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大数据和人工智能离我们多远?

发布时间:2019-04-15 分类:趋势研究

1,无论你相信与否,AI已经来到。我们知道谷歌研发的自动驾驶汽车已经累积了数十万英里的安全驾驶记录,故此预计数年内这种无需人类驾驶的车辆将广泛投放市场。如今是讲究开放和合作的时代,交流与研究同等重要。无论你相信与否,AI已经来到,大部分机器学习算法都是基于概率论发展起来的科学,因此很多的实验都具有一定程度的随机性,这就为实验精准复现带来了难度。深度学习框架系统可以从底层提供解决这一问题的工具,让实验不再是一次性的结果,而是可重现、可共享的资料。这对促进研究的发展有着极其重要的作用。

2,随着全球科技变革深入推进,云计算、物联网、大数据和人工智能支持快速产品化,模型可随时部署。随着深度学习的快速发展,一些模型和技术已经具备了处理真实世界问题的能力,例如识别各种文字、识别语音、识别图像,等等。对于以往的一些技术而言,研究和应用之间往往存在较大的间隔,从学术界到工业界有一个转化的过程,马上要形成万物互联、万物智能的智能化新时代。但深度学习不同,在问题定义之初可能就已经是一个实际的具体问题,只有很少的抽象成分,所以往往模型只要一训练好,就可以立刻投入到生产系统中使用。物联网、大数据和人工智能一度让业界人士兴奋与不安,使普通百姓感到陌生和遥远的科技名词,如今正大踏步地走入人们的寻常生活,深度学习系统应该支持模型在训练和应用两方面灵活切换,随时将研究成果集成到产品中。

3,Google和百度等开启以智能为驱动的时代。虽然第一代深度学习系统DistBelief已经拥有很好的扩展性,但在灵活性方面的不足,使Google团队有动力开发第二代系统TensorFlow。它对于机器学习应用来说就如同Linux、iOS等操作系统一样,一方面为用户构建上层应用提供接口,让用户以此为平台,开发出各种各样的应用产品,另一方面管理和控制底层的计算机硬件和软件资源,以提高资源利用率,降低硬件差异等问题所带来的研发成本。

4,21世纪新科技革命迅猛发展,人工智能正孕育着新的重大突破,一旦突破将对科学技术、经济和社会发展产生巨大和深远的影响,深度学习的研究始终都是为了解决现实世界中存在的问题,所以在学术界不停探索新模型、新方法的同时,工业界也不断推出各种工具框架,促进研究和应用的发展。Google经过长期的研究和尝试,在实践的基础上推出了目前最优秀深度学习框架系统之一TensorFlow,这将深刻地改变经济和社会的面貌。智能问题的研究也成为当代最富有挑战性的课题。智能科学技术作为一门交叉科学,既是生命科学的精髓,更是信息科学的核心。