当下社会(huì)投资风口,大(dà)致分为
人工智能、
区块链和(hé)
物(wù)联网。从上帝(dì)视角来看,这三种企业技术背(bèi)后的(de)驱动因素都是数据。所以人们更愿(yuàn)意(yì)相信,在互联网时代,“数据就是新(xīn)的石油。”
人工(gōng)智能的发展(zhǎn)痛点
“人工智能(néng)”一词最(zuì)初是在1956年DARTMOUTH学会上提出,主要包含三个核心部分:算法、算力及数据。
更通俗的解释就(jiù)是,如果把人工智能(néng)比作建(jiàn)造太空火箭,那么(me)数(shù)据和算力(lì)就是燃料,算(suàn)法就是(shì)发动机。
大(dà)数据(jù)时代的(de)数据隔离
从数(shù)据的角度(dù)来看,人工智(zhì)能就像一只需要非常庞大的数据来“饲养(yǎng)”的动物。
因为(wéi)人(rén)工智能在构思机器学(xué)习方(fāng)法,需要(yào)足够多的数据来验证和训(xùn)练,从而使数(shù)据(jù)的收集、共享、分析以及基于这(zhè)些数据的决策自动(dòng)化成为了可能。
但当(dāng)下的很多数据(jù)大(dà)都掌握在中心化的(de)企业(yè)手中,如Google、Facebook、BAT等。
一(yī)些AI发展所需的训(xùn)练(liàn)数(shù)据,诸如:个人的消费(fèi)记录、医疗(liáo)数据、教育数据、行为(wéi)数(shù)据等,不仅不能随(suí)意地(dì)被个人支(zhī)配,且中心化严重,数据流通市场还未形成。
AI的高(gāo)速发展,在造就了大数据的同时,也被大(dà)数据时代带来的信息(xī)孤岛(dǎo)所束缚。
计算(suàn)量倍增的压(yā)力
从(cóng)人工(gōng)智能发展的关键(jiàn)节点来看:1975年之后(hòu),学者开始着手研究BP(Back Propagation,后向传(chuán)播)算法。
1986年(nián)之后,研究上基(jī)本实现了BP网络,同期计(jì)算机硬件能力快速提升;2006年之后,随着移动互联网发展,海量数据爆发,深度学习(xí)算(suàn)法在语(yǔ)音和视觉识别上实现(xiàn)突破,人工智能商业化(huà)高(gāo)速发展。
如同 OpenAI 最近的(de)一份报(bào)告所述,自2012年以来(lái),最大(dà)的(de)AI培训运行中(zhōng)使(shǐ)用的计算量(liàng)呈指数增长(zhǎng),为3.5个月的倍增(zēng)时间(相比之下,摩尔定律(lǜ)有 18个月的倍(bèi)增期(qī))。自2012年以来(lái),该指标增(zēng)长了300,000多个(18个月的(de)倍增期仅增(zēng)长(zhǎng)了12倍)。
OpenAI 报告:人工(gōng)智能与计(jì)算
这一时期,计算的改进是人(rén)工(gōng)智能(néng)进步的关键(jiàn)原因。
然而如果继续按照这种趋(qū)势发展下去,许多(duō)配(pèi)置就需要(yào)更新。也(yě)就是说,一个企业用于处理数(shù)据的(de) GPU 等各式各样的芯片(piàn),每年可能(néng)需要(yào)提高差不(bú)多 5-10 倍的(de)性能,才能(néng)勉强追上企(qǐ)业(yè)AI发展的步(bù)伐,而这些飞快(kuài)的(de)更(gèng)新迭代也需(xū)要大量投(tóu)入资金。
也(yě)就是说,传(chuán)统人工智能不(bú)仅在数据层面上面临着被大(dà)型机(jī)构垄断等(děng)困(kùn)境,在(zài)算(suàn)力层(céng)面上面临(lín)着购置(zhì)硬件资(zī)源导(dǎo)致的资金难题,在算法层面(miàn)上面(miàn)临着算(suàn)法运行不稳定等难题。
这些暂(zàn)且还未提(tí)及数据来源、质量以及隐私等诸多亟待解决(jué)的问题。
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