AI科技革命才刚刚起步

巴伦周刊指出，人工智能 (AI) 科技为近日热门话题，但这波革命才刚刚起步，发展 AI 过程中，需要运用巨大的计算能力，对于美光科技与赛灵思等半导体公司，为非常好的消息，他们可能成为未来的芯片之星。巴伦周刊早在 2015 年 10 月，就曾以 AI 为主题做过封面故事，当时的标题为《Watch Out Intel, Here Comes Facebook》。 当中曾被提及的 Nvidia，股价已大涨 770%，而美光可能在 AI 发展之撑下，成为新一代芯片界新星，因为发展过程中，需要许多的内存芯片，该公司股价迄今已成长 270%。

Nvidia 五年来股价走势图目前 AI 仍处于发展的初期，未来可能会有更强劲的回报。在网络和云端计算开始兴盛之下，网络巨头可以在其数据中心，汇整大量数据并进行计算，计算机科学家创造出一种新的机器学习 (machine learning) 模式，称为深度学习 (deep learning)， 该模式不需要科学家制定明确的计算规则。下图显示一个深度学习的例子，其中一台计算机被教导辨识猫的照片，数以百万计的猫图片被输入计算机，以及许多不是猫的例子亦被输入，例如狗的照片。 计算机将检测图像像素中，许多基本形状的图案。

深度学习范例之一，辨识猫与狗然后它会发现这些非常基本的形状，如何聚集形成相关的 (尖的耳朵) 和不相关的 (软的耳朵) 可辨识图案特征，这将成为计算机新的模型，之后在辨别图片是否为猫时，它将套用此模型。这种深度学习是一种强大的新范例：人类只需要设定一个基本目标，如分类图片，接着让计算机找出解决方案的模式。 计算机所经历的一系列步骤被称为「网络」，而不同的网络擅长不同的事物，举例来说，所谓的强化学习为使用非常简单的讯息，只需要一个场景和一套规则，它们变能找出最佳的行动模式。Google 曾在 2017 年底，使用这种方法制作能自我学习的计算机围棋 AI 模型 AlphaGo Zero。 该模型运用神经网络的技术，它透过与自己对弈，学习到各种招式并发现新的战略，他在学习过程中并不需要人类的智能，它最终击败了顶级人类围棋棋士。而科技公司在 AI 发展中扮演的重要角色为，提供所需的硬件支持或是新的机器设备，例如 Nvidia 的 GPU 芯片效率比 Intel 的微处理器更高。 美光的内存芯片需求激增，并预计在 2021 年推出可支持深度学习的芯片。深度学习将在运算中变得更加普遍，随着时间推移，深度学习将接管人类编写程序的工作，但受限于芯片和软件的发展，要走到此目标还有很长一段路。