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人工智能爆发的背后逻辑及资本催化的人工智能创业热分析

大小:0.5 MB 人气: 2017-09-14 需要积分:0

  人工智能爆发的背后逻辑

  要解释一个技术路线发展的逻辑,我们往往从宏观趋势和当前进展两个角度出发。

  首先来看宏观趋势,人工智能背后代表的先进生产力能够带来巨大的经济效益,因此一直吸引着研发投入。

  自1956年达特茅斯会议诞生“人工智能”一词 以来,技术发展已经取得了质的突破:大数据和数据处理技术的逐步成熟,包括深度学习算法的提出,以及适合海量训练数据的GPU的引入,开启了人工智能的入口。

  算法和芯片AI建设的基础层,除了当前AI市场主流芯片,即英伟达的GPU之外,英特尔(收购Nervana Systems;FPGA)和谷歌(研发Tensor)也在推广自己产品。除了目前主流的两种改善通用芯片用于半定制的深度学习算法之外,业内也在积极研发面向人工智能应用的新的芯片,包括谷歌的TPU、我国中科院计算所的寒武纪,这类的针对特定算法以及特定框架的全定制AI芯片,以及更近一步的,IBM 的TrueNorth这类的类脑芯片(BPU)。

  

  *人工智能芯片一览(援引招商证券)

  算法,尤其是深度学习算法领域,则不是巨头垄断,而是掀起了一波包括计算机视觉、语音交互、机器人/自动化、医疗、安全、消费、商务等领域的创业潮。巨头们往往选择更为基础的算法框架入手,进行开源,以构建自家AI生态,如谷歌的TensorFlow和微软的Cognitive Toolkit。

  

  *深度学习创业潮

  除了基础层建设,AI的前沿进展还包括马斯克的脑机接口项目、基于ARM的深度学习芯片以及英伟达面向医疗的应用、聊天程序/聊天机器人发展出了自己的语言、英特尔的自动驾驶技术研发等。

  艾瑞咨询分析师张凤表示:“目前我国71%的人工相关企业都在做技术落地应用,在算法技术方面,55%的企业在做计算机视觉,13%在做自然语言处理,只有9%的企业真正研究机器学习。能够很快把技术应用落地是我国的优势,但是对于基层的技术研究,我国的企业实力目前还无法和国外匹敌,这是劣势。”

  再来看当前进展:现在的AI能做什么?引用FB研发主管Yann LeCun的话,我们现在看到的AI,距离它卍解还很远,不到它真正的能力的5%。

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