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业界动态 下一代计算:人工智能的黄金时代

2016-02-25作者:贾维斯来源:未知次阅读

人工智能

 

新智元编译1

Chris Dixon身兼创业者(Hunch联合创始人、Founder Collective联合创始人)和投资人(多家科技企业,包括Skype、Foursquare、Kickstarter等的早期个人投资者)双重角色,对初创企业投资有丰富的实战经验。

全文部分

计算行业的进展主要发生在两个几乎互相独立的周期循环中:金融的周期和产品的周期。最近有许多关于我们在金融周期中身居何处的文章。金融市场总是受到大量关注,它们的波动难以预测,有时甚至无法控制。而与之相比,产品周期受到的关注相对较少,虽然它才是真正让计算行业得以进步的驱动力。我们可以通过研究历史并推广到未来的情况来尝试理解和预测产品周期。

 

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大约每隔10~15年会产生一个新的计算时代

科技产品的周期是平台和应用互相之间的强化交互(reinforcinginteractions)。新的平台产生新的应用,而新的应用又转而让新的平台更具价值,创造出一种积极的反馈循环。每时每刻都在发生更小的、分支性质的科技循环,但是每隔一段时间——从历史来看,大概是每10~15年——重要的新周期就会启动,彻底改变计算行业的面貌。

 

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金融周期和产品周期几乎是互相独立的

 

个人电脑(PC)使得企业家们创造出了文字处理应用、表格应用、以及许多其他的桌面应用。互联网催生了搜索引擎、电子商务、电子邮件和短讯、社交网络化、SaaS商务应用、以及许多其他的服务。智能手机产生了移动短讯、移动社交网络、以及拼车之类基于需求的服务。现在,移动时代我们刚走过一半,很可能接下来还会看到更多的创新不断涌现。

每一个产品时代都能被分为两个阶段:

1)孕育期,新的平台刚刚被公布,但是非常昂贵、不完善,并且/或者使用不便。

2)成长期,一个能解决这些问题的新产品问世,开启一段高速增长时期。

AppleII是在1977年发布的(而Alt人工智能r是在1975年),但是真正开启PC成长期的却是1981年IBMPC的发布。

 

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每一年的PC销量(单位为千)

互联网的孕育期是在80年代和90年代早期,当时它基本上是学术圈和政府所使用的一个基于文字的工具。1993年Mos人工智能c浏览器的出现开启了互联网的成长期,自那时起互联网的繁荣发展从未停止。

 

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全球互联网用户增长

90年代就出现了功能型手机(非智能手机),而21世纪初期出现了Sidekick和Blackberry等智能手机的雏形,不过智能手机真正的成长期开始于2007年到2008年,先是iPhone面世,再是Android发布。自此,智能手机就受到越来越多人青睐——现在,大约有20亿人拥有智能手机。到2020年,全球将有80%的人都拥有一台智能手机。

 

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全球每年智能手机销量(单位为百万)

如果这种10~15年的周期模式还将持续,那么下一个计算时代就将在未来数年进入繁荣发展的成长期。这也就意味着我们已经站在了它的孕育期中。硬件和软件方面都有一些重要的趋势,能让我们一窥下一个计算时代。在这里,我将梳理这些趋势,随后探讨未来将会是什么样子。

硬件:小型,廉价,并且无处不在

在大型计算机的时代,只有大型组织才能负担得起供养一台计算机的成本。小型计算机让更小的组织也能够负担得起,PC让家庭和办公室能够负担得起,而智能手机让个人能够负担得起。

 

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计算机正在稳步缩小

我们现在进入了一个处理器和传感器越来越小、越来越便宜的时代,这使得未来计算机的数量将会超过人类的数量。这有两个原因。

第一个原因是,过去50年间半导体行业都在持续进步着(摩尔定律)。

第二个原因是ChrisAnderson所谓的“智能手机之争的和平红利”:智能手机成功到让其他竞争者望尘莫及,使得大量投资涌向处理器和传感器方面。如果你拆开一台现代的无人机、VR头戴式设备、或是物联网设备,你会发现其中大部分都是智能手机会有的零件。

在现代的半导体时代,重心从单独的CPU转向了特殊芯片的集合,这也被称为系统级芯片(systems-on-a-chip)。

 

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计算机价格始终在稳步下降

典型的系统级芯片中,捆绑了高能效的ARMCPU以及特殊用途的芯片,比如专注于图像处理、交流、能源管理、视频处理等不同方面的芯片。

 

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RaspberryPiZero:只需5美元的1GHzLinux计算机

这种新的架构让基础计算机系统的价格从大约100美元下降到了大约10美元。RaspberryPiZero是一款1GHz的Linux计算机,你只需要花5美元就能买下它。用差不多的价钱,你还可以买到可以运行Python、具备wifi功能的微型控制器(microcontroller)。这些芯片很快就会降到连1美元都不用的地步了。届时,往计算机中添加几乎任何东西都会变得很合算。

