В основе современных вычислительных систем и IT-технологий стоимостью в несколько триллионов юаней: информационная организация (IO, способствует познанию), выполнение задач (TC, помогает людям достигать большего), богатый опыт (EE, накапливает опыт). Это три основных измерения человеческого прогресса.
Искусственный интеллект – новые возможности вычислительной мощности человека. И он продолжает способствовать прогрессу. Кроме того, искусственный интеллект – революционная вычислительная система высочайшего уровня (ICS). Это само по себе является беспрецедентным и революционным явлением.
Основной структурой, определяющей современную цифровую вычислительную систему, является организационная форма ресурса. Проще говоря, суть вычислений искусственного интеллекта очень отличается от структуры потока управления фон Неймана, который использует линейную память и булевую функцию в качестве базовой вычислительной операции. Новая парадигма – нейронные сети, характеризующиеся распределенными представлениями и активными моделями. Здесь переменные представлены векторами, наложенными на общие физические ресурсы (например, нейроны), и вычисляются путем активации нейронов. Топологическая архитектура сети и режим активации обеспечивают огромное вычислительное пространство, которое может естественно захватить внушительный объем знаний (через топологию суперпараметров, весов, функций активации). В отличие от локализованного представления в архитектуре фон Неймана (где переменные представлены специализированными или локализованными физическими ресурсами, такими как регистры) и символических вычислений, нейронные сети являются более естественными и мощными в глубоком обучении и представлении физического мира, а также в богатом семантическом знании общества.
Сила вычислений нейронной сети, следующая волна технологии искусственного интеллекта, может поднять текущую вычислительную систему в двух измерениях:
Первое – автоматическая иерархическая функция / представление обучения. Это существенное увеличение возможностей машинного обучения, так как большая часть сегодняшней работы машинного обучения является ключом к характерной инженерии. Например, мозг Baidu уже имеет триллионы параметров, сотни миллиардов образцов и сотни миллиардов характеристик обучения.
Второе – продвинутая когнитивная, особенно перцептивная способность. Это огромный катализатор для устройств следующего поколения (например, беспилотных автомобилей) и платформ следующего поколения (например, сеансов естественного языка).
Мощные вычислительные возможности искусственного интеллекта помогут создать множество новых разновидностей интеллектуальных систем, таких как машинные юристы, машинные аналитики, медицинские роботы, интеллектуальные агенты по обслуживанию клиентов и т. д.
Еще одним направлением развития искусственного интеллекта