人工智能的未来在哪?

人太坏了。在物理的世界里,人们不遵守规则,没有契约精神,对规则没有敬畏。

不知道大家对黑客松(Hackathon)了解多少呢?黑客松,又名黑客马拉松,源自于美国,顾名思义,就是一群计算机爱好者聚集一堂,在几十个小时里开发出一款软件,累了或坐或卧,现场休息,做完当场交作品,是“世界上最酷的开发者狂欢”。

往近了说,无人汽车,机器人工厂,智能翻译,肿瘤识别,甚至精密的外科手术,ai技术在各领域不断拓展。

要实现的最复杂的能力是那些需要与不受限制且以前没有准备好的环境进行交互的能力。设计具有这些功能的系统需要集成AI的许多领域的开发

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物理世界和数字世界有三个很显然的不同点

人工智能的未来在于我们,他的未来是机遇还是祸患都与我们有关,如果我们依赖于人工智能,那么他将会成为一个很大的祸患,人工智能是高于人类的智能产物,当他被人类控制时,他是会反抗的。

第三,人工智能算力会逐渐向边缘渗透,到2023年,将近20%用于处理AI工作负载的服务器将部署在边缘侧。

金斯顿大学最近举办了一次以医疗自动化为主题的黑客松, 超过 200 名学生、医疗专家和编程爱好者参加了这次活动,他们提出了多种新型人工智能解决方案来处理 NHS 医疗系统中的病历记录。

我这里是重造cpu和计算机,不是进制转换,三进制计算机比二进制计算机性能好,这可以由数学推导出,历史上只是因为成本原因没有产生三进制计算机,抛弃现在的二进制计算机,拥抱多进制计算机,现在AI发展感觉走错了路,走进了死胡同,重新在多进制计算机上用多进制语言编程,舍弃现在所有的编程语言,从源头开始,多进制计算机可以兼容低进制计算机。

大数据究竟是什么呢?大数据是食物,是机器人的食物,是Android和IPhone的食物。这是蛮恐怖的一件事情。我们人类是整个数字世界里的农民,在帮机器人生产食物。在数字世界里,我们每天都在产生各种数据信息,这些数据其实都是数字世界领域的食物。

人工智能发展未来可期!据工信部统计,2020年上半年中国人工智能核心产业规模达到770亿元,人工智能企业超过了260家,中国已成为全球AI独角兽主要集中地之一。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出,到2025年中国人工智能核心产业规模将超过4000亿元,带动相关产业规模将超过5万亿元。

机器的世界里,是讲规则的。未来,人大概是机器的宠物,就像我们现在养宠物一样。简单地说数字世界就是比特世界,是0和1的世界,在当下和未来,可以进一步地定义为“数字网络世界”。

量子计算,自带灵魂

要实现的最复杂的能力是那些需要与不受限制且以前没有准备好的环境进行交互的能力。设计具有这些功能的系统需要集成AI的许多领域的开发。我们特别需要知识表示语言,该语言将关于许多不同类型的对象,情况,动作等以及它们的属性以及它们之间的关系(尤其是因果关系)的信息进行整理。我们还需要可以以健壮和有效的方式使用这些表示形式的新算法,以解决问题并回答几乎所有主题的问题。最后,鉴于他们将需要获取几乎无限量的知识,因此这些系统将必须能够在其整个存在过程中不断学习。总共,设计将感知,表示,推理,行动和学习相结合的系统至关重要。这是一个非常重要的AI问题,因为我们仍然不知道如何集成所有这些智能组件。我们需要能够充分整合这些组件的认知架构(Forbus,2012)。集成系统是有一天实现通用AI的基本第一步。

第四,AI云服务(AIaaS)成为人工智能市场发展的重要驱动力,2018至2024年的年复合增长率预计将达到93.6%。

通往真正智能AI的道路将继续漫长而艰难。毕竟,这个领域只有60年的历史,而且正如卡尔·萨根(Carl Sagan)所观察到的那样,六十年在宇宙时间尺度上只是转瞬之间。加布里埃尔·加西亚·马尔克斯(GabrielGarcíaMárquez)在1936年的演讲(达摩克利斯的灾难)中更富诗意地指出:“自从地球上出现可见生命以来,为了让蝴蝶学习如何飞翔,蝴蝶必须经过3.8亿年,1.8亿年创造出一朵玫瑰,除了美丽之外,别无其他承诺,并创造了四个地质时代,使我们人类的歌唱能力比鸟类更好,并且能够死于爱情。”

