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东莞机房建设公司解析新一代人工智能技术的历程

作者:创通宝 来源:创通宝 发表时间: 2018-09-04 17:53 浏览次数:

今天 东莞机房建设 公司解析新一代人工智能技术的历程,我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。明确了计算是AI发展的重要推动力,人工智能是目前人类社会面临的最重要的技术变革,也是国家发展的重大战略机遇。规划中多次提出要重

 今天东莞机房建设公司解析新一代人工智能技术的历程,我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。明确了计算是AI发展的重要推动力,人工智能是目前人类社会面临的最重要的技术变革,也是国家发展的重大战略机遇。规划中多次提出要重点对人工智能的计算的理论与模型、芯片与系统、平台与环境等进行深入研究提前布局创新突破。
       东莞安防监控称如果说第一次工业革命是信息化、第二次工业革命是电气化、第三次工业革命是信息化、那么第四次工业革命就是智能化,人工智能就是新时代的电力。
      1956年特茅斯会议,计算机科学家首次提出“人工智能”的概念,希望用计算机构造与人类智慧类似的机器,并在科研实验室中不断探索研究。由于受到算法、算力等多方面因素的影响,人工智能技术和应用发展经历了多次高潮和低谷。2006年以来,以深度学习为代表的机器学习算法在机器视觉和语音识别等领域取得了显著成功,识别准确性大幅提升,令人工智能再次受到广泛关注。另外,云计算大数据等技术在提升运算速度和降低计算成本的同时,也为人工智能的发展提供了丰富的数据资源,协助训练出更加智能的算法模型。
      作为新一轮产业变革的核心驱动力,人工智能在孕育新技术新产品的同时,也对传统行业进行了巨大赋能,推动经济结构的重大变革,实现社会生产力的整体提升。人工智能将人从枯燥的劳动中解放出来,越来越多的简单性、重复性、危险性任务由人工智能系统完成,减少人力投人和提高工作效率。人工智能还可以在教育、医疗、养老、环保、安保、司法等领域得到广泛应用,提高公共服务精准化水平和人民生活品质;人工智能可对基础设施和社会安全运行的态势准确感知和预测,主动做出决策反应,提高社会治理能力和水平。
      不同的人工智能方法帮助解决不同类型的问题,经典机器学习适于统计问题和推荐引擎。深度学习适于图像/语音识别、自然语言处理、模式识别检测,推理适于供应链、数据库欺诈检测、波动分析新兴方法适于生物序列对比等。简单说,人工智能是能够感知、推理、行动和适应的计划;机器学习是性能随时间推移和数据增加而逐步提升的算法;深度学习是机器学习的一个分支,通过多层神经网络在海量数据中进行学习。
      机器学习是通过各种算法从大量的数据中学习和训练如何完成任务,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。机器学习比较适合的应用领域是计算机视觉,需要手工开发编写各种算法,模型仍然是人工的,存在知识获取难、知识领域窄、推理能力弱,实用性差等问题。随着计算处理能力和学习算法的发展,多层人工神经网络推动人工智能进入繁荣期。人工神经网络是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种模型,按不同的连接方式组成不同的网络,它是模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式,每个神经元通过某种特定的输出函数,计算处理来自其它相邻神经元的加权输入值。神经元之间的信息传递的强度,赋予加权值,算法不断自我学习和调整这个加权值。神经网络算法的核心就是计算、连接、评估、纠错、反复训练,主要特点是非线性、分布式、并行计算、自适应、自组织。
       由于神经网络依赖海量数据和大量运算进行调制训练,对于计算速度、网络速度、内存容量、数据规模等各方面提出了更苛刻的要求。而1999年nvidia推出的GPU芯片,在设计时,最底层的算术逻辑单元擅长大规模并行计算,特别适合神经网络所需要的大量矩阵计算操作。2007年,nvldia推出了cuda并行计算开发接口,使得开发者可以更方便地使用GPU开发应用软件。凭借GPU的爆发,人工神经网络实现了多层多元拓展,2012年,通过“丢弃算法”和“激励函数”优化的卷积神经网络,赢得ImageNet冠军,证明了机器学习能在可控的计算成本内快速输出更加准确的结果。 
        以上文章是由东莞机房建设公司/整理提供。