香山,硅谷技能发展史:人工智能、区块链和无人驾驶,样样精通,熊大熊二动画片全集

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来历:Piekniewski's blog

编译:廖荣凡、夏雅薇

曾几何时,20世纪的80年代,有一个奇特的当地叫硅谷。

许多夸姣的作业在硅谷发作,许多人挣了大钱。这一切都和核算机的奇观有关,核算机简直改造了一切事物。

核算机傍边有许多运用程序,它们彻底改善了咱们的作业文娱方法,也不断改动咱们交流、购物和运用银行体系的方法。

但那时电脑十分粗笨,运转慢而且价格昂贵,除非核算机的速度再快上几个量级,价格再廉价几个量级,许多作业都不或许发作。

摩尔规律见效:挣钱的时机触手可及

可是依据摩尔规律,在1970年的十年里,集成电路中的晶体管数量每18个月翻一番。

假如这个规律站得住脚,那未来必将是很夸姣的。这些运用会逐步向那些有需求的商场翻开,挣钱的时机触手可及。

到20世纪90年代中期很显着摩尔规律见效了。

核算机变得越来越快,软件变得越来越杂乱,改动速度很香山,硅谷技能开展史:人工智能、区块链和无人驾驶,样样精通,熊大熊二动画片全集快以至于每年有必要晋级换代以跟上核算速度的前进。

每一代新CPU都显着比上一代快,每一代新软件都显着比上一代慢而且功用更强壮。

总的来说,通尘肺病过定时晋级新的硬件,软静宁一中效果查询件如同相同快速(或更快)地运转,从而供给越来越多的功用。

这都得益于时钟速度的前进(1990年头开端有33Mhz,到了2000年有超越1Ghz的时钟可用了),关于运用前进的核算才干没有什么可多说的,在新电脑上一切操作都会更快。

GPU加温芯片商场

20世纪90年代一种新的处理器:图画处理器(GPU)诞生了,这种处理器必定程度上网易通行证和惯例的CPU不同。

GPU芯片能够多核并行作业优化3D烘托功用。

开端它们作为额定的加速器(3dfx voodoo)出售,但很快就被集成到了惯例显卡(Nvidia - Riva TNT)中。

游戏的视觉效果开端变得更好,运转也愈加流通,硅谷大亨们再次把更多的“硅”卖给了千家万户。

90年代后期(左)和20年后(右)的核算机内部视图,它们的巨细和组件类似,但后者或许要强壮几千倍。

到了2000年头,状况开端有所不同了,互联网泡沫幻灭先峰,许多人丢失惨重。此外,前进时钟速率的黄金战略遇到了首要的妨碍:为了前进转化速率,电路有必要坚持相对较高的作业电压。

这样一来芯片的温度一下就上去了,后边核算速度的前进受限于芯片的散热才干。为了把游戏玩下去,CPU制造商开端添加芯片中处理器的数量。

这时许多软件就要从头香山,硅谷技能开展史:人工智能、区块链和无人驾驶,样样精通,熊大熊二动画片全集编程才干运用并行机制的优势,新一代的处理器不再以速度制胜,但更糟糕的是,大多数核算机运用也并不需求变得更快了。

大部分软件仓库协议现已老练,运用程序现已固化,人们不再每年需求新的CPU或2倍更多的内存。

大多数办公室作业都能够在35$的树莓派上完结。乃至游戏职业也因许多的游戏机而饱和了。这些游戏机以低于本钱的价格出售,前期出资从游戏里躲藏的费用中回收。

游戏机为绝大多数人供给了便当,简略的界面和满意的体会。对硅谷来说需求增加放缓是一个大问题。

智能手机的发明带来了起色香山,硅谷技能开展史:人工智能、区块链和无人驾驶,样样精通,熊大熊二动画片全集

尽管PC商场增加显着放缓,但这一类新产品正在蓬勃开展,2007年至今推出的各种类型的iPhone把开展不断面向高江苏吴江天气预报潮。

关于智能手机,开展迭代并不是首要重视CPU速度,而是重视功耗(电池寿数)和传感器/屏幕的质量。

在曩昔的10年中,相机和屏幕的确取得了很大前进,但除了一个要害的公司—苹果之外,硅谷大亨并没有取得多少新的收入。

相反,硅谷专心于软件方面的作业,树立服务性公司,如Uber,Netflix和其他运用手机渠道的运用程序。

但从一开端一切人就知道,智能手机的改造不会一向火下去。

事实上,到2018年,大多数人意识到他们不需求每两年购买一台价值1000美元的新智能手机,就像早前PC电脑的境况的相同,旧类型对大多数的运用来说萝莉圣片都芝华士还不错。

