先进的芯片与计算能力是人工智能的基础
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从产业结构角度看,广义的人工智能包括基础层、技术层和应用层。基础层包括硬件资源和数据资源,硬件包括计算芯片、存储设备以及视觉、声觉等感知传感器,数据资源包括语言、图片、视频等数据和云计算平台。技术层主要是深度学习模型和算法,包括核心计算智能算法、感知智能算法、认知智能算法及行动执行算法等。人工智能的基础根据人工智能的产业结构可以看出,基础层的计算能力与数据资源和技术层的算法与模型是整个人工智能的骨架,对整个产业具有核心的价值与意义。根据《大数据智能》的说法,人工智能的三大核心技术为:深度学习、知识图谱、先进计算能力。深度学习对应技术层的算法,知识图谱对应基础层的数据资源,先进计算能力对应基础层的计算资源。人工智能产业全景图

人工智能的三大核心技术

先进的高性能计算能力和大数据系统构成了人工智能的支撑性基础,尤其是先进计算能力,直接决定了深度学习算法和知识图谱模型的运行情况。数据是人工智能的源泉,必须通过数据分析掌握数据背后的特征。
深度学习等算法需要用大量的数据进行训练,只有通过不断的训练才能掌握数据背后的核心信息。而传统的数据处理技术以CPU为主,高昂的价格以及仍然不足的运算能力难以满足高强度大数据处理的需求。2009年百度首席科学家吴恩达与斯坦福大学的研究小组,发现了GPU芯片可以并行运行神经网络算法,这使得深度学习算法的运算效率大幅提升,极大地推动了人工智能的发展。
1997年IBM的深蓝计算机采用的是30个CPU(120MHz),到2016年谷歌AlphaGo配备接近2000个CPU和300个GPU,在对阵李世石时动用了1202个CPU和176个GPU,人工智能对计算能力的需求大幅度增加。人工智能的计算能力需求大幅度增加

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