شبكة لى فنغ حسب: اليوم، برعاية الجمعية الصينية للمخابرات الذكاء الاصطناعي الاصطناعي 2016 مؤتمر الصناعة الصين والذكاء الاصطناعي السادس وو ون جيون حفل توزيع جوائز العلوم والتكنولوجيا الذي عقد في شنتشن. رئيس منظور إنتل الصين معهد بحوث كلمات Jiqiang موقف رقاقة المورد لتبادل وجهات نظره حول الذكاء الاصطناعي. وفيما يلي الخطب في تنظيم الذات، ولم شبكة لى فنغ لن تغير القصد من التغييرات.

تنمية الذكاء الاصطناعي تعتمد على البيانات

ووفقا للمؤسسات طرف ثالث التنبؤ أنه بحلول عام 2020 سيكون هناك 50 مليار الأجهزة الذكية المتصلة بالإنترنت، فإن هذه الأجهزة الذكية تولد الكثير من البيانات، بحلول عام 2020، سوف يوم واحد فقط من مستخدمي الإنترنت أن تكون قادرة على توليد 1.5GB حركة المرور، و إنتاج بيانات المصنع الحكمة اليومي عالية مثل 1000000GB، بطبيعة الحال، تشعر أنك أيضا لا حاجة للذعر، وهذه البيانات هو أساس خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

دفعتنا هذه البيانات لديك بيانات أفضل لتدريب خوارزمية الذكاء الاصطناعي، في حين أن البيانات يمكن أيضا دعونا تدرب على يد خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وتوليد أكبر قيمة مضافة، وهذا هو السبب بحوث الذكاء الاصطناعي اجتذبت حتى كثير والشركات يمكننا العمل معا للمساهمة من الموارد.

وقال جيانغ Songji.

البيانات هو الأساس، ولكن بعد ذلك لا يعني أنك يمكن أن تمتلك بيانات حول هذا مرة واحدة وإلى الأبد. في طبقة التطبيقات، بالإضافة إلى البيانات التي تم الحصول عليها من مصادر مختلفة، والقدرة على العملية وتحليل البيانات هو أيضا في غاية الأهمية نقطة، شعبية هو أن تكون البيانات التي تريد أن تعرف كيفية استخدامها. يعتقد Songji جيانغ ان هذه هي واحدة من نهاية الرئيسية للتكامل نهاية.

العديد من أنواع مختلفة من البيانات أنواع كثيرة من المحطات الذكية، يجتمعون لعادة وليس البيانات المهيكلة التقليدية، والبيانات غير المهيكلة، كيف حالك قادرة على الاستفادة من السحابة والقدرة الطرفية والحوسبة التعاونية بينهما سلس وعالية السرعة انتقال السلطة، سعة التخزين، حل بناء النهاية، يشكل حلقة حميدة. يتم جمع البيانات، وقدم صفقة إرسالها لاحقا إلى سحابة، لمواصلة تحليلها في السحب، لاستخراج قيمة وسيطة مفيدة، وغير قادرة على بعض القيمة، بحيث شعر نهاية إلى نهاية تحت أكثر ذكاء ثم، مثل هذا دورة المتكررة، هو وسيلة مثلى، ونحن نؤمن إيمانا عميقا في مشهد المستقبل.

الذكاء الاصطناعي لا يزال في المراحل الأولى

وقد اقترح الذكاء الاصطناعي من قبل 60 عاما، والآن وقد وضعت لآفاق جديدة، تم دمج الذكاء الاصطناعي تدريجيا في حياة الناس اليومية، ولكن نظرا كلمات Jijiang، الآن ليست ناضجة الذكاء الاصطناعي. "بعد 20 عاما ونحن ننظر إلى تاريخ تطور من النهر هناك، والآن الذكاء الاصطناعي لا يزال في مرحلة مبكرة."

أغنية Jiqiang إذا وصلت تعطى ثلاث تقنيات تقييم موحدة مرحلة النضج:

أولا، لمعرفة ما إذا كان تطبيقه انتشر في جميع مناحي الحياة، أم أنك فقط توفير قيمة في الذهاب الصناعة الصغيرة، بحيث طائفة واسعة من التطبيقات.

