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快速了解人工智能,人工智能視頻

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現(xiàn)在的人工智能系統(tǒng)可以使用成百上千個(gè)GPU來提升的計(jì)算能力 。而人工智能之所以最近兩年才火起來 ， 是因?yàn)閾碛杏?jì)算、算法和大數(shù)據(jù)這三大支撐力！首先看看計(jì)算力方面的提升 。所以說 ， 有了計(jì)算的基礎(chǔ) ， 加上算法的突破與數(shù)據(jù)洪流的爆發(fā)成就了人工智能獲得突破、走向應(yīng)用 。
人工智能為什么這么火？

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謝邀！人工智能(AI)從被提出到現(xiàn)在 ， 已有超過60年的發(fā)展歷程 ， 雖然中間也經(jīng)歷過暫短的熱潮 ， 都沒有真正火起來 ， 而直到去年3月阿爾法狗打贏了世界圍棋冠軍李世石 ， AI才掀起了新一輪的熱潮 。這輪熱潮 ， 在谷歌、Facebook 、微軟、BAT等企業(yè)投資推動(dòng)下 ， 讓AI走到大眾視野 ， 也走向?qū)嶋H應(yīng)用 。而人工智能之所以最近兩年才火起來 ， 是因?yàn)閾碛杏?jì)算、算法和大數(shù)據(jù)這三大支撐力！首先看看計(jì)算力方面的提升 。
計(jì)算是AI發(fā)展的基礎(chǔ) 。在20年前 ， 一個(gè)機(jī)器人 ， 當(dāng)時(shí)是用32 個(gè) CPU ， 達(dá)到120MHz的速度 ， 而今天一臺(tái)小小服務(wù)器的計(jì)算速度已是20年前最快計(jì)算機(jī)的60倍 ?，F(xiàn)在的人工智能系統(tǒng)可以使用成百上千個(gè)GPU 來提升的計(jì)算能力 。這使得處理學(xué)習(xí)或者智能的能力得到比較大的增強(qiáng) 。之前用 CPU一個(gè)月才能出結(jié)果 ， 然后再去調(diào)整參數(shù) ， 一年只能迭代12次 。
GPU產(chǎn)生后大幅提升了計(jì)算量 ， 現(xiàn)在用 GPU 可以一天就出結(jié)果 ， 迭代的更快 。再看看算法方面的更新 。以人臉識(shí)別為例 ， 在 2013 年深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到人臉識(shí)別之前 ， 各種方法的識(shí)別成功率只有不到 93% ， 低于人眼的識(shí)別率 95% ， 因此不具備商業(yè)價(jià)值 。而隨著算法的更新 ， 深度學(xué)習(xí)使得人臉識(shí)別的成功率提升到了 97% 。
這才為人臉識(shí)別的應(yīng)用奠定了商業(yè)化基礎(chǔ) 。而歷經(jīng)了十多年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展所積累的數(shù)據(jù)資源 ， 為AI提供了充足的“養(yǎng)料” 。例如 ， 在 AlphaGo 的學(xué)習(xí)過程中 ， 核心數(shù)據(jù)是來自互聯(lián)網(wǎng)的 3000 萬(wàn)例棋譜 ?；ヂ?lián)網(wǎng)和智能手機(jī)的快速普及催生了海量數(shù)據(jù) 。無(wú)論是人們無(wú)論是用手機(jī)、跑步、看電視還是行駛在車流中 ， 幾乎所有的活動(dòng)都會(huì)留下數(shù)字足跡 ， 海量數(shù)據(jù)已匯成數(shù)據(jù)洪流 。
【快速了解人工智能,人工智能視頻】AI界的泰斗、加拿大多倫多大學(xué)的Hiton教授早在2006年就提出了深度學(xué)習(xí)的概念 ， 直到最近幾年深度學(xué)習(xí)才逐漸應(yīng)用起來 ， 是因?yàn)樗惴ǖ母乱搽x不開大數(shù)據(jù)和計(jì)算力的支持 。深度學(xué)習(xí)模型只有通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練才能獲得理想的效果 。相應(yīng)地 ， 海量數(shù)據(jù)的運(yùn)算處理也必須有強(qiáng)大的計(jì)算作為支撐 。所以說 ， 有了計(jì)算的基礎(chǔ) ， 加上算法的突破與數(shù)據(jù)洪流的爆發(fā)成就了人工智能獲得突破、走向應(yīng)用 。

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