这导致苹果股票在2018年秋季遭到重创,使该公司估值回到远低于1万亿$。

区块链和人工智能从头点燃商场

跟着各种香山,硅谷技能开展史:人工智能、区块链和无人驾驶,样样精通,熊大熊二动画片全集商场干涸,硅谷需求一些新事物:与90年代PC革新影响力相同大的事物;能够完成全新功用推翻现有工业格式的事物;能从头点燃硅谷需求在数量级上前进算力四年级下册英语的事物。

到2012年,两个这样的潜在事物呈现了:区块链和人工智能(AI)。区块链(开端在2010年被称为比特币),其主意是通过消除(银行)底账的需求来彻底替代金融体系,并供给一个树立长途买卖的自我认证手法。

构建区块链需求许多的核算才干,以核算出所谓的“作业证明”。这是硅谷所希望的:一个新的,赢利丰盛的运用范畴,此外这个范畴还需求许多“硅”来满意核算需求。

人工智能大约在2012年进入了硅谷的视野范围内。其时一位名叫杰夫辛顿的加拿大绅士在模型衔接和神经网络的奥秘范畴中与他的学生一起作业了30年,运用在GPU上完成的深度神经网络终结了ImageNet目标分日本免费类竞赛(尽管还应该归功于Jrgen Schmidhuber,他现已在2011年运用根据GPU的conv-net网络赢得这项竞赛)。

与区块链相同,这项技能能够敞开一系列新运用和许多的芯片需求。硅谷中的许多人很快就看到了时机,而且资金开端许多涌入。

自从90年代上一次神经网络冬季以来,大学里处于低谷期的神经网络学者们很快就留意到了这个时机。

忽然,他们受邀参与硅谷派对。这种多层感知器的新化身不断给出了令人兴奋的新效果,一时间:物体辨认和切割,语音辨认,机器翻译都不断变得越来越准确。

这些新功用很快被具有许多数据(如Google或Facebook)的公司所运用。但关于这些实在但或许不是很令人兴奋的运用程序,人们很快就激动过了劲。

在政府项目计划里,那些科学家从前被许诺各种支撑但往往都失败,但他们现在有了更好的金主:危险资本家。

危险资本家们喜爱听改动国际的故事,他们对谎话的辨认才干远香山,硅谷技能开展史:人工智能、区块链和无人驾驶,样样精通,熊大熊二动画片全集低于政府赞助组织,而且科学家的论文也不必被政府出资组织细心审阅了。

别的,人工智能是这样一片土地,在这里给神话故事灌溉几点科幻小说的想象力,它就能够茁壮成长。这些神话故事在科幻小说的参照下,使状况看起来就像咱们如同到了一些让人惊奇的拐点--人工梦然智能能够以咱们想不到的程度自我进化,也便是——奇点。

这个论调导致了严峻的焦虑(办法恐真空凸点惧症),在曩昔政府赞助组织觉得自己是人工智能神话的受害者,这就导致了这些组织对人工智能赞助的冻住,也便是所谓的人工智能隆冬。

硅谷一起也打造了人工智能最大的狂欢盛宴,它毫不犹豫地拥抱了人工智能。

跟着没有多少工业经历的深度学习科学家们从大学毕业,研制中心、非营利实验室和草创公司的深度学习专家香山,硅谷技能开展史:人工智能、区块链和无人驾驶,样样精通,熊大熊二动画片全集数量也开端激增。

草创公司蓬勃开展,许诺在机器人技能、主动驾驶轿车、主动飞行器等范畴发明各种奇观。

一切问题的处理计划都变成了深度学习,其实也不过是在更大的GPU上运用更多的数据练习更深的神经网络。

咱们都觉得只是需求更多的数据和香山,硅谷技能开展史:人工智能、区块链和无人驾驶,样样精通,熊大熊二动画片全集更多的核算问题就能处理。狂欢就这样进行着。

直到2018年一些人开端意识到这么做是或许不见效了。目标辨认或切割中的大多数“实践”的基准开端显示出收益递减的激烈痕迹。

运用许多的数据在很强壮的机器上练习这些模型,在体现上只取得了平凡的前进,而在另一些状况里底子没有前进。所以科学家们开端做他们最拿手的事,写许多论文,其间一部分人抛弃做产品,开端探究这项新科技的局限性。

