你怎么看待人工智能的未來
2020年是不尋常的一年，全球的健康、貿(mào)易、經(jīng)濟、文化、政治和科技領域，無不發(fā)生著深刻的變化。筆者所在的科技領域，也恰逢現(xiàn)代人工智能（簡稱AI）發(fā)展10周年。前10年，人工智能技術得到了長足的發(fā)展，但也留下許多問題有待解決。那么，未來AI技術將會如何發(fā)展呢？本文將結(jié)合學術界、工業(yè)界的研究成果，以及筆者個人研究見解，從算力、數(shù)據(jù)、算法、工程化4個維度，與讀者一起探索和展望AI發(fā)展的未來。
一
數(shù)據(jù)
我們首先分析數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢。數(shù)據(jù)對人工智能，猶如食材對美味菜肴，過去10年，數(shù)據(jù)的獲取無論是數(shù)量，還是質(zhì)量，又或者是數(shù)據(jù)的種類，均增長顯著，支撐著AI技術的發(fā)展。未來，數(shù)據(jù)層面的發(fā)展會有哪些趨勢呢，我們來看一組分析數(shù)據(jù)。
首先，世界互聯(lián)網(wǎng)用戶的基數(shù)已達到十億量級，隨著物聯(lián)網(wǎng)、5G技術的進一步發(fā)展，會帶來更多數(shù)據(jù)源和傳輸層面的能力提升，因此可以預見的是，數(shù)據(jù)的總量將繼續(xù)快速發(fā)展，且增速加快。參考IDC的數(shù)據(jù)報告（圖1），數(shù)據(jù)總量預計將從2018年的33ZB（1ZB=106GB），增長到2025年的175ZB。
通過以上數(shù)據(jù)維度的分析與預測，我們可以得到的判斷是，數(shù)據(jù)量本身不會限制AI技術，但是人工標注的成本與規(guī)模很可能成為限制AI技術發(fā)展的因素，這將倒逼AI技術從算法和技術本身有所突破，有效解決對數(shù)據(jù)特別是人工標注數(shù)據(jù)的依賴。
二
算力
我們再來看看算力。算力對于AI技術，如同廚房灶臺對于美味佳肴一樣，本質(zhì)是一種基礎設施的支撐。
算力指的是實現(xiàn)AI系統(tǒng)所需要的硬件計算能力。半導體計算類芯片的發(fā)展是AI算力的根本源動力，好消息是，雖然半導體行業(yè)發(fā)展有起有落，并一直伴隨著是否可持續(xù)性的懷疑，但是半導體行業(yè)著名的“摩爾定律”已經(jīng)經(jīng)受住了120年考驗(圖5)，相信未來5-10年依然能夠平穩(wěn)發(fā)展。
當然，半導體晶體管數(shù)量反映整體趨勢可以，但還不夠準確地反映算力發(fā)展情況。對于AI系統(tǒng)來說，浮點運算和內(nèi)存是更直接的算力指標，下面具體對比一下GPU和CPU這2方面的性能，如圖7所示。可以看出，GPU無論是在計算能力還是在內(nèi)存訪問速度上，近10年發(fā)展遠超CPU，很好的填補了CPU的性能發(fā)展瓶頸問題。
1. 根據(jù)OpenAI最新的測算，訓練一個大型AI模型的算力，從2012年開始計算已經(jīng)翻了30萬倍，即年平均增長11.5倍，而算力的硬件增長速率，即摩爾定律，只達到年平均增速1.4倍；另一方面，算法效率的進步，年平均節(jié)省約1.7倍的算力。這意味著，隨著我們繼續(xù)追求算法性能的不斷提升，每年平均有約8.5倍的算力赤字，令人擔憂。一個實際的例子為今年最新發(fā)布的自然語義預訓練模型GPT-3，僅訓練成本已達到約1300萬美元，這種方式是否可持續(xù)，值得我們思考。
2. MIT最新研究表明，對于一個過參數(shù)化（即參數(shù)數(shù)量比訓練數(shù)據(jù)樣本多）的AI模型，滿足一個理論上限公式：
總結(jié)來說，AI工程化正在形成從用戶端到云端的，以Python為編程語言的一整套工具鏈，其3個重要的特點為：遠程編程與調(diào)試，深度學習與機器學習的GPU加速支持，以及模型訓練與推理工具鏈的解耦。與此同時，產(chǎn)業(yè)鏈上游廠商對開源社區(qū)的大量投入，將為中下游企業(yè)和個人帶來工具鏈的技術紅利，降低其研發(fā)門檻和成本，筆者認為微軟、臉書、英偉達3家上游廠商主推的開源工具鏈尤其值得關注。
五
結(jié)語
對于人工智能技術過去10年發(fā)展取得的成就，有人歸因于數(shù)據(jù)，也有人歸因于算力。未來人工智能技術發(fā)展，筆者大膽預測，算法將是核心驅(qū)動力。同時，算法研發(fā)的實際效率，除了算法結(jié)構本身，還取決于設計者對先進工具鏈的掌握程度。
未來10年，科技界是否能用更少的數(shù)據(jù)，更經(jīng)濟的算力，獲得真正意義上的通用智能呢？我們拭目以待。
你怎么看待人工智能的未來
對于人工智能技術過去10年發(fā)展取得的成就，有人歸因于數(shù)據(jù)，也有人歸因于算力。未來人工智能技術發(fā)展，筆者大膽預測，算法將是核心驅(qū)動力。同時，算法研發(fā)的實際效率，除了算法結(jié)構本身，還取決于設計者對先進工具鏈的掌握程度。未來10年，科技界是否能用更少的數(shù)據(jù)，更經(jīng)濟的算力，獲得真正意義上的通用智能...