ثانيا، ما إذا كانت هناك معايير، سواء معايير وطنية أو معايير الصناعة، إذا كان هناك بالفعل مستوى في تطوير وبدء الهبوط.

ثالثا، إذا كان هناك بدأت بالفعل باستخدام أجهزة مخصصة في السوق، والنقطة الثالثة هو أكثر أهمية، ونحن نعرف الأجهزة، والمال الأول، الدورة الثانية قبل وقت طويل من صناعة لا تصل، بائعي الأجهزة ليست سوف متجر الذهاب.

قد إنتل المؤسس المشارك روبرت نويس قال: "كل جانب، لدينا لاستكشاف الكيفية التي يعمل بها الدماغ عن طريق الحاسوب لمحاكاة الطريقة، وربما ينبغي لنا أن نفعل عكس ذلك، من أجل استكشاف الاتجاه مستقبل الكمبيوتر، يجب أن نبحث عن إجابات للدماغ وقال "Songji جيانغ أيضا في المؤتمر، وكيفية استخدام بعض الأفكار المعرفية ورواية نحصل على علم الدماغ، لتعزيز التنمية في علوم الحاسب الآلي أو هندسة الحوسبة لتوفير أفضل قوة الحوسبة في هذا المجال، وهي احتياجات الصناعة نظر فيها.

عادة ما نقوم به الأجهزة، يجب ترك هذه العملية.

أغنية Jiqiang نقلت دراسة متعمقة على سبيل المثال: إذا كنت تدريب نموذج التعلم العميق مباشرة إلى الأجهزة غير المحتمل، ولكن أيضا وسيلة فعالة وكفؤة هو تحليل نموذج، ويجب أن يتم العثور على نموذج لفهم الذين يعرفون كيفية إنتاج نموذج من هذا القبيل، ثم وهذا نموذج لوصف وصف الأجهزة، يليه تدفق البيانات الأجهزة مجردة. وهذا ينطوي على الكثير من المشاكل، هو كيف يمكن للدفق البيانات؟ ما هي وحدة المعالجة الرئيسية في خط الوسط هناك؟ قتهم منها، شرط عرض النطاق الترددي هو كيف؟ ما هي اللغات التي يتم حسابها؟ على هذا الأساس، للقيام رقاقة الأجهزة لديه فهم جيد، يمكننا أن نعرف ما هي الأجهزة يتم وضعها داخل علاج، وهي مرونة الاستخدام، مع هذه المعرفة في المستقبل، ويمكن ان تنتج واحدة لهذا النوع من العمل، هذا الجهاز الأمثل عبء العمل.

إذا كانت الصناعة تطورت حقا إلى العالمية، فإنه في حاجة إلى نموذج المهنية، بدلا من القيام المحاكاة على شريحة المشترك.

فعلت ما إنتل؟

وعلى الرغم من إنتل ليس أعرب Songji جيانغ خبير في مجال الذكاء الاصطناعي في مكان الحادث للجمعية العامة، إلا أن الاستثمار من قبل شركة إنتل خلال العام الماضي في هذا المجال والكثير. وقال إنتل به هو حلول نهاية إلى سحابة، مثل وسط وصلات الاتصالات والتخزين.

من حيث السحب وذكرت شبكة لى فنغ، في نوفمبر من هذا العام، قدمت إنتل الشريحة، التي أطلق عليها اسم بحيرة كريست، وهي دراسة مخصصة عمق المعالج. أغنية Jiqiang في المشهد يصف ملامح هذه الشريحة: أولا، وهو مصمم للعمل داخل التعلم العميق مصممة، في حين أن كثافة المحسوب عالية جدا؛ وثانيا، أنه اخترق عن طريق عنق الزجاجة من الوصول إلى البيانات عبر العقد متعددة وثالثا، ذاكرة HBM2 تدعم الذاكرة عالية السرعة، يتم استخدام الذاكرة عالية السرعة معبأة مباشرة في رقاقة واحدة.

