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對(duì)人工智能發(fā)展至關(guān)重要的4種非人工智能技術(shù)

2023-10-25 14:40 千家網(wǎng)
關(guān)鍵詞:人工智能

導(dǎo)讀:雖然人工智能設(shè)備和技術(shù)已經(jīng)成為我們生活中必不可少的一部分,但機(jī)器智能可能仍然包含可以進(jìn)行重大改進(jìn)的領(lǐng)域。為了填補(bǔ)這些空白,非人工智能技術(shù)可以派上用場(chǎng)。

雖然人工智能設(shè)備和技術(shù)已經(jīng)成為我們生活中必不可少的一部分,但機(jī)器智能可能仍然包含可以進(jìn)行重大改進(jìn)的領(lǐng)域。

為了填補(bǔ)這些空白,非人工智能技術(shù)可以派上用場(chǎng)。

人工智能(AI)是一種具有人工智能的新興計(jì)算機(jī)技術(shù)。人們普遍認(rèn)為,我們?cè)谌粘I钪锌吹降娜斯ぶ悄軕?yīng)用只是其力量和能力的冰山一角。人工智能領(lǐng)域需要不斷進(jìn)化和發(fā)展,以消除常見(jiàn)的人工智能局限性。通常,人工智能由以下子領(lǐng)域組成:

機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合了來(lái)自神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、一般和特定統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、操作發(fā)現(xiàn)和其他來(lái)源的數(shù)據(jù)的使用,在沒(méi)有外部指導(dǎo)的情況下發(fā)現(xiàn)信息中的模式。深度學(xué)習(xí)使用包含多個(gè)復(fù)雜處理單元層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)使用更大的數(shù)據(jù)集來(lái)提供復(fù)雜的輸出,例如語(yǔ)音和圖像識(shí)別。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),也稱(chēng)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用數(shù)字和數(shù)學(xué)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含多個(gè)類(lèi)似于神經(jīng)元和突觸的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn),模擬人腦的功能。

計(jì)算機(jī)視覺(jué):計(jì)算機(jī)視覺(jué)使用模式識(shí)別和深度學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別圖像和視頻中的內(nèi)容。通過(guò)處理、分析和獲取有關(guān)圖像和視頻的知識(shí),計(jì)算機(jī)視覺(jué)幫助人工智能實(shí)時(shí)解釋周?chē)h(huán)境。

自然語(yǔ)言處理:這些是深度學(xué)習(xí)算法,使人工智能系統(tǒng)能夠理解、處理和生成人類(lèi)口頭和書(shū)面語(yǔ)言。

使人工智能更加先進(jìn)(或者至少減少人工智能限制)的非人工智能技術(shù)通常會(huì)增強(qiáng)其中一個(gè)組件或積極影響其輸入、處理或輸出能力。

1.半導(dǎo)體:改善人工智能系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)移動(dòng)

半導(dǎo)體和人工智能系統(tǒng)在同一空間中共存是相當(dāng)普遍的。多家企業(yè)為基于人工智能的應(yīng)用制造半導(dǎo)體。成熟的半導(dǎo)體企業(yè)為了制造人工智能芯片或?qū)⑷斯ぶ悄芗夹g(shù)嵌入其產(chǎn)品線(xiàn),正在實(shí)施專(zhuān)門(mén)的計(jì)劃。這些組織參與人工智能領(lǐng)域的一個(gè)突出例子是NVIDIA,其包含半導(dǎo)體芯片的圖形處理單元(GPU)被大量用于數(shù)據(jù)服務(wù)器以進(jìn)行人工智能訓(xùn)練。

半導(dǎo)體的結(jié)構(gòu)修改可以提高人工智能驅(qū)動(dòng)電路的數(shù)據(jù)使用效率。半導(dǎo)體設(shè)計(jì)的變化可以提高人工智能內(nèi)存存儲(chǔ)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)移動(dòng)速度。除了增加功率之外,存儲(chǔ)系統(tǒng)也可以變得更加高效。隨著半導(dǎo)體芯片的參與,有多種想法可以改善人工智能驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的各種數(shù)據(jù)使用方面。其中一個(gè)想法是僅在需要時(shí)向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送數(shù)據(jù)或從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送數(shù)據(jù),(而不是不斷地通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送信號(hào)。另一個(gè)進(jìn)步的概念是在人工智能相關(guān)的半導(dǎo)體設(shè)計(jì)中使用非易失性存儲(chǔ)器。眾所周知,非易失性存儲(chǔ)芯片即使斷電也能繼續(xù)保存保存的數(shù)據(jù)。將非易失性存儲(chǔ)器與處理邏輯芯片合并可以創(chuàng)建專(zhuān)門(mén)的處理器,以滿(mǎn)足更新的人工智能算法日益增長(zhǎng)的需求。

