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云计算实现IT投?#23454;?#21033;用率最大化,让人工智能享
2017-09-29

AlphaGo 战胜人类冠军,人工智能再次成为世界焦点。由于棋类游戏通常被认为是 人类智慧的浓缩,可作为检验智力程度的试金石,AlphaGo 战胜曾获得世界冠军的人类 九段围棋高手李世石,是历史上第一次机器在最高难度的棋类项目——围棋上战胜了人 类,继 IBM 超级计算机深蓝后,人工智能再次成为世界焦点。

  AlphaGo 核心系统主要为值网络、策略网络、蒙特卡洛搜索树等,其使用蒙特卡洛 树搜索(Monte Carlo tree search),借助值网络(value network)与策略网络(policy network)两种深度神经网络,通过值网络来评估大量选点,策略网络选择落点。

  人工智能发展历史和理论派别

  1956 年在 Dartmouth 会议上,第一次提出了人工智能这个词,?#20004;?#20026;止已有 60 年,今天的技术井喷来源于六十多年的持续前进。

  人工智能简单讲即是由机器来仿真或模拟人智能的系?#24120;?#20854;研究包含了?#35780;懟?#35268;划、 学习、交流、感知、移动、操作等,目前?#20113;?#26234;能级别归纳为感知、决策、反馈三个层 次。

人工智能三个层次


     一、人工智能发展历史分析

       继潜水艇、汽车、飞机等模仿生物的发明诞生后,人类开始研究模仿大脑思维运作 的机器——即计算机,而计算机科学的发展促成了人工智能。1950 年,阿兰.图灵以图 灵测试来判定计算机是否智能,即如果一个机器能够与人类对话而不被发现是机器身 份,那么这个机器具备智能。

人工智能发展历史

 

       人工智能第一次浪潮在 1956 —1974 年,达特茅斯会议推动了第一次人工智能浪 潮出现,当时出现了增强学习的雏形、第一个计算机神经网络感知器(深度学习模型)、 第一个能够模拟人活动的机器人 Robot C

       20 世纪 70 年代末,神经网络学习由于理论缺失和计算机有限的内存及处理速度, 发展陷入?#32479;?#26399;。直到 20 世纪 80 年代中期,MLP(多层感知器)、ID3 算法(决策树算 法)等各种算法的提出并应用到实际,机器学习开始复苏。

       第二次浪潮在 1990s-2000s, 新理论、新理念、摩尔定律都使 AI 迎来曙光。

       进入二十一世纪,?#20004;?#20154;工智能迎来第三次浪潮,机器学习大大放光芒。2006 年, 机器学习领域的泰斗 Hinton 和他的学生 Salakhutdinov在《 Scince》上 发表了一篇文章, 开启了深度学习的热潮。前期监督深度学习算法的理论研究和工程化的成熟,计算机运 算能力大幅提升,云计算、大数据、移动互联网融合推动了人工智能加速发展。

       当前,人工智能已在众多方面取得了突破性进展:机器学习进入增强学习算法阶段 (从?#25105;?#21021;始状态开始,机器与外部环境持续交互,通过不断试错和累积回报来学习” 最佳策略)、机器语音识别形成产业链、视觉识别逼近奇点、情感算法进入新阶段、神经 元芯片取得关键性成功等。

       相关报告:智研咨询发布的《2017-2022年中国人工智能市场分析预测及发展趋势研究报告

       二、人工智能三大理论派别                                      

       人工智能理论领域呈现三足鼎立的?#32622;媯?#20998;别为联结主义、符号主义、行为主义。 符号主义注重人脑的抽象思维特性,联结主义讲究模仿人的形象思维特性,行为主义强 调人类智能的行为特性及其进化过程,三大学派各有所长。

人工智能三大理论派别

 

       目前发展最火的是深度学习,深度神经网络,属于联结主义?#29615;?#21495;主义代表成就是 上个世纪的专家系?#24120;?#26426;器人控制则属于行为主义的领域。

       人工智能感知、计算、学习技术变革

       人工智能致力于用机器模拟人类行为,实现人类智慧才能实现的事情。人类的发展 在其一?#35762;?#36890;过工具拓展自身,人工智能的发展亦是如此

       2020 年有 500 亿个连?#30001;?#22791;

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       二、云计算和大规模 GPU 并行计算是深度学习进一步发展的运算能力基础。

       人工智能进行深度学习需要将数以万计的?#35745;?#22768;音视频收集存储起来,收集数据、 查询数据、处理数据的数亿次运作需要强大的计算能力。

       云计算以整合、共享?#25237;?#24577;的?#24067;?#35774;备供应来实现 IT 投?#23454;?#21033;用率最大化, GPU TPU 的加入,让人工智能享受了计算性能的大步提升。

        CPU 计算,到 GPUGraphic Processing Unit)、 FPGA(现场可变成门阵列)、TPU Tensor Processing Unit)等超速处理?#24067;?#21457;展起来后,?#24067;?#23494;集计算能力升级换代。

       CPU 遵循冯诺依曼架构,核心是存储程序,顺序执行,在更大规模和更快速度的运 行上效率不高。

       GPU 内部结构控制相对较为简单,对 cache 需求较少,可针对密集的、高并行的计 算,其单位面积拥有的处理单元更高,更擅长图像并行计算。

       FPGA 是一种半定制集成电路,通过可编辑的连接,可以将 FPGA 內部的逻辑块连接 起来,其运行速?#35748;?#23545;较慢,但是成本?#31995;汀?/span>

FPGA结构图

 

       TPUTensor Processing Unit)微软为机器学习定制的芯片,效能更高,已应用在 “google 街景提高地图与导航的准确性以及 AlphaGo 的?#24067;?#24179;台,未来将应用在更多 人工智能平台上。

       三、按照机器学习模型的层次结构可分为浅层学习和深度学习。

       浅层学习模型包含不超过一层或两层的非线性特征变换,包括获取数据、特征表达 和机器学习部分。深度学习对叠多个层次,其特征学习能力更为优异,通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据,学?#26696;?#26377;用的特征。

浅层学习和深度学习的结构区别

浅层学习和深度学习的结构区别

 

       面对海量数据,深度学习算法区别于传统算法的标记学习和有监督学习(即必须人 为干预对样本进行标注才能让机器学会如?#38382;?#21035;特定对象),采用?#28216;?#26631;记的数据开始学 习,通过训练自行掌握概念,最后输出结果随着数据处理量的增加而更加准确。深度学 习能让机器具备自主学习的能力,从而真正意义上引爆了机器学习的浪潮。

       产业链完备,期待商业价值落地

       AI 产业层链可分为基础层、技术层、行业应用层。

       基础层包括芯片、传感器、存储设备等?#24067;?#21450;大数据资源;技术层包括机器学习、 自然语?#28304;?#29702;、计算机视觉等;应用层主要分布在金融、医疗、安?#39304;?#25945;育等领域。

人工智能产业链层次


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