ما هذا التصميم الوسائل؟

في القيام عمق التدريب والتعلم، وحتى لو كان النموذج الخاص بك، كل عقدة الشبكة العصبية الحاسوبية داخل هناك بيانات، ولكن بعض البيانات أو نقطة عائمة، وآمل أن كل عقدة الحوسبة لديها واجهة الذاكرة الخاصة، وهذا الشرط أيضا وليس ذلك من السهل أن يجتمع، والآن يمكننا استخدام هذه الأجهزة لدعم هذا التوجه، لديك هذا الدعم، يعني أن نموذج I صممت في البداية، وكان يفعل الكثير من خوارزمية التدريب عندما مقاسي ليس الكثير من القيود . لأن الكثير من الناس لا تنظر في استهلاك الطاقة في وقت التصميم الأولي، بغض النظر عن التكلفة من التكلفة، فإنه لا يخرج، ولكن هذه المرة هو الحاجة للسماح لك أن تفعل مثل هذا النماذج منصة كبيرة، في حين أن الزيادة في IO، يمكنك معرفة مقدار الزيادة.

وبالإضافة إلى ذلك، من حيث المعدات، زيون، زيون تكنولوجيا الاندماج النووي وآريا FPGA هي أيضا على أجهزة إنتل خط الانتاج لا غنى عنه في الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي هذه البرامج ومنصات الأجهزة وجزء من إنتل Nervana المنتجات.

من ناحية أخرى، خوارزمية البحث، وإنتل هو مزيد من التعاون مع المؤسسات الأكاديمية، والاتجاه للتعاون هو أيضا متنوعة: كيفية تسريع سرعة التدريب، فضلا عن تحسين استخدام بعض بيانات أقل وأقل رقابة، لتحقيق التدريب خصائص وكيفية التقليم كبير ونموذج رقيق، لأن النموذج والمعلمات كثيرا، ولكن هناك عدد قليل الفعلي مفيد، وهذا التخزين والحوسبة سوف يؤدي إلى هدر كبير، لذلك كيف ترقق عدد كبير من النماذج لتحسين الكفاءة؛ النقطة الثالثة هي كيفية دعم العمليات الحسابية الكبيرة، مثل يمكن القيام به في وقت واحد من الحوسبة السحابية، والقيام أعلى ومعالجة الأسلوب في كل عقدة.

وغني عن القول، يمكن لهذه التقنيات زيادة كبيرة في قوة الحوسبة المتوازية للنموذج، وسوف المستقبل إنتل تطلق أيضا أكثر تقدما فرسان كريست. أغنية Jiqiang حتى تحديد هدف صغير، بحلول عام 2020، تحت الأجهزة والحلول البرمجية المتكاملة إنتل، وقت التدريب يمكن تقصير عمق نموذج التعلم 100 مرة.

في اندلاع البيانات والحوسبة عصر تطالب الأداء، وسحابة أمر مهم، ولكن لالتطبيقات في الوقت الحقيقي تتطلب قدرة معالجة عالية للمحطة لا يمكن تجاهلها. في سبتمبر من هذا العام، حصلت إنتل صناع البصرية رقاقة معالجة Movidius، وهو وضع إنتل خارجا على AI ممثل المحطة. ونظرا كلمات Jiqiang، ومحطة AI جزءا لا يتجزأ من هو الاتجاه الرئيسي في المستقبل، لديها كفاءة طاقة أعلى، وانخفاض متطلبات عرض النطاق الترددي، وانخفاض الكمون، ويستهلك ذاكرة أقل، التسامح مع الخطأ وأفضل الاستمرارية.

هناك العديد من الأشياء التي يمكنك القيام الذكاء الاصطناعي

العامين الماضيين، وعمالقة التكنولوجيا المحلية والأجنبية بالفعل ركزت عيونهم على الذكاء الاصطناعي، ولكن كما قال Songji جيانغ، والذكاء الاصطناعي لا يزال في مراحله الأولى، من فريق المبتدئة لا يزال تحديد دورها، على سبيل المثال، من دون طيار، دقيق الطبية، والمدن الذكية، وهكذا سوف يعرض الإنترنت فرصا مالية هائلة.

منظمة العفو الدولية من أن السوق لا تزال في مهدها، وأود أن أشارك في استخدام AI للقيام بكل أنواع الشركات الصناعية والأكاديميين وراء من حيث، لا سيما عندما لا تكون في وقت متأخر جدا، وهناك العديد من الأشياء التي يمكن القيام به.