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2017AI发展回顾:为更快、更强的人工智能奠定基础

时间:2018-07-31 15:07  编辑:澳门新永利,新澳门永利,澳门新永利官网

人工智能就像现在的‘狂野西部’,高通的图形主管Tim Leland在本月早些时候告诉我,该公司推出了最新的高端移动芯片。Snapdragon 845的设计初衷是更好地处理人工智能计算任务。这是科技行业痴迷于人工智能的最新成果。没有一家公司想被甩在后面,无论是通过优化硬件来进行人工智能处理,还是通过机器学习来加快任务,每个主品牌都在人工智能领域投入了大量资金。但是,尽管人工智能在2017年已经渗透到我们生活的方方面面,但革命才刚刚开始。

这可能是一个很有用的时间点,可以被用来来澄清人工智能通常是各种不同技术的统称。我们的数字助理中有人工智能,比如Siri、Alexa、Cortana以及Google Assistant。你会在facebook的Messenger聊天工具上发现人工智能,比如facebook的自动回复功能。它被定义为由机器显示的智能,但也指计算机在没有人类指令的情况下进行操作。然后是机器学习,也就是电脑自学如何完成人类所做的事情。例如,最近,美国麻省理工学院的人脸识别系统学会了如何识别人类,就像人类一样,无需创作者的帮助。

重要的是不要混淆这些概念——机器学习是人工智能的一个子集。让我们使用机器学习这个术语,当我们专门讨论神经网络和像google的TensorFlow库这样的模型时,AI指的是机器人、设备和软件,它们可以完成他们已经学过的任务。

今年,人工智能变得如此智能,以至于电脑打败了人类,赢得了一个完美的吃豆人的分数,甚至还与超级大明星的游戏玩家保持同步。人们开始在医学中使用人工智能来预测疾病,以及在社交网络上发现有自杀倾向的用户。人工智能还开始编写音乐和写电影剧本。

无论你在哪里,总有一些人想要把人工智能应用于某个事物中。这一切都得益于谷歌、微软及其同行在今年继续投资的神经网络,收购了人工智能创业公司,并推出或扩大了人工智能部门。机器学习的进步很快,而且明年还会继续改善。

在进入2018年之际,最大的变化之一就是机器学习模式从云计算向手机端的转变。今年,谷歌、Facebook和苹果推出了移动版本的机器学习框架,让开发者可以在自己的应用中加速基于人工智能的任务。芯片制造商也纷纷为机器学习设计移动处理器。华为、苹果和高通今年都调整了各自的最新芯片组,通过提供专门的神经核心来更好地管理与人工智能相关的工作负载。不过,除了iPhone版的face ID和华为Mate 10 Pro上的微软翻译,我们还没有看到针对人工智能芯片带来益处的具体实例。

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