与此同时,高端处理器领域仍然有让人瞩目的进展。其中尤为重要的是GPU(图像处理器),最好的GPU产自Nvidia。GPU的实用性不只在于传统图像处理方面,也在于机器学习算法和虚拟现实/增强现实的设备。Nvidia的路线图中预见到未来几年间将会发生重大的性能提升。

 

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Google的量子计算机

一项或许会成为黑马的技术是量子计算,它现在基本上还只处于实验室中,但是如果能形成商用的话可能将会为某些类别的算法带来量级的性能提升,比如生物领域和人工智能领域的算法。

软件:人工智能的黄金时代

今天的软件领域中有许多令人兴奋的事正在发生。分布式系统是一个不错的例子。随着设备的数量爆炸式增长,有一些事情正在变得越来越重要:

1)多台机器间的并行任务。

2)设备间的交流和协调。能引起人们兴趣的分布式系统技术包括Hadoop和Spark之类用于并行处理大数据问题的系统,以及用于确保数据和资产安全的比特币技术和区块链技术。

不过,也许最激动人心的软件突破正在人工智能(人工智能)领域中发生。人工智能的漫长历史伴随着炒作和破灭。AlanTuring自己曾经预测,到2000年时,机器将能够成功地模仿人类。而我们现在有理由认为人工智能可能终于进入了它的黄金时代。

“机器学习是一种核心的、变革式的方法,我们能借此重新思考我们正在做的一切事情。”——SundarPich人工智能,GoogleCEO

人工智能领域中,很多目光都聚焦在深度学习上。2012年Google的一个计划使用了大批计算机来学习识别YouTube视频中的猫咪。这个计划现在极为出名,也让深度学习这种机器学习技术变得炙手可热。深度学习基于的神经网络技术可以被追溯到1940年代,而神经网络的死灰复燃是几个因素组合的结果,包括新算法、廉价的并行计算、以及唾手可得的大型数据集。

 

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ImageNet挑战赛的错误率(红线是人类水平的表现)

仅仅将深度学习当做硅谷的另一个流行语而不加理会似乎是个诱人的想法。然而,这种狂热在理论和现实世界问题上都得到了令人印象深刻的证据支持。例如,ImageNet挑战赛——一项流行的机器视觉比赛——冠军的错误率在采用深度学习技术之前大概处于20%~30%的水平之间。使用深度学习技术以后,每一届挑战赛中脱颖而出的算法,准确率都在稳步提升,到2015年时已经超过了人类的水平。

与深度学习相关的许多论文、数据集、以及软件工具都已经被开源了。这带来了民主化效应(democratizingeffect),让个人和小型组织也能够搭建出强大的应用。WhatsApp只用了50位工程师就搭建出了一个服务9亿用户的全球短讯系统,而之前世代的短讯系统都需要数以千计的工程师才能搭建出来。这种“WhatsApp”效应正在人工智能领域中出现。Theano和TensorFlow之类的软件工具,加上用于训练的云端数据中心以及部署起来不算昂贵的GPU,使得小型工程师团队也能搭建起技术最前沿的人工智能系统。

例如,这是一个程序员独自用TensorFlow做的一个业余项目,实现为黑白照片上色的功能:

 

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左边:黑白色;中间:自动上色;右边:真实颜色

而这里是一个小型创业公司创造的实时物体分类器:

 

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Teradeep实施物体分类器

这当然是由科幻电影中知名的一幕场景而衍生出的应用:

 

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终结者(1984)

由大型科技公司发布的第一款深度学习应用是Google照片的搜索功能,它聪明到让人震惊:

 

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用户(在没有元数据的情况下)搜索“大本钟”照片

我们不久之后就会见到,所有的产品在智能上都会有明显的升级:语音助手、搜索引擎、聊天机器人、3D扫描仪、语言翻译器、汽车、无人机、医疗影像系统、以及更多其他的产品。

“很容易就能预测到之后10000间初创企业的商业计划:往某样东西上加入人工智能。这是一笔好生意,并且已经开始出现了。”——KevinKelly

制作人工智能产品的初创企业将会需要把目光聚焦在特定的应用上,以此与那些已经把人工智能置于发展重心的大型科技公司相竞争。人工智能系统随着收集到的数据越来越多会变得越来越好,这意味着良性的数据网络循环(更多的用户→更多的数据→更好的产品→更多的用户)。绘制地图的初创企业Waze使用这种效应生成了比它那些资金多得多的竞争者们更好的地图。成功的人工智能初创企业会采用类似的策略。

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编辑:贾维斯 关键词: 下一代 黄金时代 新智元 编译 Chris 计算 人工智能

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