Machine Deep Learning Revolution
Die Machine Deep Learning Revolution hat ungefähr drei Wellen durchlaufen, die jeweils größer sind als die letzte. Die erste Welle um 2010 sah Durchbrüche in der Spracherkennung und ersetzte Markov -Modelle durch Deep Learning durch beispiellose Ergebnisse. Die zweite Welle ist der Durchbruch des neuronalen Netzwerks in der Bildung im Jahr 2012, was jenseits der Vorstellungskraft der Menschen liegt. Die jüngste dritte Welle von Sprachmodellen, die nahe oder sogar über die menschliche Ebene hinausgehen, hat die letzten 40 bis 50 Jahre Computerlinguistik, Forschung für natürliche Sprachverarbeitung, aufgehoben, ist ein revolutionärer technologischer Durchbruch.
Der Schlüssel zu großen Modellen ist, dass es einen Schritt vor dem Training in der Methode gibt, bei dem zuvor maschinelles Lernen entweder vom Menschen ausgerichtet oder maschinell erstellt wurde. Vorausbildung besteht darin, ein gesunden Menschenverstandssystem der Welt aufzubauen, basierend auf den Regeln, wie die Welt funktioniert. Diese Verbindung wird durch den gesunden Menschenverstand konstruiert, und der Effekt ist jenseits der Vorstellungskraft.
Das große Modell ist eine neue Methodik, die KI-menschliche Intelligenz verleiht. Tatsächlich besteht das große Modell darin, das menschliche Wissenssystem für die Domäne und das multi-industrische Wissen in das mathematische Modell des menschlichen nervEN-Netzwerks durch Super-Scale-Computerleistung einzugeben, und über das Computerparadigma verfügt es in vielen Feldern.
Unser Land jagt immer noch eine Bühne
Kann China in der neuen Runde des KI -Wettbewerbs schnell mithalten? Das Aufbau eines großen Modells erfordert mindestens Tausende von Chips, eine große Rechenleistung erfordert die Zusammenhänge zwischen Chips und die Verbindungsbande erfordert eine ultrahohe Bandbreite. Derzeit haben Chinas großes Modell in der Gesamtentwicklung der umfassenden Stärke und Innovation im Vergleich zu den Hauptunternehmen immer noch eine große Lücke.
Große Modelle haben auch Anwendungs- und Kostenprobleme. Derzeit sind die Kosten des Chips, insbesondere die Kosten für Schulung und Inferenz, hoch.
Berichten zufolge können KI -Chips in zwei Kategorien unterteilt werden: Trainingschips und Argumentationschips. Für große Modelle und KI -Algorithmen ist das Training nicht das Ziel, Inferenz und Anwendung sind das ultimative Ziel. In Bezug auf Schulungschips befinden sich viele Unternehmen in China aufgrund der begrenzten Produktions- und Fertigungsgeräte und -prozesse noch in der Aufholphase. Aufgrund der Fragmentierung der Szene gibt es viele Möglichkeiten im Bereich des Denkens, es gibt keine internationalen Standards und monopolistischen Unternehmen.
Künstliche Intelligenz ist eine industrielle Revolution, und jeder ist sehr besorgt darüber, wie künstliche Intelligenz mit der industriellen Digitalisierung kombiniert werden kann, um Industrialisierung, Unternehmen, Spezialisierung und vertikal zu erreichen. Obwohl es Zeit braucht, um die ursprüngliche Innovation nachzuholen, hat unser Land eine große Bevölkerung, viele Unternehmen und viele Szenen, die viele Innovationsmöglichkeiten bieten.
Es wird erwartet, dass die Branche einen Explosionszeitraum einleitet
Innovation erfordert die Kraft der Ökologie, die Kraft der Neugier. In den letzten zwei Jahren gab es viele disruptive Innovationen, und in Zukunft werden wissenschaftliche und technologische Innovationen entstehen. Chinas Anwendungsszenario -Datenvolumen ist groß, aber es fehlt ein Satz von Branchenstandardsystemen, und der Differenzierungsvorteil wird nicht wirklich durch technische Tools abgespielt. Es ist notwendig, Branchenstandards und technische Standards zu verwenden, um die Ziele und Auswirkungen der Eröffnung verschiedener Szenarien zu messen.
Wenn jede neue Generation von Technologien auftritt, sind die größten Nutznießer die Menschen, die am sensibelsten für Technologie sind, und der Schlüssel besteht darin, die Industrieanforderungen mit Technologie zu kombinieren, um das Beste zu tun. Künstliche Intelligenz ist ein äußerst effizientes Produktionsinstrument, das sich bald auf Tausende von Branchen auswirken wird.
In Zukunft hat jede Person möglicherweise drei Roboter: einen Service -Roboter zu Hause, einen Arbeitsroboter im Büro und einen Reiseroboter - ein fahrerloses Auto oder eine bemannte Drohne mit geringer Höhe. Diese drei Roboter können von großen Modellen oder neuen technologischen Wegen und KI -Fähigkeiten angetrieben werden, die sich aus großen Modellen entwickeln, und wir hoffen, dass sie alle Chips haben, die wir unabhängig entwickelt haben. In Zukunft werden Roboter uns helfen, besser zu arbeiten, zu leben und zu reisen. Um künstliche Intelligenz, digitale Wirtschaft, Chips der nächsten Generation und Anwendungsszenarien wird erwartet, dass die gesamte Branche in Zukunft eine explosive Zeit einleiten.