雖然人工智能應(yīng)用需求可以通過(guò)半導(dǎo)體設(shè)計(jì)改進(jìn)來(lái)滿(mǎn)足,但也可能引起某些生產(chǎn)問(wèn)題。由于需要大量?jī)?nèi)存,人工智能芯片通常比標(biāo)準(zhǔn)芯片更大。因此,半導(dǎo)體企業(yè)將需要花費(fèi)更多資金來(lái)制造。因此,制造人工智能芯片于企業(yè)而言并沒(méi)有多大經(jīng)濟(jì)意義。為了解決這個(gè)問(wèn)題,可以使用通用人工智能平臺(tái)。芯片供應(yīng)商可以通過(guò)輸入/輸出傳感器和加速器增強(qiáng)這些類(lèi)型的人工智能平臺(tái)。利用這些資源,制造商可以根據(jù)不斷變化的應(yīng)用需求來(lái)塑造平臺(tái)。通用人工智能系統(tǒng)的靈活性,對(duì)于半導(dǎo)體企業(yè)而言可以具有成本效益,并大大減少人工智能的限制。

2.物聯(lián)網(wǎng)(IoT):增強(qiáng)人工智能輸入數(shù)據(jù)

人工智能在物聯(lián)網(wǎng)中的引入既改善了其功能,又無(wú)縫地解決了各自的缺點(diǎn)。眾所周知,物聯(lián)網(wǎng)包含多種傳感器、軟件和連接技術(shù),使多個(gè)設(shè)備能夠通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)相互通信和交換數(shù)據(jù)以及與其他數(shù)字實(shí)體通信和交換數(shù)據(jù)。此類(lèi)設(shè)備的范圍從日常家用物品到復(fù)雜的組織機(jī)器。基本上,物聯(lián)網(wǎng)減少了多個(gè)相互連接的設(shè)備的人為因素,這些設(shè)備可以觀察、確定和理解情況或周?chē)h(huán)境。攝像頭、傳感器和聲音探測(cè)器等設(shè)備可以自行記錄數(shù)據(jù)。這就是人工智能發(fā)揮作用的地方。機(jī)器學(xué)習(xí)始終要求其輸入數(shù)據(jù)集源盡可能廣泛。物聯(lián)網(wǎng)擁有大量互聯(lián)設(shè)備,為人工智能研究提供了更廣泛的數(shù)據(jù)集。

為了從物聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)中為人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)充分利用,組織可以構(gòu)建定制的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。利用物聯(lián)網(wǎng)從多個(gè)設(shè)備收集數(shù)據(jù),并以有組織的格式在時(shí)尚的用戶(hù)界面上呈現(xiàn)的能力,數(shù)據(jù)專(zhuān)家可以有效地將其與人工智能系統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)組件集成。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合對(duì)于這兩個(gè)系統(tǒng)都很有效,因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢詮钠湮锫?lián)網(wǎng)對(duì)應(yīng)物獲得大量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。作為回報(bào),人工智能可以快速找到信息模式來(lái)整理,并從大量未分類(lèi)的數(shù)據(jù)中提供有價(jià)值的見(jiàn)解。人工智能從一組分散的信息中直觀地檢測(cè)模式和異常的能力得到了物聯(lián)網(wǎng)傳感器和設(shè)備的補(bǔ)充。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)生成和簡(jiǎn)化信息,人工智能可以處理與溫度、壓力、濕度和空氣質(zhì)量等不同概念相關(guān)的大量細(xì)節(jié)。

近年來(lái),多家大型企業(yè)已成功部署了各自對(duì)人工智能和物聯(lián)網(wǎng)組合的解釋?zhuān)栽诟髯灶I(lǐng)域獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并解決人工智能的局限性。Google Cloud IoT、Azure IoT和AWS IoT是這一趨勢(shì)的一些著名例子。

