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一、人工智能的发展里程碑
二、当前人工智能的发展特点
1.人工智能进入高速发展阶段
2.人工智能元年
三、人工智能高速发展的三大引擎
1.算法突破
2.算力飞跃
3.数据井喷
四、AI的机遇
五、AI人才的缺口
六、行业AI 人工智能算法#xff0c;万物互联#xff…目录
一、人工智能的发展里程碑
二、当前人工智能的发展特点
1.人工智能进入高速发展阶段
2.人工智能元年
三、人工智能高速发展的三大引擎
1.算法突破
2.算力飞跃
3.数据井喷
四、AI的机遇
五、AI人才的缺口
六、行业AI 人工智能算法万物互联超强计算将推动云计算发生质变。
一、人工智能的发展里程碑 人工智能的发展里程碑如下
1. 1956年达特茅斯会议。这是人工智能领域的第一次重要会议该领域的名字也在这次会议上确定。
2. 1957年第一个成功的机器翻译系统。美国退役军人管理局Vetrans Administration通过机器翻译系统将俄语翻译成英语。
3. 1958年人工智能语言LISP的发明。LISP被认为是第一个真正意义上的人工智能语言。
LISP语言的发明时间是1958年。LISP是由John McCarthy在MIT人工智能实验室发明的是第一个真正意义上的函数式编程语言。LISP语言在人工智能领域有着重要的地位它的主要特点是支持递归和动态存储分配这使得它成为了AI领域的首选语言之一。在LISP的基础上不断发展出了许多变体如Scheme和Common Lisp等在人工智能、数学计算和其他领域都有着广泛的应用。
4. 1975年专家系统的发明。专家系统是一种基于规则和知识的人工智能系统。
5. 1981年连接主义的发明。连接主义是一种基于神经网络的人工智能方法。
6. 1997年IBM的Deep Blue超级计算机击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。
7. 2011年IBM的Watson超级计算机在美国电视节目Jeopardy中击败了两位知名的竞赛选手。
8. 2016年阿尔法狗击败围棋世界冠军李世石。这是人工智能领域的又一次重要的发展。
9. 2018年GAN的发明。GANGenerative Adversarial Networks是一种基于机器学习的人工智能方法被认为是目前人工智能领域的一项突破性技术。 这些里程碑标志着人工智能领域的重要发展推动了人工智能在多个领域的应用包括医疗、金融、教育等。
二、当前人工智能的发展特点
1.人工智能进入高速发展阶段 从1956年至今人工智能起起伏伏走过了将近70年。
超大规模的训练数据、复杂的深层模型和分布式并行训练造就了这一崛起的变革力量。
从起步到反思、应用、低迷、稳步和蓬勃发展人工智能必将迎来高速发展的阶段。
2.人工智能元年 2016年是人工智能元年这一年发生了如下大事件。 深度学习技术的突破深度学习是人工智能的一个重要分支它依赖于大量的数据训练算法模型能够模拟人类神经元的工作方式。2016年深度学习技术在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等方面取得了重大进展。 AlphaGo战胜人类围棋冠军2016年3月谷歌旗下的AlphaGo人工智能系统在围棋比赛中战胜了历史上最好的人类围棋选手之一李世石这标志着人工智能在复杂游戏上的突破也引发了公众对人工智能的关注。 自动驾驶技术的发展2016年许多汽车制造商和科技公司开始投入大量资源研发自动驾驶技术。特斯拉、Uber等公司的自动驾驶汽车逐步进入市场并在一些地区进行测试这表明自动驾驶技术已经进入实际应用阶段。
综上所述2016年是人工智能元年的说法得到了广泛认同。
在这一年深度学习算法、算力、应用领域的落地以及由此导致的投资规模激增促使人工智能在这一年取得的重大进展和应用趋势为后续的人工智能发展奠定了基础。
三、人工智能高速发展的三大引擎
1.算法突破
人工智能高速发展的原因有很多其中算法突破的作用是至关重要的。
深度神经网络大规模、无监督、多层次语音、图片等非结构化数据处理能力的突破
第一深度学习算法被广泛应用。深度学习算法可以处理非常庞大的数据集并且可以自我学习和优化从而可以处理复杂的任务如图像识别、语音识别、自然语言处理等。这使得人工智能在许多领域如医疗、金融、安全等方面得到了应用。
第二算法的优化。人工智能算法在过去十年中经历了许多改进这些改进包括网络结构的优化优化算法的速度和效率提高模型的鲁棒性以及更好地利用大量数据进行训练等。这些优化使得人工智能算法更加准确和可靠。
第三开源框架的出现。许多人工智能算法已经作为开源框架发布例如TensorFlow、PyTorch、Caffe等这使得许多研究人员和开发人员可以共享和访问这些算法而无需从头开始开发。
综上所述算法突破的作用是促进了人工智能的快速发展和应用。随着技术的不断进步和算法的不断优化我们相信人工智能在未来将会有更加广泛的应用。