人工智能未來的發(fā)展怎么樣?
人工智能的前景廣闊，未來將廣泛應用于各個領域。隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算和邊緣計算等技術的推動，人工智能得到了廣泛關注，市場呼聲也較高。萬物互聯(lián)的背后，智能化才是最終目標。大數(shù)據(jù)不是終點，而是一個手段，推動智能化進程。在大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術的推動下，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案的最后一環(huán)將是人...
人工智能未來的發(fā)展前景怎么樣?
2. 自人工智能問世以來，其理論與技術不斷進步，應用范圍也在持續(xù)拓展。可以預見，未來人工智能將成為承載人類智慧成果的關鍵工具。3. 人工智能能夠模擬人類意識和思維的信息處理過程，盡管它不是人類的智能，卻能以類似人類的方式進行思考，甚至在某些方面超越人類智能。4. 人工智能是一門極具挑戰(zhàn)性的科學...
人工智能未來的發(fā)展怎么樣?
人工智能的未來發(fā)展前景十分廣闊。通過深入應用深度學習技術，可以更有效地分析可用數(shù)據(jù)，優(yōu)化決策過程，提高智能水平，進而為人們提供更加便捷的服務，全方位改善我們的生活質(zhì)量。同時，這也將不斷深化我們對世界的認知。當前，人工智能已經(jīng)廣泛應用于各個領域。企業(yè)對人工智能人才的需求顯著增加，因此現(xiàn)在加入人...
人工智能未來的發(fā)展前景怎么樣?
未來，AI將對人們的日常生活產(chǎn)生深遠影響。智能家居、自動駕駛車輛、智慧學習和智慧醫(yī)療等領域的應用將改變?nèi)藗兊纳罘绞健I技術還將進一步融合虛擬世界和現(xiàn)實世界，實現(xiàn)更多看似不可能的事情。五、人工智能帶來的機會 1. 工作機會：與AI相關的領域急需專業(yè)人才。2. 創(chuàng)業(yè)機會：AI行業(yè)的細分領域提供了豐富的...
人工智能未來的發(fā)展前景怎么樣?
人工智能技術的應用能夠提高風險管理能力，優(yōu)化投資決策，降低金融風險；在農(nóng)業(yè)領域，人工智能技術的應用能夠?qū)崿F(xiàn)精準種植，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，減少資源浪費。因此，從長遠來看，人工智能相關領域的前景非常廣闊，其發(fā)展?jié)摿Σ豢上蘖俊o論是從技術層面還是應用層面，人工智能都將為社會帶來前所未有的變革。
人工智能未來發(fā)展怎么樣?
人工智能的應用將對社會產(chǎn)生深遠影響。它將推動各行業(yè)的變革，提高生產(chǎn)力，創(chuàng)造新的就業(yè)機會，促進經(jīng)濟發(fā)展。人工智能還將改變我們的工作方式、生活方式和思維方式，帶來前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和完善，它將為我們帶來更多的可能性。未來，人工智能將成為推動社會進步的重要力量，...
人工智能未來發(fā)展怎么樣?
國家開始大力發(fā)展人工智能行業(yè)。預計在未來十年，人工智能產(chǎn)業(yè)將融入更多產(chǎn)業(yè)。盡管人工智能技術尚未完全成熟，但它已經(jīng)開始改變我們的生活方式，滲透到日常生活的方方面面，改善各個領域。我們正在不斷拓展人工智能技術的應用邊界，使其更好地服務于人類。未來，我們所接觸到的每一個行業(yè)都將融入一定的人工...
人工智能未來的發(fā)展前景怎么樣?
對于金融行業(yè)，人工智能能夠幫助建立更全面的征信和審核制度，監(jiān)測金融系統(tǒng)狀態(tài)，防止欺詐行為，為貸款等業(yè)務提供科學依據(jù)，保障金融安全。在出行和物流領域，自動駕駛和智能化分揀等技術正逐步實現(xiàn)。核心技術如平臺、算法和接口的突破將進一步推動人工智能的發(fā)展。在平臺層面，未來將出現(xiàn)能夠滿足不同需求的智能...
談談你對人工智能未來發(fā)展的展望
人工智能的未來發(fā)展將呈現(xiàn)出以下展望：一、持續(xù)的技術創(chuàng)新和突破 隨著算法的不斷優(yōu)化和計算能力的飛速提升，人工智能將在核心技術上取得更多突破。深度學習、機器學習、自然語言處理等領域的研究將進一步深化，推動人工智能在各種應用場景中的智能化水平不斷提升。同時，隨著邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術的...
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