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AI的歷史、現在和未來

華為開發者社區 ? 來源:華為云社區 ? 作者:尋水的魚 ? 2020-11-02 17:17 ? 次閱讀
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01

AI是什么?

根據維基百科的定義,人工智能是一種新的通用目的技術(GPT, General Purpose Technology),它橫跨整個人類經濟的多種用途,具有巨大技術性互補和溢出效應。簡而言之,AI是21世紀的一種基礎技術,它會應用在我們日常生活的方方面面。

02

AI的歷史、現在和未來

早期,受到20世紀數學哲學的影響,誕生出兩種流派的人工智能。基于形式主義(認為所有數學分支都可以公理化的)和邏輯主義(一切數學都是建立在數理邏輯的基礎之上)的符號主義的人工智能,以及基于構造主義的連接主義和行為主義人工智能。

早期的流派都認為自己提出的理論有很大的潛力,可以解決很多問題。但在經過一系列探索后,科學愛家發現AI并沒有想象中的簡單。 之后,AI經歷了起起落落的發展階段。直到2006年,深度學習之父Geoffrey Hinton 和他的學生Ruslan Salakhutdinov在《科學》上發表了一篇文章,提出了深層網絡訓練中梯度消失問題的解決方案,至此開啟了深度學習在學術界和工業界的浪潮。 2012年,Geoffry Hinton又帶著團隊參加了ImageNet ILSVRC挑戰賽,以驚人的優勢獲勝(錯誤率比第二名低了足足 10%),這次的比賽結果以及相應的論文拉開了深度學習的熱潮。 而深度學習之所以會從2006年后大放異彩,很大一部分的原因是數據、算力的發展,當時的數據集ImageNet的數據量很大,再加上使用GPU訓練深度學習網絡,這兩個突破奠定了深度學習的崛起。如今,GPU的算力也越來越強,現在的AI發展又是如何呢?

03

AI應用落地的三駕馬車

當前,數據、算法、算力的發展突破正推動AI應用的逐步落地。

1、數據資源豐富

隨著物聯網基礎設施及智能手機、可穿戴設備的普及,我們每個人時刻都在產生大量數據。據IDC發布《數據時代2025》的報告顯示,全球每年產生的數據將從2018年的33ZB增長到175ZB,相當于每天產生491EB的數據。另一方面,大數據等技術,降低了數據處理和存儲的成本,數據作為人工智能時代的“石油”,驅動著AI的發展。

2、算法持續突破

在傳統深度學習CNN/RNN系列模型之后,強化學習、對抗網絡算法模型不斷涌現。AI算法逐步逼近人類水平。自然語言處理(NLP)方面,2018年Google推出的BERT開啟了NLP的元年,如今BERT在數據集上的兩個指標(GLUE基準:80.4%,MultiNLI準確度:86.7%)全面超越人類。 計算機視覺方面,圖像分類的算法很早之前就已超越了人類;動作識別目前精讀相對較低,停留在52.5%;人臉識別的某些數據集也已經超越了人類。 語音語義識別方面,中文語音識別準確率達到新高度,中文語音識別字錯率(CER)達到3.71%,與人類專業的速記員水平相當。

3、AI芯片釋放巨大算力

AI芯片市場細化,推理與訓練、云側與端側分離,性能持續提升,突破摩爾定律瓶頸,釋放ZB級數據分析算力。 NVIDIA的Tesla V100,作為AI訓練通用芯片,性能遠超上一代P100的10+倍; Google的TUP3.0是2.0性能的8倍左右; 華為也推出了適用于推理場景的昇騰310以及適用于模型訓練的昇騰910。從早期的CPU、GPU到現在的TPU、ASIC,進入到細分領域后,各種AI專用芯片會層出不窮,性能不斷提升,功耗不斷降低。

04

未來,AI是否會超越人類?

當前,一些算法在某些數據集上的準確率已經高于人類,很多人會問:AI是否會超越人類?

如圖,首先并不是人類社會的所有問題都是數學問題,有很多問題是不能用數學來描述,黃色圈子內是可以用數學解決的問題。 由此引出了第一個問題:世界上是否所有數學問題都有明確的答案?答案是有些數學問題是無解的。 第二個問題:如果有明確的答案,是否可以通過有限步驟的計算得到答案?這就是數學的可計算問題,經過驗證,并不是所有數學問題都是可以計算。 接下來是第三個問題:對于那些有可能在有限步驟計算出來的數學問題,能否有一種假想的機械(圖靈機),讓它不斷運動,最后當機器停下來的時候,那個數學問題就解決了?結果是只有部分問題是圖靈機能夠解決的。 回答完上面三個問題后,再回看上面那張圖,藍色圈子里面的一個小圓是AI可以解決的問題,最后的小點才是AI已經找到解決方法的問題,只占據非常小的一部分。 所以,我們可以說,在AI已經找到解決方法的問題上,它可能超越了人類,但是在更多的問題上,它是沒辦法超越的。那么在某些領域里,AI的準確率既然高于人類,比如圖像識別,它可以完全替代人類嗎?

如上圖所示,左邊是正常的原圖,中間是干擾數據,讓AI預測的是加了干擾數據的右圖。我們可以很清楚的辨別左右兩組圖完全沒有區別,但是AI算法做不到,它會把右邊的三張圖片都判斷為鴕鳥。

再來看另一組AI犯錯的案例,上面是一些噪點和花紋的數據,但AI有99.6%的概率會將這些圖片識別成某種類別的物體。在我們普通人來看,AI有時候會犯一些非常愚蠢的錯誤。 這時候再回答“未來,AI是否會超越人類?”的問題,答案就是:AI能解決的只是人類社會中很小的一部分問題,即使它能解決,并在統計意義上得到一個還不錯的準確率,但它有時還是會犯很愚蠢的錯誤,AI的預測結果并不是完全可信的,AI不會超越人類,它應該成為人類的工具,使人類社會的生產效率進一步提高。

05

人工智能入門的三大難點

最后談談高校學生,或者是普通開發者學習AI可能會碰到的一些問題,主要有以下三個難點: 一是要學習的基礎知識太多,做AI開發涉及到Python編程知識、Linux知識,視覺方面要學圖像處理、OpenCV等,同時還要有一定的數學基礎。 二是沒有GPU機器,自己買GPU做AI訓練,成本非常高。 三是碰到問題找不到人進行交流,尤其是非計算機專業的同學學AI會比較難,因為做AI開發不像傳統的軟件開發那樣有非常多的書籍資料和社區可以交流,很多人只能在GitHub上找一些資料來解決學AI過程中的一些問題,能交流的人和圈子都會更少一點。

06

結語

幸運的是,華為云提供了一站式AI開發平臺ModelArts,可以低門檻、低成本的上手AI,并且提供ModelArts社區、《ModelArts人工智能應用開發指南》等書籍,解決學習AI過程的以上三個難點。更加詳細的技術解讀還可以到華為云社區,搜索華為云EI圖像算法專家零一老師的直播《開發者如何抓住時代機遇學好AI》!

責任編輯:lq

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原文標題:普通人如何站在時代風口學好AI?這是我看過最好的答案

文章出處:【微信號:Huawei_Developer,微信公眾號:華為開發者社區】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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