2.算力飞跃
算力飞跃是人工智能高速发展的重要原因之一。
CPU-GPU-TPU计算效率和速度大幅提升云边缘计算低成本海量计算光刻技术突破芯片越来越小算力越来越强
在人工智能算法中特别是深度学习算法中需要处理大量数据和复杂的计算需要使用大量的计算资源。随着计算技术的不断发展和硬件设备的不断升级计算机的算力得到了很大提升这使得人工智能算法得以更好地应用和发展。
CPU、GPU和TPU都是计算机的处理器但它们有一些不同的特点和应用场景。
CPU中央处理器CPU是计算机中最基本的处理器是计算机的大脑主要负责控制计算机的运行和执行计算任务。CPU的核心数一般较少但每个核心的处理能力非常强大适合处理各种计算任务。在人工智能领域中CPU主要用于一些简单的计算任务或者数据预处理等。
GPU图形处理器GPU最初是为了处理图形渲染而设计的具有高并行处理能力适合处理大量的图形计算如图像处理和三维建模等。而在深度学习领域中GPU可以高效地执行大量的矩阵操作加速神经网络的训练和推理。因此GPU成为了深度学习算法广泛使用的硬件平台之一。
TPU张量处理器TPU是由谷歌公司开发的专门用于加速人工智能处理的处理器具有优异的计算性能和低能耗特点。TPU专门处理张量Tensor运算可以高效地执行大规模的神经网络推理并且能够支持更大规模的模型和更高的精度要求。使用TPU可以大幅度提高深度学习算法的训练和推理速度。目前TPU主要应用于谷歌的机器学习服务中但也逐渐被其他公司和研究机构采用。
张量这个词最近大家估计经常听就是这段大模型套壳把开源模型的张量重新命名作为自己的原研大模型发布的事。
除此之外云计算、分布式计算等技术的发展也为人工智能提供了更加强大的计算能力和更加优化的计算环境。这使得人工智能算法可以更加高效地进行开发和部署。
3.数据井喷
互联网50亿的连接物联网500亿的连接
做出一个大模型容易但是数据训练和标注就不是一般的机构和组织能够去做的了。马斯克呼吁大模型开源是因为ChatGPT从开源到闭源了其实开源了一般人也模仿不来。
感兴趣可以参考我的文章【AI】马斯克说大模型要开源我们缺的是源代码附一图看懂6大开源协议-CSDN博客
数据井喷在人工智能高速发展的原因中起到了重要作用。以下是数据井喷对人工智能发展的几个关键作用 提供海量学习材料数据井喷意味着大量的数据可用这为人工智能算法提供了海量的学习材料。通过学习和分析这些数据人工智能模型能够从中提取出有用的特征和模式进而改进其性能和准确性。 促进深度学习发展深度学习是人工智能领域的重要分支它依赖于大量的数据进行训练。数据井喷为深度学习模型提供了规模庞大且多样化的数据集使得深度学习算法能够更好地学习和理解复杂的数据模式进而在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得突破性成果。 提高模型泛化能力数据井喷使得人工智能模型可以接触到更广泛的数据类型和场景从而提高了模型的泛化能力。泛化能力是指模型在处理未见过的数据时能够准确地进行预测和决策的能力。通过接触到多样化的数据模型能够更好地适应各种实际情况提高其实用性和可靠性。 推动技术创新和应用拓展数据井喷催生了对更高效、更强大的人工智能技术的需求。为了满足这一需求人工智能领域的研究者和工程师们不断推动技术创新开发出更先进的算法和模型。同时大量的数据也为人工智能的应用拓展提供了可能使得人工智能技术能够应用于更多领域如医疗、金融、交通等。
四、AI的机遇
AI的发展是中国再一次弯道超车的历史机遇。
而且中国有海量的数据资源丰富的人力资源从科学家到数据训练师等。
技术的积累人才的储备充裕的资金利好的政策巨大的市场
中国必将是人工智能的沃土。
五、AI人才的缺口
根据领英的数据人工智能专业人才全球规模在2017年是190万当然经过5年的发展已远远不止这个数据。我们可以看看各个国家的人才数据比例作为参考。
当时
美国有85万印度15万英国14万而中国只有5万
不用太去关注人才的数量从规模上中国肯定是有缺口的这里存在大量的机会。
人工智能是中国弯道超车的机会同时也是很多人的。
六、行业AI
对于将产业互联网作为战略的腾讯等机构来说很早就在提中国人工智能的机遇在垂直应用也就是行业应用确实也是如此。
搜索、语音识别、指纹、人脸、自动驾驶太多的技术积木诞生将搭建出人类文明新的高度。
人工智能已经被广泛应用于各行各业
1. 金融领域人工智能应用于欺诈检测、信用评估、风险管理等。
2. 医疗领域人工智能应用于医学影像分析、疾病诊断、药物研发等。
3. 零售行业人工智能应用于商品推荐、定价预测、库存管理等。
4. 制造业人工智能应用于质量控制、设备预测性维护、生产流程优化等。
5. 教育领域人工智能应用于个性化教育、智能评估等。
6. 交通领域人工智能应用于智能交通管制、自动驾驶等。
7. 安防领域人工智能应用于人脸识别、安全追踪等。
8. 农业领域人工智能应用于智能农业、作物生长分析等。
以上是一些人工智能应用的典型案例但随着人工智能技术的不断发展未来还将有更多的行业应用场景出现。
未完待续