3、圖形處理單元:為AI系統(tǒng)提供算力

隨著人工智能的日益普及,GPU已經(jīng)從單純的圖形相關(guān)系統(tǒng)組件轉(zhuǎn)變?yōu)樯疃葘W(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)過(guò)程中不可或缺的一部分。事實(shí)上,人們普遍認(rèn)為GPU相當(dāng)于普通計(jì)算機(jī)中的CPU的AI版本。首先也是最重要的,系統(tǒng)需要處理器核心來(lái)進(jìn)行計(jì)算操作。與標(biāo)準(zhǔn)CPU相比,GPU通常包含更多數(shù)量的內(nèi)核。這使得這些系統(tǒng)能夠?yàn)槎鄠€(gè)并行進(jìn)程中的多個(gè)用戶(hù)提供更好的計(jì)算能力和速度。此外,深度學(xué)習(xí)操作處理大量數(shù)據(jù)。GPU的處理能力和高帶寬可以毫不費(fèi)力地滿(mǎn)足這些要求。

由于GPU具有強(qiáng)大的計(jì)算能力,因此可以配置為訓(xùn)練人工智能和深度學(xué)習(xí)模型(通常是同時(shí)進(jìn)行)。如前所述,更大的帶寬使GPU比常規(guī)CPU具有必要的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。因此,人工智能系統(tǒng)可以允許輸入大型數(shù)據(jù)集,這可能會(huì)壓垮標(biāo)準(zhǔn)CPU和其他處理器,從而提供更大的輸出。最重要的是,在人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)中,GPU的使用并不會(huì)占用大量?jī)?nèi)存。通常,計(jì)算大型、多樣化的作業(yè)涉及標(biāo)準(zhǔn)CPU中的多個(gè)時(shí)鐘周期,因?yàn)槠涮幚砥靼错樞蛲瓿勺鳂I(yè),并擁有有限數(shù)量的內(nèi)核。另一方面,即使是最基本的GPU也有自己的專(zhuān)用VRAM(視頻隨機(jī)存取存儲(chǔ)器)。因此,主處理器的內(nèi)存不會(huì)受到中小型進(jìn)程的拖累。深度學(xué)習(xí)需要大型數(shù)據(jù)集。雖然物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)可以提供更廣泛的信息,半導(dǎo)體芯片可以調(diào)節(jié)人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)使用,但GPU可以提供計(jì)算能力和更大的內(nèi)存儲(chǔ)備。因此,GPU的使用限制了人工智能在處理速度方面的限制。

4.量子計(jì)算:全面升級(jí)人工智能

從表面上看,量子計(jì)算類(lèi)似于傳統(tǒng)的計(jì)算系統(tǒng)。主要區(qū)別在于使用了獨(dú)特的量子位,其允許量子計(jì)算處理器內(nèi)的信息同時(shí)以多種格式存在。量子計(jì)算電路執(zhí)行與常規(guī)邏輯電路類(lèi)似的任務(wù),并添加了量子現(xiàn)象,如糾纏和干擾,以將其計(jì)算和處理提升到超級(jí)計(jì)算機(jī)的水平。

量子計(jì)算允許人工智能系統(tǒng)從專(zhuān)門(mén)的量子數(shù)據(jù)集中獲取信息。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),量子計(jì)算系統(tǒng)使用一種稱(chēng)為量子張量的多維數(shù)字?jǐn)?shù)組。然后,這些張量被用來(lái)創(chuàng)建大量數(shù)據(jù)集供人工智能處理。為了發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)集中的模式和異常,部署了量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。最重要的是,量子計(jì)算提高了人工智能算法的質(zhì)量和精度。量子計(jì)算通過(guò)以下方式消除了常見(jiàn)的人工智能限制:

與標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)相比,量子計(jì)算系統(tǒng)更強(qiáng)大,且更不容易出錯(cuò)。

一般來(lái)說(shuō),量子計(jì)算有助于人工智能系統(tǒng)的開(kāi)源數(shù)據(jù)建模和機(jī)器訓(xùn)練框架。

量子算法可以提高人工智能系統(tǒng)在糾纏輸入數(shù)據(jù)中尋找模式的過(guò)程中的效率。

我們可以清楚地看到,人工智能的發(fā)展可以通過(guò)增加輸入信息量(通過(guò)物聯(lián)網(wǎng))、提高數(shù)據(jù)利用率(通過(guò)半導(dǎo)體)、提高計(jì)算能力(通過(guò)GPU)或改善其操作的各個(gè)方面(通過(guò)量子計(jì)算)來(lái)實(shí)現(xiàn)。除此之外,未來(lái)可能還有其他一些技術(shù)和概念會(huì)成為人工智能發(fā)展的一部分。人工智能的概念和誕生已經(jīng)過(guò)去了六十多年,如今它在幾乎所有領(lǐng)域都比以往任何時(shí)候都更加重要。無(wú)論人工智能的下一個(gè)進(jìn)化階段將走向何方,都將是令人著迷的。