用深度学习玩游戏

在深度学习应该带来革新的一切范畴中,有一个范畴持续给出了的优异效果:游戏。

由于游戏能够在核算机上推演,从而发生比在实践国际里要高出几个数量级的数据,这样许多的猩球兴起数据很难从实践中取得和符号。

在许多状况下,只是练习电脑(代理人)玩这些游戏就或许花费数十万美元(只是是电力和核算硬件)。

可是相同的技巧不适用于实践国际的问题,符号这样的数据花费昂扬,而且这些数据一般不能彻底代表手头问题的极点状况。

在一切这些人工智能的狂潮中,Hans Moravec那陈旧被人忘记的调查也便是Moravec悖论,变得越发明晰和显着。

尽管深度学习在广泛的核算机感知范畴完成了许多新功用,但它没有处理人工智能的一般问题。

即便在核算机感知更接地气的运用中,许多符号数据也不简单取得,根据经典算法和手艺特征的解什么是走读遵守决计划在现场运用中更简单开发也有更强的猜测才干。这些计划通过精心的规划和优化。

人工智能技能前进的试金石是主动驾驶轿车地址开发

到2016年,硅谷的许多人都信任这项技能简直能够实践布置,而且将成为深度学习的要害支柱之一究竟轿车现已能够在没有干涉的状况下行进数英里。

这种决心十分激烈,以硅谷为基地的轿车制造商特斯拉乃至开端将该功用作为云端晋级(行将发布的更新)出售。

到2019年头,这些说法基本上没那么有底气了,一些关于出售蒸发器的诉讼正在进行商中。与此一起,关于许多主动驾驶轿车公司来说,2018年是困难的一年,亚利桑那州由优步AV造成了丧命撞车事端以及特斯拉主动驾驶仪相关事端造成了多海盐天气人逝世。

此刻,即便在硅谷,人们也开端渐渐意识到,一辆彻底主动驾驶的轿车,能够像出租车相同把人载着到处跑的主动轿车,仍是一个悠远的未来。

很显着,轿车将持续内置电脑,从这个意义上说,硅谷现已赢了,但这与之前的愿望相去甚远。

2018年,比特币的价格从近20,000美元跌至4.000美元以下,跌幅超越80%。

在2018年,硅谷的另一个大赌注面对严峻冲击:比特币,区块链的头兵,价值跌落超越80%。许多人丢失了许多钱,商场对加密数字钱银的热心遍及大幅下降。

AI还有很远的路要走

深度学习和区块链都是十分风趣的技能,它们完成了曾经不sks或许的事。

谷歌的图画查找比曾经的好了许多。其间款式转化过滤器是一个十分酷的东西,使得这篇文章的特征图画成为或许。

机器翻译现也满足让你在外国找到路了,但还远不能翻译诗篇。

以上说的种种这些改善如同都缺乏以赢得成功,缺乏以为硅谷的大赌注正名。它们看起来都不像90年代张狂的核算机热潮相同有影响力,有利可图。

至于人工智能,这波炒作周期与以往的炒作周期没有太大不同。

咱们想让核算机做受过教育的成人能够做的作业,但后来才意识到这些核算机无法处理婴儿或动物以为天经地义的作业。

只需咱们持续跌入相同的圈套,AI(就像在实践的广州富妆交易有限公司通用人工智能中)将仍然是一个白日梦。

英伟达是一家给区块链和人工智能淘金畅销铲子的硅谷公司

曩昔四年的股票行情既反映了人们很高的希望,也反映了希望不断幻灭的进程。

未来很难猜测,但至少现在看起来这两个赌注都是死路一条。

或许就像互联泡沫网幻灭之后会呈现谷歌和脸书这样的公司,当时技能老练周期之后在区块链和人工智能范畴或许呈现类似的成功事例。

但也就像那时相同,只要很少过山车数人会赢,而许多人会错失机会。

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