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2019年政策加码!五大人工智能发展趋势

人气指数()

    从1950年马文·明斯基的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起,建造了世界上第一台神经网络计算机开始,到现在人工智能的发展到现在已经经历了三个阶段。第一阶段我们叫做计算智能,这个阶段要解决的事情就是能存会算。第二个阶段是感知智能,这个阶段是能听会说,能看会认。第三个阶段往下发展是认知智能,要能够理解、会思考。

    2018年11月,我国工业和信息化部印发《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》,部署智能产品、核心基础、智能制造、支撑体系等重点任务方向,征集并遴选一批掌握人工智能关键核心技术、创新能力强、发展潜力大的企业、科研院所等,开展“揭榜”攻关,力争在标志性技术、产品和服务方面取得突破。工业和信息化部将组织评选,并公布揭榜单位名单,树立产业创新发展标杆,培育人工智能发展的主力军,务实推动新一代人工智能产业发展,促进人工智能和实体经济深度融合。
    2019年人工智能发展趋势
    1、人工智能芯片加速发展
    与其他不同,即使是最快和最先进的CPU也无法提高人工智能模型的速度,所以,在AI模型在运行的时候,严重需要额外的硬件来执行复杂的数学计算,以加速对象检测和面部识别等任务。
2019年,以英特尔、英伟达为首的芯片制造商将推出专用芯片,这些芯片将针对与计算机视觉、自然语言处理和语音识别相关的特定用例和场景进行优化,医疗保健和汽车行业的新一代应用将会依赖这类芯片,为最终用户提供智能服务。据了解,亚马逊、微软、谷歌和Facebook等超大规模基础架构公司也将增加投资基于现场可编程门阵列(FPGA)和专用集成电路(ASIC)的定制芯片。这些芯片将进行大量优化,针对AI和高性能计算(HPC)运行的计算工作。其中一些芯片还将协助下一代数据库,加速查询处理和预测分析。
    2、人工智能、边缘计算及物联网融合发展
    人工智能在边缘侧的不断扩展,是驾驭数据洪流的关键环节之一,也是物联网未来发展的重要趋势,随着人工智能如火如荼的发展,海量数据需要快速有效地分析和提取洞察,这也大大加强了对于边缘计算的需求。在2019年,人工智能、边缘计算和物联网将更多的融合发展,比如在公共云、安防监控等领域。
    3、神经网络之间的互操作性成为关键
    开发神经网络模型的关键挑战之一在于选择正确的框架,一旦模型在特定框架中完成了训练和评估,就很难将移植到另一个框架中,这种状况阻碍了人工智能的普及。为了应对这一挑战,AWS、Facebook和微软合作构建了开放式神经网络交换(ONNX),这使得在多个框架中重用经过训练的神经网络模型成为可能,可以预见在2019年,ONNX将成为该行业的重要技术。
    4、自动化机器学习将会更加突出
    从根本上改变机器学习解决方案的一个趋势是AutoML。它将使业务分析师和开发人员能够发展可以解决复杂场景的机器学习模型,而无需经过机器学习模型的典型培训,业务分析师可以专注于业务问题,而不是迷失在工作流程中。
    5、AIOps兴起
    现代应用程序和基础架构正在生成为索引、搜索和分析的日志数据。从硬件、操作系统、服务器软件和应用软件获得的海量数据集可以进行聚合和关联,然后形成方案和模式。当机器学习模型应用到这些数据集时,IT操作就可以从被动转变为预测层面。
    我们根本无需杞人忧天,对人工智能时代的到来而感到恐慌。历史的发展告诉我们,在不同时期,会需要人类做不同的事情。农业社会需要许多的农民,而到了工业社会,则需要更多的工人,而到了现在这个时代,又催生出了很多IT行业的岗位。未来,人工智能时代一定会催生出一些新的工种,也会产生更多需要人类的工作。
    未来,一旦拥有了局部不弱于人类的人工智能,机器就会产生强大的功能,不仅能够实现更准确、智能化的生产,提高单位生产线的生产效率,而且还能不知疲倦进行全天工作,这也在另一方面降低了企业的工业生产人力成本。人工智能或许会导致某些领域的人类失业,但是随着社会生产力的巨大释放,不需要那么多人力去维护社会的基础生产和运行时,也许会给人类带来另一番难以想象的未来世界。

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