Kongkingshen dijo, ' debido a estos poderes computacionales, la AI de hoy está en todas partes.
' Por supuesto, la inteligencia artificial, a su vez, presenta más demandas y desafíos para la informática.
Por ejemplo, la demanda de poder computacional por la inteligencia artificial ha sido muy superior a la tasa de crecimiento del rendimiento de la ley de Moore.
En otras palabras, necesitamos un poder computacional más fuerte.
La Conferencia publicó el "2018 China AI Computing Development Report," que menciona que con el tiempo, AI en la economía emergente y la economía digital serán cada vez más escenarios de aplicación- Desde ahora hasta 2020, incluyendo el reconocimiento de la cara, el reconocimiento de discurso, el proceso del lenguaje natural y la otra tecnología biométrica e identificación del vehículo, intersección elegante, luces de calle elegantes y la otra tecnología elegante de la ciudad será los usos más típicos de la inteligencia artificial, y 2020 ~ 2025, la fabricación inteligente y las tecnologías caseras elegantes serán
Se convierta en el escenario de aplicación de AI más típico; en 2025 y más allá, se formarán inteligentes de conducción médica, autónoma, asistentes inteligentes y otras tecnologías y políticas relacionadas para permitir el desarrollo de aplicaciones de AI en estas industrias para lograr un crecimiento explosivo.
El informe también menciona que el principal desafío del desarrollo actual de la informática de inteligencia artificial reside en cuatro aspectos: en primer lugar, el desarrollo del poder computacional aún no ha cumplido la demanda, el segundo es que los datos disponibles son limitados; en tercer lugar, desde el laboratorio hasta el proceso de aplicación real, hay muchos desafíos y problemas; se necesitará tiempo para llegar desde el escenario de la aplicación a la solución perfecta de la industria.
Gaozhengki, Director de la dos oficina de la Academia China de ingeniería, dijo que a pesar del rápido desarrollo de las aplicaciones de AI en China, en comparación con los países desarrollados, especialmente con los Estados Unidos, estamos en el algoritmo de hardware de la inteligencia artificial Core Technology Field, todavía hay una brecha significativa. En su opinión, aunque el desarrollo de la terminal de aplicaciones está muy lejos frente a la arquitectura de hardware, pero ahora la plataforma informática ha sido difícil de satisfacer las crecientes demandas de la inteligencia artificial.
Cómo consolidar la construcción del marco inferior y mejorar el poder computacional se ha convertido en el problema clave del desarrollo de la inteligencia artificial. AI Age, que se convertirá en | ' Primera productividad '