Mašina revolucija dubokog učenja
Mašina revolucija dubokog učenja otprilike je prolazila kroz tri talasa, svaki veći od posljednjeg. Prvi val, oko 2010. godine, vidio je proboj u prepoznavanju govora, zamjenjujući Markovske modele sa dubokim učenjem, s neviđenim rezultatima; Drugi val je proboj konvolutne neuronske mreže u prepoznavanju slike u 2012. godini, što je izvan mašte ljudi; Nedavni treći val jezičnih modela, bliski ili čak izvan ljudskog nivoa, prevrnuo se u proteklih 40 do 50 godina računskih lingvistika, prirodne jezičke istraživanja, revolucionarno je tehnološki proboj.
Ključ velikih modela je da postoji korak predbilježbe u metodi, gdje je prethodno mašinsko učenje bilo ili ljudsko-izrađeno ili strojno izrađeno. Predbilježba je izgraditi zdrav razum sistem svijeta, na osnovu pravila kako svijet funkcionira. Ova veza je izgrađena kroz zdrav razum, a efekat je izvan mašte.
Veliki model je nova metodologija koja daje AI-u ljudsku inteligenciju. U stvari, veliki model je unošenje sistema ljudskog znanja i višeindustrijskog jezika u matematički model neuronske mreže nalik na ljudsku mozgu kroz super-razmjer računarsku snagu, a kroz računalnu paradigmu ima mogućnosti sadržaja i logičke rezonovanje u mnogim poljima.
Naša država još uvijek progoni fazu
U novom kolu AI konkurencije, može li Kina brzo nastaviti? Izgradnja velikog modela zahtijeva najmanje hiljade čipova, velika računarska moć zahtijeva međusobno povezivanje između čipova, a međusobna povezanost zahtijeva ultra brzinu propusnost. Trenutno, kineski veliki model u ukupnoj sveobuhvatnoj snazi i inovacijskom razvoju, u odnosu na glavna preduzeća još uvijek imaju veliki jaz.
Veliki modeli imaju i pitanja aplikacije i troškova. Trenutno je trošak čipa, posebno troškovi obuke i zaključivanja, visoki.
Prema izvještajima, AI čips se može podijeliti u dvije kategorije: čips za obuku i obrazloženje čipsa. Za velike modele i algoritme AI, trening nije cilj, zaključak i primjena su krajnji cilj. U pogledu čipsa za obuku, mnoga preduzeća u Kini još su u fazi nadoknade zbog ograničene proizvodnje i proizvodnje opreme i procesa. Postoji mnogo mogućnosti na polju obrazloženja, zbog fragmentacije scene, nema međunarodnih standarda i monopolističkih preduzeća.
Umjetna inteligencija je industrijska revolucija, a svi su vrlo zabrinuti zbog toga kako se umjetna inteligencija može kombinirati s industrijskom digitalizacijom za postizanje industrijalizacije, preduzeća, specijalizacije i vertikale. Iako je potrebno vrijeme da se nadoknadite originalne inovacije, naša država ima veliko stanovništvo, mnoga preduzeća i mnoge scene, koje će proizvesti mnoge mogućnosti inovacija.
Očekuje se da će se industrija poslužiti u periodu eksplozije
Inovacija zahtijeva snagu ekologije, snagu radoznalosti. U posljednje dvije godine bilo je mnogo razornih inovacija, a u budućnosti će se pojaviti više naučnih i tehnoloških inovacija. Kinaska količina podataka za scenarij aplikacija je velika, ali nedostaje mu set industrijski standardni sistem, a prednosti diferencijacije se ne odigrava putem tehničkih alata. Potrebno je koristiti industrijske standarde i tehničke standarde za mjerenje ciljeva i efekata otvaranja različitih scenarija.
Kada se pojavi svaka nova generacija tehnologije, najveći korisnici su ljudi koji su najosjetljiviji na tehnologiju, a ključ je kombiniranje potreba za industrijom s tehnologijom da učine najbolje. Umjetna inteligencija je izuzetno efikasan alat za proizvodnju koji će uskoro imati utjecaj na hiljade industrija.
U budućnosti, svaka osoba može imati tri robota: uslužni robot kod kuće, radni robot u kancelariji i putujućeg robota - automobil bez vozača ili niskoživotske drone. Ova tri robota mogu voditi velikim modelima ili novim tehnološkim stazama, a AI mogućnosti evoluirane iz velikih modela i nadamo se da svi imaju čipove koje smo samostalno razvili. Ubuduće će nam roboti pomoći da radimo, žive i putuju bolje. Oko umjetne inteligencije, digitalne ekonomije, čipove sljedeće generacije i scenarij aplikacija, očekuje se da će cijela industrija u budućnosti poslužiti u eksplozivnom periodu.