第二,中国人工智能服务器将在未来五年保持高速增长,是整体服务器市场增长的核心驱动力。

在未来的活动中,我们认为最重要的研究领域将是混合系统,该系统将能够基于知识和记忆使用进行推理的系统的优势(Graves等,2016)与基于人工智能分析的人工智能相结合。大量数据,即深度学习(Bengio,2009年)。如今,深度学习系统受到所谓的“灾难性遗忘”的极大限制。这意味着,如果他们经过培训可以执行一项任务(例如玩围棋),然后经过培训可以做一些不同的事情(例如区分狗和猫的图像),则他们会完全忘记从上一项任务中学到的知识(在这种情况下,玩Go)。这种局限性有力地证明了这些系统至少在人类的学习意义上不会学习任何东西。这些系统的另一个重要限制是它们是“黑匣子”,无法解释。因此,研究如何通过添加允许他们解释如何达到建议结果和结论的模块来赋予深度学习系统以解释能力,将是有意义的,因为解释能力是任何智能系统的本质特征。 。由于能耗最终可能成为AI开发的主要障碍之一,因此还需要开发不需要训练大量数据的新学习算法,以及要实现这些数据的更加节能的硬件。相比之下,大脑要比目前实现最先进的AI算法所需的硬件高出多个数量级。

而在物理世界,基本粒子都是随着时间衰变的。光纤发明以后,数字世界中一个文件的基本运动速度是光速;而物理世界中,光速是极限。

以后我们谈饥荒,不再是说非洲有饥荒之类的,而可能是在说有一家公司因为没有拿到数据而快要倒闭了。

往远了说,未来学家库兹韦尔预言2020年人工智能会通过图灵测试,40年GNR技术将带给人类永生。尤瓦尔在《未来简史》里预言,ai会超过人类,并衍生出数据主义替代人文主义,智人会像尼安德特人成为历史。

这条路也许很长,但不妨碍我们思考。

很多,比如机器人,无人驾驶,未来全是人工智能

第五,AI基准测试逐步完善,MLperf、SPEC ML、AI-Rank等权威基准测试陆续推出,不仅仅为企业的成本效益提供参考,也为人工智能应用未来可持续发展的重要因素 。

随着AI算法突飞猛进的发展,越来越多的模型训练需要巨量的算力支撑,才能快速有效地实施,算力是未来人工智能应用取得突破的决定性因素。

物理世界中,我把红烧肉让你吃,我就没有了

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第一,人工智能芯片将继续呈现多样性的发展,GPU依然是数据中心加速的首选,占有95%以上的市场份额。

数字世界的一串数字,是不会衰变的

Online是数字世界的基本特征。物理世界就是原子、分子(包括基因)。数字世界和现实世界其实是分别属于两个底层逻辑。

无论未来的人工智能变得多么智能(甚至是普通的人工智能),它们都不会与人类的智能相同。正如我们所论证的那样,所有复杂智能所需的智力发展取决于与环境的相互作用,而这些相互作用又取决于身体,尤其是感知和运动系统。这以及机器将不会遵循与我们相同的社会化和文化习得过程这一事实,进一步强化了这样的结论,即无论它们变得多么复杂,这些智能都将与我们的智能不同。不同于我们的智力的存在,因此与我们的价值观和人类需求格格不入,这需要反思发展人工智能的可能的道德限制。

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人工智能的未来:走向真正的人工智能

强人工智能新思路,三进制计算机,多进制计算机,意识机

数字世界中,我把一个PPT给了你,我还有

结尾,真理如乘法表,不会因人的感情而消失。

近期,IDC与浪潮联合发布的《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》,提出了未来人工智能计算力发展的五个重要趋势:

这一次的黑客马拉松时长 9 小时,主题围绕着机器人组装、用户体验设计以及解决实际问题,这次的活动由人工智能顾问公司 Alphalake AI 举办,并且由机器人流程自动化领域的领导者 Automation Anywhere 公司赞助。

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