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关注阿尔法零人工智能的发展是计算能力最直观的方法

2021-03-20 20:00:28 包头资讯网

原文标题:在计算能力方面最直观地注意α-zeroai的发展

摘要

首先,尽管α-0在人工智能世界是颠覆性的新闻,但为了验证我们算法趋势的判断,它凸显了计算能力的力量。本周发表在自然(Nature)上的一篇论文大师(MasteringthegameofgowiThinthumanKnowledge)报道称,新版本的字母表计算机程序可以在不需要任何人为输入的情况下,快速地教Go。这个名为字母零的新程序以100-0的成绩击败了它的前任(他的前任在2016年3月的锦标赛上击败了围棋冠军李世石)。

首先,尽管α-0在人工智能世界是颠覆性的新闻,但为了验证我们算法趋势的判断,它凸显了计算能力的力量。本周发表在自然(Nature)上的一篇论文大师(MasteringthegameofgowiThinthumanKnowledge)报道称,新版本的字母表计算机程序可以在不需要任何人为输入的情况下,快速地教Go。这个名为字母零的新程序以100-0的成绩击败了它的前任(他的前任在2016年3月的锦标赛上击败了围棋冠军李世石)。

图灵测试的核心是让机器以模仿人们已经拥有的语言的方式通过测试。图灵基于白板理论提出了他的模仿游戏:让计算机模拟人。如果只有不到70%的人是对的(也就是说,超过30%的裁判错误地认为他们在和人交谈,而不是电脑),那就是成功了。

效率和功耗都很好。投资者自然会探索算法的奥秘。1)α-0的效率令人惊异,100×0战胜字母表的成功率超过90%。2)字母表使用了48个早期版本的TPU,使用176GPU(击败范辉的版本),而主人和字母零只使用4台TPU,1台计算机的性能超过了以前的机房。

算法:字母零的革命性突破在于无监督学习,这种学习不再依赖于现有的经验输入。确定是否监督学习的最简单的方法是查看输入数据是否有标签。如果输入数据有标签,则为监督学习;如果没有标签,则为无监督学习。当前价格部分使用最广泛的是监督学习。通过让机器阅读并学习数以万计的标签图片(例如,告诉机器它是花还是草),让机器发现图片中的规律并识别它。现在使用范围广泛的视觉识别、语音识别都是有监督学习的。无监督学习要求机器探索自己的方式,发现自己的规律,如聚类分析,以便机器能够识别出有多少类别。

第二,目前对计算能力的研究很重要。GPU的深入报道寒武纪拥抱未来解释了人工智能芯片的计算能力,其独特之处在于。

将人工智能的三个要素分为算法、计算能力和数据,并对人工智能计算能力的基本问题和分类作了总体说明。

(B)专业科普:计算能力的分类(GPU/FPGA/ASIC)与适用的数据场景(安全/工业/汽车/消费)相对应

C)专业科普:ASIC计算能力的分类(Google/Nvidia/Intel/IBM/Cambrian等)和适用的算法(MLP/ltsm/量化/卷积或它们的组合)也对应于适用的算法(MLP/ltsm/量化/卷积或它们的组合)。

D)扩展至工业公司:寒武纪/神剑技术/地平线机器人/中星微/Movidius/CEVA/eyeriss等。

最后,人工智能的发展是最直观的计算能力,以极高的集中度和技术壁垒向芯片行业推荐。目前,核心目标推荐中科曙光(x86芯片或突破,人工智能计算能力最好的公司),相关目标推荐金富技术,中科川达(华为麒麟970芯片人脸识别应用提供商),同样的技术。

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