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人工智能与区块链相结合将会有什么样的潜力空间?

一月 12th, 2020  |  未分类

人工智能与区块链相结合将会有什么样的潜力空间?。人工智能与区块链相结合将会有什么样的潜力空间?。当下社会投资风口,大致分为人工智能、区块链和物联网。从上帝视角来看,这三种企业技术背后的驱动因素都是数据。所以人们更愿意相信,在互联网时代,“数据就是新的石油。”
人工智能的发展痛点“人工智能”一词最初是在1956年DARTMOUTH学会上提出,主要包含三个核心部分:算法、算力及数据。更通俗的解释就是,如果把人工智能比作建造太空火箭,那么数据和算力就是燃料,算法就是发动机。大数据时代的数据隔离从数据的角度来看,人工智能就像一只需要非常庞大的数据来“饲养”的动物。因为人工智能在构思机器学习方法,需要足够多的数据来验证和训练,从而使数据的收集、共享、分析以及基于这些数据的决策自动化成为了可能。但当下的很多数据大都掌握在中心化的企业手中,如Google、Facebook、BAT等。一些AI发展所需的训练数据,诸如:个人的消费记录、医疗数据、教育数据、行为数据等,不仅不能随意地被个人支配,且中心化严重,数据流通市场还未形成。AI的高速发展,在造就了大数据的同时,也被大数据时代带来的信息孤岛所束缚。计算量倍增的压力从人工智能发展的关键节点来看:1975年之后,学者开始着手研究BP(Back
Propagation,后向传播)算法。
1986年之后,研究上基本实现了BP网络,同期计算机硬件能力快速提升;2006年之后,随着移动互联网发展,海量数据爆发,深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破,人工智能商业化高速发展。如同
OpenAI
最近的一份报告所述,自2012年以来,最大的AI培训运行中使用的计算量呈指数增长,为3.5个月的倍增时间(相比之下,摩尔定律有
18个月的倍增期)。自2012年以来,该指标增长了300,000多个(18个月的倍增期仅增长了12倍)。OpenAI
报告:人工智能与计算这一时期,计算的改进是人工智能进步的关键原因。然而如果继续按照这种趋势发展下去,许多配置就需要更新。也就是说,一个企业用于处理数据的
GPU 等各式各样的芯片,每年可能需要提高差不多 5-10
倍的性能,才能勉强追上企业AI发展的步伐,而这些飞快的更新迭代也需要大量投入资金。也就是说,传统人工智能不仅在数据层面上面临着被大型机构垄断等困境,在算力层面上面临着购置硬件资源导致的资金难题,在算法层面上面临着算法运行不稳定等难题。这些暂且还未提及数据来源、质量以及隐私等诸多亟待解决的问题。

摘要:
区块链就是一种生产关系,它能够改变我们一些分配,人工智能和区块链能够基于双方各自的优势实现互补。1.前言当下社会投资风口,大致分为人工智能、区块链和物联网。从上帝视角来看,这三种企业技术背后的驱动因素都是数据。所以人们更愿意相信,在互联网时代,“数据就是新的石油。”数据价值链人工智能的发展痛点“人工智能”一词最初是在1956年DARTMOUTH学会上提出,主要包含三个核心部分:算法、算力及数据。更通俗的解释就是,如果把人工智能比作建造太空火箭,那么数据和算力就是燃料,算法就是发动机。大数据时代的数据隔离从数据的角度来看,人工智能就像一只需要非常庞大的数据来“饲养”的动物。因为人工智能在构思机器学习方法,需要足够多的数据来验证和训练,从而使数据的收集、共享、分析以及基于这些数据的决策自动化成为了可能。但当下的很多数据大都掌握在中心化的企业手中,如Google、Facebook、BAT等。一些AI发展所需的训练数据,诸如:个人的消费记录、医疗数据、教育数据、行为数据等,不仅不能随意地被个人支配,且中心化严重,数据流通市场还未形成。AI的高速发展,在造就了大数据的同时,也被大数据时代带来的信息孤岛所束缚。计算量倍增的压力从人工智能发展的关键节点来看:1975年之后,学者开始着手研究BP(Back
Propagation,后向传播)算法。1986年之后,研究上基本实现了BP网络,同期计算机硬件能力快速提升;2006年之后,随着移动互联网发展,海量数据爆发,深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破,人工智能商业化高速发展。如同
OpenAI
最近的一份报告所述,自2012年以来,最大的AI培训运行中使用的计算量呈指数增长,为3.5个月的倍增时间(相比之下,摩尔定律有
18个月的倍增期)。自2012年以来,该指标增长了300,000多个(18个月的倍增期仅增长了12倍)。OpenAI
报告:人工智能与计算这一时期,计算的改进是人工智能进步的关键原因。然而如果继续按照这种趋势发展下去,许多配置就需要更新。也就是说,一个企业用于处理数据的
GPU 等各式各样的芯片,每年可能需要提高差不多 5-10
倍的性能,才能勉强追上企业AI发展的步伐,而这些飞快的更新迭代也需要大量投入资金。也就是说,传统人工智能不仅在数据层面上面临着被大型机构垄断等困境,在算力层面上面临着购置硬件资源导致的资金难题,在算法层面上面临着算法运行不稳定等难题。这些暂且还未提及数据来源、质量以及隐私等诸多亟待解决的问题。

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