2017-2022年人工智能芯片行業(yè)發(fā)展前景分析及投資風(fēng)險預(yù)測報告
第一部分 產(chǎn)業(yè)環(huán)境透視 第一章 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展綜述 第一節(jié) 人工智能行業(yè)發(fā)展概況 一、人工智能行業(yè)概述 二、人工智能的發(fā)展歷程 三、行業(yè)特性及在國民經(jīng)濟(jì)中的地位 第二節(jié) 人工...
深度學(xué)習(xí)并不是人工智能的同義詞。谷歌、Facebook 等巨頭公司宣傳最多的人工智能工具主要是或者僅僅是深度學(xué)習(xí)，因此大眾誤以為所有的人工智能突破都(將)由深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)。真實情況并非如此。
人工智能(Artificial Intelligence， AI)無疑是科技圈近來最火爆的話題，不過對于AI這個提出已經(jīng)超過60年的概念，能否在第三波浪潮中解決算法、計算效率、數(shù)據(jù)等問題實現(xiàn)普及成為了業(yè)界關(guān)注的焦點。
現(xiàn)在每一個人都在學(xué)習(xí)，或者正打算學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)(DL)，它是目前人工智能諸多流派中唯一興起的一個。各個年齡階段的數(shù)十萬人學(xué)習(xí)著免費和收費的深度學(xué)習(xí)課程。太多的創(chuàng)業(yè)公司和產(chǎn)品的命名以「深度」開頭，深度學(xué)習(xí)已然成了一個流行語，但其真正使用實際上很少。
深度學(xué)習(xí)并不是人工智能的同義詞。谷歌、Facebook 等巨頭公司宣傳最多的人工智能工具主要是或者僅僅是深度學(xué)習(xí)，因此大眾誤以為所有的人工智能突破都(將)由深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)。真實情況并非如此。決策樹比如XGBoost不會成為頭條，但卻在很多Kaggle表格數(shù)據(jù)競賽中低調(diào)地?fù)魯×松疃葘W(xué)習(xí)。媒體暗示AlphaGo的成功全部歸于深度學(xué)習(xí)，但實際上它是蒙特卡洛樹搜索+深度學(xué)習(xí)，這表明深度學(xué)習(xí)單槍匹馬很難取勝。
今天深度學(xué)習(xí)算法需要結(jié)合大量計算和大量數(shù)據(jù)使用，為了實現(xiàn)大眾市場使用，這項技術(shù)必需具有高能效，以便用于電池供電設(shè)備中。此外，深度學(xué)習(xí)技術(shù)仍然在快速演進(jìn)和改進(jìn)，任何IP解決方法必須足夠靈活，以便在產(chǎn)品生命周期內(nèi)進(jìn)行技術(shù)的更新，并且需要實現(xiàn)靈活的編程和易于使用的工具，縮短從研發(fā)到生產(chǎn)的過程。而且，它必須具有應(yīng)對業(yè)界不斷發(fā)展的新標(biāo)準(zhǔn)、新特性和新功能的能力。
人工智能雖然沒有達(dá)到普及的程度，但現(xiàn)在正在對世界科技格局產(chǎn)生重要影響。影響人工智能發(fā)展的核心要素有三個：一、深度學(xué)習(xí)算法的提出;二、移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生足夠的大數(shù)據(jù);三、計算能力的大幅度提高。隨著算法、計算能力和大數(shù)據(jù)這三大人工智能要素的發(fā)展，人工智能范式遷移已現(xiàn)端倪，技術(shù)和產(chǎn)業(yè)兩個維度的‘奇點時刻’正在臨近。
此外，自深度學(xué)習(xí)被Hinton在《Science》發(fā)表以來，短短的不到10年時間里，帶來了在視覺、語音等領(lǐng)域革命性的進(jìn)步，引爆了這次人工智能的熱潮。雖然目前仍然存在很多差強人意的地方，距離強人工智能還是有很大距離，它是目前最接近人類大腦運作原理的算法，我相信在將來，隨著算法的完善以及數(shù)據(jù)的積累，甚至硬件層面仿人類大腦神經(jīng)元材料的出現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)將會更進(jìn)一步的讓機器智能化。
科技的發(fā)展越來越快，其對于社會生活的影響、尤其對于人類職業(yè)的沖擊也越來越快。以往一輩子只做一種工作的時代可能不會再有了。終身學(xué)習(xí)將會是全社會的共同認(rèn)知，永遠(yuǎn)保持接受學(xué)習(xí)新事物、新技能的開放心態(tài)和能力，才是應(yīng)對未知世界的最好方法。未來人工智能應(yīng)探索其他的新方法，或者已存在卻被忽視的方法，而不僅僅是深度學(xué)習(xí)。
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人工智能火爆科技圈 深度學(xué)習(xí)是發(fā)展的唯一方法嗎？ 
