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发展人工智能三要素 未来人工智能会给世界带来什么改变

  新浪财经2019年2月16日讯  人工智能最早起源于1956年,其实在美国达特茅斯学院一对科学家聚在一起开了一个会,在这个会议上首次提出了人工智能的概念,从那以后人工智能就衍生出了很多研究流派,但都一直没什么大的突破。

  近几年的人工智能热度又热起来了,这个是ai庞大体系中的一个分支,是由连接主义衍生出来的机器学习,是指使用特定功能和场景的专用系统,目前虽为大家众所周知的是阿尔法狗机器,他是监督学习下的众多算法中的一种叫做深度学习算法,明白人工智能的第一个必备要素就是算法,对于ai来说算法是不可或缺的。

  那为什么人工智能这几年又火了呢?主要是由于这几年技术的快速发展,特别是移动互联网产业,非常大的这个数据提供了发展ai的另外两个必备条件算例和算据,算例就是用实现大规模并行计算的能力,2000年后呢深度学习使用的算例经历了从cpu到gpu,从单机到云的发展过程。未来还可能用到量子计算,还有一个呢就是算据也就是针对某个应用海量的有标签的数据。

  算例就是硬件芯片服务器,算据就是比如说你要训练一个识别马路上是否有逆行车辆的这个ai系统,那你必须提供大量关于马路交通状况的这个图片或者视频,其次呢你的数据必须要有标签,你必须在提供交通图片和视频中至少要打上有逆行车辆和无逆行车辆两种标签,这样你的系统才能在不断的对比和识别中总结出什么是有逆行车辆的特征,一般来说你提供的数据越多越丰富,你的深度学习系统准确度就越高。

  那现在的数据量有多大呢?全球在2015年产生的数据是多大呢?我们打个比喻就是必须要存在25g的蓝光光碟上的话,这些光碟都堆起来能从地球到月球,其中很多都是音视频图像文本这些非结构化的数据,可能占90%左右,但是绝大部分都没有得到有效的分析和利用,现在随着ai大数据产业的发展,华为g iv预测2015年全球产生的数据能达到180个gb。

  还用上面提到的蓝光光碟那堆起来可以往返月球11.3次,到那时其中80%的数据都能得到分析利用,目前为止我们已经知道发展ai的三要素是:算法,算例和算据。那么这三者之间是什么样的关系呢?针对不同的使用场景,我们可选择算法是不同的,趋于不同的算法和深度学习模型的复杂度所需的算例也是不同的,而深度学习往往需要大量的算例,当你搭建了一个针对某个应用系统的深度学习系统,你就需要提供大量的数据来不断地训练这个系统,以达到在实际应用中可以接受的准确度,所以说算法算例算据三类因素互相影响互相使用,这是以深度学习为代表的人工智能领域最重要的特征。

  预计2025年数据的利用率会达到80%,这将给世界带来什么样的改变呢?简单的说整个世界就会变得更加智能,家智能成为社会的主旋律,无论是对个人家庭还是组织都会从中受益。

 

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