浅谈人工智能AI算法

开课吧小白2021-04-13 16:46

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我们以前讨论电脑或者移动终端时,离不开硬件、软件和应用的范畴。讨论人工智能时,同样离不开硬件、算法和数据这三个要素。

简单来说,中国人工智能发展在硬件上的差距,远没有在算法的差距来得大。

计算机硬件技术的发展一直伴随着通用性和专用性的矛盾,通用的设计普适性强,但对于某一类特殊计算,性能就会打折扣,如果做个比喻的话,就是瑞士军刀和菜刀的区别,也可谓术业有专攻。

在这样的背景下,人们开始研发用于神经网络算法和机器学习的专用芯片。

如今,以通用图形处理器(GPGPU)为基础的NVIDA在深度学习市场占有一席之地,谷歌凭借16年发布的张量处理器(TPU)成为后起之秀。

通过与自家的人工智能开发系统TensorFlow相结合,谷歌也形成了一套完整的人工智能开发环境。

国内人工智能芯片创新同样非常活跃,在人工智能芯片的竞赛中与国外不相上下。

一直在说未来是人工智能的时代,但是未来离我们有多远这是一个容易为忽略的问题,或者说这是媒体或者一些机构可以去避开的问题,大方向上人工智能是未来发展的主流这是没有问题的,但是要走多久没有人能保证。其实我们还处在“on in AI”初期的初期。

人对于新事物的认知都会经历四个阶段:无知无畏、无知有畏、有知有畏、有知无畏,对领域内知识的掌握程度,决定了对该领域的态度。而人工智能基本上算是个新兴领域,该领域的知识还在挖掘的起步阶段,各种不切实际的猜想会比较多些。

人工智能竞赛终将走向人才竞争,科技竞争的本质最终还是人才的竞争,美国人工智能相关的从业人员和公司数量现在也遥遥领先。

2012年前,中国活跃的人工智能创业公司还要多于美国,但是在2012年却被美国反超,美国与人工智能有关的企业数量远超中国。

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