AI三大突破推动了人们期待已久的人工智能的到来.doc

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1、AI三大突破推动了人们期待已久的人工智能的到来近年来的三大突破推动了人们期待已久的人工智能的到来。　　1.廉价的并行计算　　思考天然就是一个并行过程，数十亿神经元同时运作来创造同步的皮层计算波。为了打造作为AI软件主要架构的神经网络，需要多个不同的进程同时进行。神经网络的每一个节点都大致代表大脑的一个神经元，与周边节点互动，理解接收到的信号。为了理解一个说出来的词，程序必须能听到所有相关的音素；为了识别一张图片，它需要看到每一个像素以及周边像素；这些都是需要深度并行计算的任务。但直到最近，通常的计算机芯片都只能一次处理一项任务。　　这一切从十多年前就开始改变了，图形处理单元（GPU）芯片的出

2、现，可以用来满足视频游戏中繁重的视觉和并行计算需求，即每秒需要多次重新计算数百万像素。这一任务需要一块专门的并行计算芯片，作为PC主板的补充。这种并行图形处理芯片奏效了，游戏性大幅飙升。到2005年，GPU价格大降。2009年，斯坦福大学的吴恩达（AndrewAI三大突破推动了人们期待已久的人工智能的到来近年来的三大突破推动了人们期待已久的人工智能的到来。　　1.廉价的并行计算　　思考天然就是一个并行过程，数十亿神经元同时运作来创造同步的皮层计算波。为了打造作为AI软件主要架构的神经网络，需要多个不同的进程同时进行。神经网络的每一个节点都大致代表大脑的一个神经元，与周边节点互动，理解接收到的

3、信号。为了理解一个说出来的词，程序必须能听到所有相关的音素；为了识别一张图片，它需要看到每一个像素以及周边像素；这些都是需要深度并行计算的任务。但直到最近，通常的计算机芯片都只能一次处理一项任务。　　这一切从十多年前就开始改变了，图形处理单元（GPU）芯片的出现，可以用来满足视频游戏中繁重的视觉和并行计算需求，即每秒需要多次重新计算数百万像素。这一任务需要一块专门的并行计算芯片，作为PC主板的补充。这种并行图形处理芯片奏效了，游戏性大幅飙升。到2005年，GPU价格大降。2009年，斯坦福大学的吴恩达（AndrewNg，现已加入百度）及其团队意识到，GPU芯片可以并行运行神经网络。　　这一发

4、现释放了神经网络新的可能性，使得神经网络节点的连接数可达数亿。传统处理器计算一个一亿节点神经网的所有级联可能性需耗时数周。而吴恩达发现，一个GPU集群完成同一任务只需一周。如今，诸多使用云的公司使用运行在GPU之上的神经网络，比如识别照片中用户好友的Facebook，为其5000万订户提供可靠推荐的Netflix。　　2.大数据　　每一种智能都需要教育。就算是天生能进行分类的人脑，也需要看到十几个例子，才能分辨猫和狗。这一点对于人工智能而言更是如此。即便是编得最好的程序也需要玩至少一千局国际象棋才能表现良好。AI突破的部分原因是我们收集到的海量数据，为训练AI提供了所需的材料。巨型数据库、自

5、追踪、网络cookie、在线足迹、TB级存储、十几年的搜索结果、维基百科以及整个互联网都成了让AI变得更聪明的老师。　　3.更好的算法　　数字化神经网络发明于20世纪50年代，但计算机科学家们花了数十年时间来驾驭100万到1亿个神经元之间庞大的组合关系。解决问题的关键是按层来组织神经网络。就比如识别人脸这个相对简单的任务。当一个神经网络中有一组比特被发现符合某个模式（比如眼睛）时，这一结果就会传输给神经网络的另一层来进一步解析。下一层可能会将两只眼睛组合到一起，然后将这一有意义的结果传输给下下一层，而下下一层又可以将这一结果与鼻子的模式联系在一起。识别一个人脸可能需要几百万个节点（每个节点都

6、会生成供周围节点使用的结果），层数可达15层。2006年，当时供职于多伦多大学的GeoffHinton对这一方法进行了一次关键改良，并将它命名为“深度学习”。他能从数学上优化每一层的结果，从而使学习速度加快。几年后，深度学习算法被移植到GPU上，速度提升巨大。深度学习算法并不足以保证复杂的逻辑思考，但它是目前所有AI必不可少的组成部分，包括IBM的Watson、Google的搜索引擎以及Facebook的算法。　　　　这一由并行计算、大数据和深度学习算法组成的完美风暴使得进行了60年的AI一夜成真。而这一交叉也表明，只要这些技术趋势延续下去（也没有理由不延续），AI将继续得到改进。　　随着改

7、进的继续，这一基于云的AI将日益成为我们日常生活不可或缺的一部分。但这一切都有代价。云计算遵循收益递增的法则（有时候也被称为网络效应），即网络越大，增长越快。网络越大，对新用户的吸引力就越大，从而使得网络变得更大，这又进一步增大了吸引力，如此往复。提供AI的云也遵循同样的法则。越多人使用AI，AI就会变得越聪明。一旦一家公司进入这一良性循环，它就会变得更大，增长得更快，没有任何新兴竞争对手能与之匹敌。因此，未