百度首席科学家吴恩达(Andrew Ng)日前表示,计算机硬件能力的提升将为人工智能(AI)的进一步发展提供动力。因此,当前一轮的AI热将不会像以往那样昙花一现,“AI寒冬”可能不会再出现了。
当前人工智能的发展势如破竹,研究人员以令人眩晕的速度发布着在AI领域所取得的最新进展,许多公司以尽可能快的速度组建自己的专业AI团队。鉴于以往的AI发展历史,人们不禁要问:这种欣欣向荣的景象还能持续下去吗?
百度研究院首席科学家、机器学习和AI专家吴恩达日前表示,在可预见的未来,计算机处理器设计上的改进将带来性能上的进步和突破,这将为AI的进一步发展提供动力。他说:“多家硬件厂商向我们分享了他们的产品路线图。可以肯定的是,他们是值得信赖的,未来几年我们将拥有更强大的计算能力和更快的网络。”
AI过去曾经历过快速发展和过度宣传阶段,但很快就降温,投资额和人们的兴趣骤减,被称为“AI寒冬”。AI的第一次寒冬出现在20世纪70年代,当时是因为技术进展放缓,政府投资干涸。另一次寒冬发生在20世纪80年代,是因为AI未能达到预期的商业影响。
接下来,AI就出现了当前这一次大繁荣,主要得益于机器学习技术的快速发展。如今,各大公司纷纷组建AI研究团队,高薪聘请AI研究人员从事基础研究,希望能取得重大商业突破。
得益于“深度学习”系统的发展,AI在最近几年取得了有目共睹的进步。从几年前开始,研究人员发现,可以使用“标记样本”(labeled examples)来训练非常大或非常深的神经网络,让它们能以接近于人类的准确度来识别各种事物。如今,该技术在图像和语音识别等领域取得惊人的进步。
吴恩达对此表示,这些系统只会变得更强大。不仅可以提高当前深度学习工具的准确性,还能被应用到其他新领域,如分析和生成语言。另外,硬件的进步也将为新兴的AI技术发展提供动力。
吴恩达说:“如果硬件计算能力提高10倍,就能开展许多我想做的实验。”例如,更强大的计算能力将允许我们构建单一算法来执行各种图像相关任务,而不是像当前这样,使用一大堆不同的图像处理算法。
本周三,2016年“神经信息处理系统”深度学习大会在巴塞罗那召开,聚集了全球的AI专家。数年前,该大会只有几百人参加,而今年的参加人数超过了6000人,凸显了人们对AI的浓厚兴趣。
吴恩达对此表示:“这里肯定有一定的夸大成分,但我相信,这一次的AI热有着真正的价值,不会再像前几年那样昙花一现。”
Salesforce首席科学家、机器学习和语言专家理查德·索赫尔(Richard Socher)称,大量的可用数据,以及机器学习算法的进步,将推动AI继续向前发展。
索赫尔还称,当前机器学习技术还仅限于少数大企业在消费者市场推出的一些应用,将该技术拓展到更广泛的领域将带来更大的影响力。他说:“如果Salesforce的15万家企业客户通过机器学习技术将其运营效率提高1%,那么美国的GDP就会显著提高。”
索赫尔认为,机器学习在各行各业的应用将确保AI维持足够的市场兴趣。他说:“即使有,AI的冬天也不会那么冷了。”
当前人工智能的发展势如破竹,研究人员以令人眩晕的速度发布着在AI领域所取得的最新进展,许多公司以尽可能快的速度组建自己的专业AI团队。鉴于以往的AI发展历史,人们不禁要问:这种欣欣向荣的景象还能持续下去吗?
百度研究院首席科学家、机器学习和AI专家吴恩达日前表示,在可预见的未来,计算机处理器设计上的改进将带来性能上的进步和突破,这将为AI的进一步发展提供动力。他说:“多家硬件厂商向我们分享了他们的产品路线图。可以肯定的是,他们是值得信赖的,未来几年我们将拥有更强大的计算能力和更快的网络。”
AI过去曾经历过快速发展和过度宣传阶段,但很快就降温,投资额和人们的兴趣骤减,被称为“AI寒冬”。AI的第一次寒冬出现在20世纪70年代,当时是因为技术进展放缓,政府投资干涸。另一次寒冬发生在20世纪80年代,是因为AI未能达到预期的商业影响。
接下来,AI就出现了当前这一次大繁荣,主要得益于机器学习技术的快速发展。如今,各大公司纷纷组建AI研究团队,高薪聘请AI研究人员从事基础研究,希望能取得重大商业突破。
得益于“深度学习”系统的发展,AI在最近几年取得了有目共睹的进步。从几年前开始,研究人员发现,可以使用“标记样本”(labeled examples)来训练非常大或非常深的神经网络,让它们能以接近于人类的准确度来识别各种事物。如今,该技术在图像和语音识别等领域取得惊人的进步。
吴恩达对此表示,这些系统只会变得更强大。不仅可以提高当前深度学习工具的准确性,还能被应用到其他新领域,如分析和生成语言。另外,硬件的进步也将为新兴的AI技术发展提供动力。
吴恩达说:“如果硬件计算能力提高10倍,就能开展许多我想做的实验。”例如,更强大的计算能力将允许我们构建单一算法来执行各种图像相关任务,而不是像当前这样,使用一大堆不同的图像处理算法。
本周三,2016年“神经信息处理系统”深度学习大会在巴塞罗那召开,聚集了全球的AI专家。数年前,该大会只有几百人参加,而今年的参加人数超过了6000人,凸显了人们对AI的浓厚兴趣。
吴恩达对此表示:“这里肯定有一定的夸大成分,但我相信,这一次的AI热有着真正的价值,不会再像前几年那样昙花一现。”
Salesforce首席科学家、机器学习和语言专家理查德·索赫尔(Richard Socher)称,大量的可用数据,以及机器学习算法的进步,将推动AI继续向前发展。
索赫尔还称,当前机器学习技术还仅限于少数大企业在消费者市场推出的一些应用,将该技术拓展到更广泛的领域将带来更大的影响力。他说:“如果Salesforce的15万家企业客户通过机器学习技术将其运营效率提高1%,那么美国的GDP就会显著提高。”
索赫尔认为,机器学习在各行各业的应用将确保AI维持足够的市场兴趣。他说:“即使有,AI的冬天也不会那么冷了。”
责任编辑:王倩倩