ثورة التعلم العميق الآلي
لقد مرت ثورة التعلم العميقة في الآلة بثلاث موجات تقريبًا ، كل منها أكبر من الأخير. شهدت الموجة الأولى ، حوالي عام 2010 ، اختراقات في التعرف على الكلام ، لتحل محل نماذج ماركوف بالتعلم العميق ، بنتائج غير مسبوقة ؛ الموجة الثانية هي اختراق الشبكة العصبية التلافيفية في التعرف على الصور في عام 2012 ، وهو ما يتجاوز خيال الناس ؛ إن الموجة الثالثة الأخيرة من نماذج اللغة ، القريبة من المستوى البشري أو حتى خارجها ، قد انقلبت خلال 40 إلى 50 عامًا من اللغويات الحسابية ، أبحاث معالجة اللغة الطبيعية ، تعتبر طفرة تكنولوجية ثورية.
مفتاح النماذج الكبيرة هو أن هناك خطوة ما قبل التدريب في هذه الطريقة ، حيث كان التعلم الآلي سابقًا إما موجهًا للإنسان أو تم تصميمه للآلة. ما قبل التدريب هو بناء نظام الحس السليم في العالم ، بناءً على قواعد كيفية عمل العالم. يتم إنشاء هذا الاتصال من خلال الحس السليم ، والتأثير خارج الخيال.
النموذج الكبير هو منهجية جديدة تمنح الذكاء الشبيه بالإنسان. في الواقع ، يتمثل النموذج الكبير في إدخال نظام المعرفة الإنسانية عبر المجال والمتعدد في النموذج الرياضي للشبكة العصبية التي تشبه الإنسان من خلال قوة الحوسبة الفائقة ، ومن خلال نموذج الحوسبة ، يتمتع بإنتاج المحتوى وقدرات التفكير المنطقي في العديد من المجالات.
بلدنا لا يزال يطارد المرحلة
في الجولة الجديدة من منافسة الذكاء الاصطناعى ، هل تستطيع الصين مواكبة بسرعة؟ يتطلب بناء نموذج كبير ما لا يقل عن آلاف الرقائق ، ويتطلب قوة الحوسبة الكبيرة التوصيل بين الرقائق ، ويتطلب التوصيل البيني عرض النطاق الترددي ذو السرعة العالية. في الوقت الحاضر ، لا يزال لدى النموذج الكبير في الصين في تطوير القوة الشاملة والابتكار ، مقارنةً بمؤسسات الرأس فجوة كبيرة.
النماذج الكبيرة لديها أيضا مشكلات في التطبيق والتكلفة. حاليا ، تكلفة الشريحة ، وخاصة تكلفة التدريب والاستدلال ، مرتفعة.
وفقا للتقارير ، يمكن تقسيم رقائق الذكاء الاصطناعى إلى فئتين: رقائق التدريب ورقائق التفكير. بالنسبة للموديلات الكبيرة وخوارزميات الذكاء الاصطناعى ، فإن التدريب ليس الهدف والاستدلال والتطبيق هو الهدف النهائي. فيما يتعلق بالرقائق التدريبية ، لا تزال العديد من المؤسسات في الصين في مرحلة اللحاق بالركب بسبب محدودية معدات الإنتاج والتصنيع والعمليات. هناك العديد من الفرص في مجال التفكير ، بسبب تجزئة المشهد ، لا توجد معايير دولية ومؤسسات احتكارية.
الذكاء الاصطناعي هو ثورة صناعية ، والجميع قلقون للغاية بشأن كيفية دمج الذكاء الاصطناعي مع الرقمنة الصناعية لتحقيق التصنيع والمؤسسات والتخصص والعمودي. على الرغم من أن الأمر يستغرق بعض الوقت للحاق بالابتكار الأصلي ، إلا أن بلدنا لديه عدد كبير من السكان والعديد من المؤسسات والعديد من المشاهد ، والتي ستنتج العديد من فرص الابتكار.
من المتوقع أن تدخل الصناعة في فترة الانفجار
يتطلب الابتكار قوة البيئة ، قوة الفضول. في العامين الماضيين ، كان هناك العديد من الابتكارات التخريبية ، وستظهر المزيد من الابتكارات العلمية والتكنولوجية في المستقبل. يعد حجم بيانات سيناريو تطبيق الصين كبيرًا ، لكنه يفتقر إلى مجموعة من النظام القياسي للصناعة ، ولا يتم تشغيل ميزة التمايز من خلال الأدوات الفنية. من الضروري استخدام معايير الصناعة والمعايير الفنية لقياس أهداف وآثار فتح السيناريوهات المختلفة.
عندما يظهر كل جيل جديد من التكنولوجيا ، فإن أكبر المستفيدين هم الأشخاص الأكثر حساسية للتكنولوجيا ، والمفتاح هو الجمع بين احتياجات الصناعة والتكنولوجيا للقيام بأفضل ما في الأمر. الذكاء الاصطناعي هو أداة إنتاج فعالة للغاية سيكون لها تأثير قريب على الآلاف من الصناعات.
في المستقبل ، قد يكون لكل شخص ثلاثة روبوتات: روبوت خدمة في المنزل ، وروبوت عمل في المكتب ، وروبوت السفر - سيارة بدون سائق أو طائرة بدون طيار منخفضة الارتفاع. قد تكون هذه الروبوتات الثلاثة مدفوعة بنماذج كبيرة أو مسارات تكنولوجية جديدة وتطورت قدرات الذكاء الاصطناعي من نماذج كبيرة ، ونأمل أن يكون لديهم جميعًا رقائق طورناها بشكل مستقل. في المستقبل ، ستساعدنا الروبوتات على العمل والعيش والسفر بشكل أفضل. حول الذكاء الاصطناعي ، والاقتصاد الرقمي ، ورقائق الجيل التالي ، وسيناريوهات التطبيق ، من المتوقع أن تدخل الصناعة بأكملها في فترة متفجرة في المستقبل.