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本期提要

  • 人工智能的技术基础——深度学习
  • 人工智能的重要组成——计算能力
  • 芯片的未来发展趋势

本期内容

之前介绍整个产业框架的时候提到了计算机领域的10年大变革,云计算是过去10年真正的技术变革,未来10年还有一个技术变革就是人工智能,它可能带来全方位的机遇。人工智能不仅是过去两三年最热门的一个话题,我觉得也是未来两三年从投资角度来看最有可能出现牛股的行业,尤其是在5G的带动之下。没有5G的时候人工智能可以下棋,比如AlphaGo,有了5G就可以开车了,也就是我们说的自动驾驶,没有5G自动驾驶是实现不了的。

我们先介绍一下人工智能的技术基础——深度学习。

这个名词听上去有点拗口,实际上我们可以把它理解成什么呢?实际上就是机器自我学习。以AlphaGo为例,AlphaGo学了几乎所有的棋谱,假设一个正常人把所有的棋谱全学会了,理论上他的棋艺就应该很高超了,所以这个机器在学了所有的棋谱之后,不断的自学习,最终达到围棋成神的程度。深度学习技术是过去几年人工智能发展背后最重要的一个技术进步。深度学习跟传统的机器学习不一样,我们可以把它理解为端到端的训练特性,而且可以快速迁移到各个领域。

我们之前提到的科大讯飞就是过去几年A股比较典型的涉及深度学习技术的公司,科大讯飞的语音识别率从以前的50%提升到了现在的99%,就是你对它说一句话,它识别出的文字基本上都是准确的,因为它有输入法。包括现在微信的语音转文字,整体的准确率也是比较高的。语音识别可以说是深度学习技术过去几年应用最成熟的一个行业。我们之前提到的人脸识别,包括车辆、车牌识别,深度学习技术在这些行业都已经应用得很广泛了,或者说深度学习技术已经非常成熟、非常先进了,以后可以拓展到大量的其他行业。

但是深度学习的缺点是什么?缺点就是它虽然能快速迁移到各个领域,但是它想要在一个领域超越人的智能,或者达到所谓的强智能,这个难度是非常大的。我们现在所说的人工智能都是弱智能,弱智能就是给予机器足够的数据,训练它,未来它就可以基于这些数据给出一个结果,更多的是作为辅助;而强智能不仅可以作为辅助,还能够做出判断,但强智能就稍微有点可怕了,有时人给出的结果它未必认同,甚至可能质疑人给出的结果,所以发展人工智能的时候其实也面临一个伦理问题。谷歌的人工智能其实是非常强的,AlphaGo就是它研究出来的,但现在它在这方面比较低调,因为它知道如果继续往强智能的方向走,或者说它的算法再继续进步的话,可能就会出现一些伦理问题。

传统计算机解决的问题叫确定性问题,深度学习或者人工智能解决的问题叫什么?欠定性问题,就是它有可能是没有标准答案的,或者说它的确定性不如确定性问题那么明确。

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