Machine Deep Learning Revolution
De machine Deep Learning Revolution is ruwweg door drie golven gegaan, elk groter dan de vorige. De eerste golf, rond 2010, zag doorbraken in spraakherkenning, ter vervanging van Markov -modellen door diep leren, door ongekende resultaten; De tweede golf is de doorbraak van convolutioneel neurale netwerk in beeldherkenning in 2012, die de verbeelding van mensen te boven gaat; De recente derde golf van taalmodellen, dicht bij of zelfs buiten het menselijk niveau, heeft de afgelopen 40 tot 50 jaar computationele taalkunde, onderzoek naar natuurlijke taalverwerking, vernietigd, is een revolutionaire technologische doorbraak.
De sleutel tot grote modellen is dat er een pre-trainingsstap in de methode is, waar eerder machine learning door mensen gericht of machinaal was gemaakt. Pre-training is om een gezond verstandssysteem van de wereld te bouwen, gebaseerd op de regels van hoe de wereld werkt. Deze verbinding wordt geconstrueerd door gezond verstand en het effect is buiten de verbeelding.
Het grote model is een nieuwe methodologie die AI mensachtige intelligentie geeft. In feite is het grote model om het cross-domein en multi-industrie menselijk kennissysteem in te voeren in het wiskundige model van het mensachtige brain neurale netwerk door middel van superschalige rekenkracht, en via het computerparadigma heeft het inhoudelijke productie en logische redeneermogelijkheden op vele gebieden.
Ons land achtervolgt nog steeds een podium
Kan China in de nieuwe ronde van de AI -competitie snel bijhouden? Het bouwen van een groot model vereist ten minste duizenden chips, grote rekenkracht vereist interconnectie tussen chips, en interconnectie vereist ultrahoogsnelheid bandbreedte. Op dit moment heeft het grote model van China in de algemene uitgebreide kracht- en innovatieontwikkeling, vergeleken met de hoofdbedrijven, nog steeds een grote kloof.
Grote modellen hebben ook problemen met toepassingen en kosten. Momenteel zijn de kosten van de chip, met name de kosten van training en gevolgtrekking, hoog.
Volgens rapporten kunnen AI -chips worden onderverdeeld in twee categorieën: trainingschips en redeneerchips. Voor grote modellen en AI -algoritmen is training niet het doel, de gevolgtrekking en de toepassing zijn het ultieme doel. In termen van trainingschips bevinden veel ondernemingen in China zich nog steeds in de inhaalfase vanwege de beperkte productie- en productieapparatuur en -processen. Er zijn veel kansen op het redenering van de redenering, vanwege de fragmentatie van de scène zijn er geen internationale normen en monopolistische ondernemingen.
Kunstmatige intelligentie is een industriële revolutie en iedereen maakt zich zeer zorgen over hoe kunstmatige intelligentie kan worden gecombineerd met industriële digitalisering om industrialisatie, onderneming, specialisatie en verticaal te bereiken. Hoewel het tijd kost om de oorspronkelijke innovatie in te halen, heeft ons land een grote bevolking, veel ondernemingen en veel scènes, die veel innovatiemogelijkheden zullen produceren.
Van de industrie wordt verwacht dat hij een explosieperiode inluidt
Innovatie vereist de kracht van ecologie, de kracht van nieuwsgierigheid. In de afgelopen twee jaar zijn er veel verstorende innovaties geweest en zullen in de toekomst meer wetenschappelijke en technologische innovaties ontstaan. Het datavolume van China is groot, maar het ontbreekt aan een set industriestandaardsysteem en het differentiatievoordeel wordt niet echt gespeeld via technische hulpmiddelen. Het is noodzakelijk om industriële normen en technische normen te gebruiken om de doelen en effecten van het openen van verschillende scenario's te meten.
Wanneer elke nieuwe generatie technologie verschijnt, zijn de grootste begunstigden de mensen die het meest gevoelig zijn voor technologie, en de sleutel is om de behoeften van de industrie te combineren met technologie om het beste te doen. Kunstmatige intelligentie is een uiterst efficiënte productietool die binnenkort een impact zal hebben op duizenden industrieën.
In de toekomst kan elke persoon drie robots hebben: een servicerobot thuis, een werkrobot op kantoor en een reisrobot - een auto zonder bestuurder of een bemande drone op lage hoogte. Deze drie robots kunnen worden aangedreven door grote modellen of nieuwe technologische paden en AI -mogelijkheden die zijn ontwikkeld uit grote modellen, en we hopen dat ze allemaal chips hebben die we onafhankelijk hebben ontwikkeld. In de toekomst zullen robots ons helpen werken, leven en reizen. Rond kunstmatige intelligentie, digitale economie, chips van de volgende generatie en applicatiescenario's wordt verwacht dat de hele industrie in de toekomst een explosieve periode inluidt.