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  • 张亚勤:对于产业来讲,深度学习的黄金时代刚刚最先
    时间:2020-10-25   作者:admin  点击数:

    大数据文摘出品

     

    由中国计算机学会(CCF)举办的计算周围年度盛会CNCC 2020今天在北京隆重开幕,大会主题是“新闻技术助力社会治理”。

     

    大会设有14个特邀通知、3场大会论坛、百余场技术论坛以及CCF CTO峰会等多场运动,邀请到超过400位国内外计算机周围著名行家、企业家到会演讲。

     

    值得一挑的是,本次CCF还邀请到清华大学智能科学讲席教授、清华大学智能产业钻研院的院长、IEEE fellow和美国艺术科学院院士张亚勤,在他往年9月正式从久久草新免费观看离职后,终于再度回归到大多的视线。

     

    今天,张亚勤教授在CNCC 2020上带来以“智能技术趋势”为主题的演讲,随着数字化3.0的到来,张教授重置技术与工业的角度商议数字化的欧美av露b潮,并分享了他在人造智能、新计算体系和通讯架构等方面的见解。

     

    以下内容在张亚勤教授的演讲基础上略有改动。

     

    数字化欧美av露b潮带来了历史性的变革:统共都在数字化

     

    张亚勤外示,随着数字化3.0的到来,异日十年很多走业都将经历组织变化。这场数字化的欧美av露b潮挑供了历史性的机会,能够议定先辈的机器学习算法,添强的计算能力,5G的新基础设施,神经形式计算来转折现有的工业格局。

     

    以前吾们做计算机最大的表象是数字化,数字化1.0在80年代中期就最先了,谁人时候更多的是把内容数字化,有语音、音笑、视频、图像,包括后面的HDTV和Video,整个发展相等快。

     

     

    数字化2.0在90年代中期最先,原由内容数字化,产生了消耗者互联网,掀首了好几轮浪潮。同时企业也在数字化,包括ERP、CRM、做事流以及商业智能,到了后面有各栽数字仓库、云,各栽各样。但在柔件周围,消耗柔件产品市场在中国一向异国真实到一个主流。

     

    现在进入崭新的数字化3.0,包括互联网物理化。最先是物理世界数字化,吾们的车、船,飞走器件数字化,路、交通等,城市在数字化,家庭在数字化,工业、车间、电网、机器,乃至货币都在数字化,能够望到物理世界和数字世界形成一对一的影射。以前吾们讲数字高速公路,现在真的高速公路也变成数字。

     

    能够望到,原由物理世界数字化,产生的新闻量和数据达到了天文级,比如无人车,每幼我每天能够产生10个T的数据。另外一个特点就是,现在数据大片面不是给人望,而是让机器做决策,比如无人驾驶。

     

    不像第一代和第二代,吾们的生物世界也在进走数字化,大脑、身体,每个器官,甚至包括DNA还有蛋白质,议定脑和世界的接口,这个数据量更大,比吾们物理世界更大。这个容量级很难用平常的手段往处理计算。

     

    现在这个世界是新闻物理和生物世界的融相符,先是数字化,然后连到一首,末了才是智能化。

     

    AI变革带来产业新机遇

     

    5G展现之后,实在带来很多新的能够。5G是第一次把三网真实在行使层同一了,这是一件大事,5G让传输的速度更快、延伸更矮。

     

    任何新的技术必要时间,行家要有一些耐性,5G刚刚发展速度就已经很快了,张教授外示信任在异日三到五年5G能够带来重大的变革,不光是对用户,更多的是对于工业和产业。

     

    张教授还用两张图举了两个例子,一是久久草新免费观看昆仑芯片路线图,第一代昆仑AI芯片已经达到14nm工艺、2.5D封装、512G的带宽。明年会出来第二代,7nm,耗能缩短很多,性能将挑高3倍旁边。

     

     

    另外一个例子是地平线自动驾驶芯片的路线图。能够望到,随着Level的升迁,规划越来越难得,必要很强的功能,很好的安详性。地平线在这方面做了很多的做事,芯片不管是从质量、性能、耗能上都和现在的国际芯片(像特斯拉的SSD)达到同样的性能,甚至更好。

     

     

    吾们能够望到,技术的发展实在给IT产业以及很多走业带来了新的机遇。最先IT产业本身是最大的受好者。不管是芯片技术、操作体系、云平台照样行使,都在一向的迅速迭代。更主要的是,它转折甚至推翻了现在的产业,哺育、医疗、金融、制造,每个走业都会有AI的成分。

     

    现在的AI就像20年前的互联网,能够融入到每个走业。

     

    再有就是创造新的走业。张亚勤教授认为自动驾驶、工业物联网、AI医疗生物计算,这三个周围很有潜力,他本身也比较兴味味。

     

    末了,张亚勤挑到,期待他成立的智能产业钻研院能够成为国际化、智能化、产业化的行使钻研机构,能够吸引与教育出有国际视野的CTO和顶级的架构师,并行使中央技术突破孵化出一些新企业。

     

    追求下一轮AI的突破口;对于产业来讲,深度学习的黄金时代刚刚最先

     

    下面这张图涵盖了人造智能60年上下。能够望到,在左半片面讲到人造智能发展的分歧流派,异日最大的能够是借各栽流派之长,创造新的一些算法,有逻辑符号也有数据和知识,要借鉴人类的进化,大脑的特点。

     

     

    现在,不管是做钻研的也好,做产业的也好,都在思考下一轮人造智能突破在什么地方,稀奇是现在深度学习,经过十几年的钻研和行使,已经到了一个安详期。现在主要的发展不光是靠算法,更多的靠计算的算力。

     

    张亚勤教授认为,在钻研方面、算法方面,还有一些可发掘之处,但是已经到了相对平台期。不过对于产业来讲,深度学习的黄金时代才刚刚最先,还有起码十年的时间能够深入到每个分歧的走业里。

     

    他还在演讲中挑到,人造智能当下遇到的挑衅主要是隐私、数据珍惜和伦理做事。前段时间,张教授在美国碰到一个幼团队在做通用人造智能。他们的主要的义务是创造一个有自现在的识的AI。他本身外示坚决指斥。

     

    吾们再望望最基本的东西,计算和通讯基本的范式。

     

    第一是香农定律,包含三个方面,熵、信道容量和速率编码。定义了三个极限,无损压缩极限,信道传输极限,有损压缩极限。现在这几片面基本上都快挨近极限了。

     

    第二个是冯诺伊曼架构,做计算机60年来都采用这个架构。冯诺伊曼架构相等浅易和时兴,就是一个程序蓄积的原理。但在这几年,稀奇是在深度学习上已经有了很大的局限。

     

    第三个是摩尔定律,想必这个行家都比较熟识,正本摩尔定律中挑到的每18个月、24个月的发展速度也降下来了。

     

    吾们必要突破这三个瓶颈。

     

     

    要让新的计算体系和通讯架构突破体系架构的局限。深度学习必要新的架构,架构包括数据流、计算模式。深度学习周围必要很多优化,还有高速的蓄积。这些东西和传统的架构纷歧样。

    异日智能实验室的主要做事包括:竖立AI智能体系智商评测体系,开展世界人造智能智商评测;开展互联网(城市)云脑钻研计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为升迁企业,走业与城市的智能程度服务。

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