AI技术发展掀起基础硬件淘汰浪潮.docx
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1、AI技术发展掀起基础硬件淘汰浪潮在1980年代的处理器上执行目前最先进的算法,与在目前最先进的处理器上执行1980年代之算法,哪一种可以算得更快?答案令人惊讶,通常是在旧处理器上执行新算法能算得更快。虽然摩尔定律(MoOres1aW)因为是电子产业快速发展的驱动力而备受关注,但它只是驱动力的其中之一,我们经常忘记算法的进展速度其实在很多情况下都胜过摩尔定律。根据德国柏林工业大学教授、知名数学家MartinGr7tsche1的观察,在1988年需要花费82年才能算出解答的一个线性程序设计问题,在2003年只需要1分钟就能解决;在这段时间,硬件的速度快了1,000倍,算法的进步则达到4万3,000
2、倍。美国麻省理工学院(M1T)教授DimitrisBertsimas的类似研究结果显示,在1991年至2013年间,混合整数求解器(mixedintegerso1vers)算法速度快了58万倍,同时间顶尖超级计算机的硬件速度只有进步32万倍。据说类似的结果也发生在其他类型的约束优化(ConStrainedOPtimiZation)问题和质因子分解(Primenumberfactorization)问题中。这对人工智能(AI)意味着什么?过去五年来,AI无论在学界、业界或是新创领域都呈现爆炸性发展,最大的转折点可能是发生在2012年,当时一个来自加拿大多伦多大学(UniVerSityOfTorO
3、ntO)的团队A1exNet,利用深度学习方法一举扁得了年度计算机视觉影像辨识大赛ImageNet1argeSca1eVisua1RecognitionCha11enge(I1SVRC)冠军,自此深度学习就成为实现AI的关键方程式。计算机视觉的演进已蔓延至自然语言处理和其他AI领域。智能喇叭、实时计算机翻译、机器人对冲基金(robotichedgefunds),以及web参考引擎(Webreferenceengines)等等新产物,已经不会再让我们感到惊讶。AI也成为了交通运输产业的驱动力(这也是AutotechVentures的投资目标之一);我们已经观察到,先进驾驶辅助系统(ADAS)自动
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