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换个角度看AI:硅谷如何把AI这道热菜炒成冷饭?

发布时间:2022-01-11    来源:庄闲游戏网站87037

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记录:【照片来源:FILI。FILIPIEKNIEWSKISBLOG所有者:FILIPIEKIWSKI】在1980年代,有一个神秘的地方叫硅谷。

没有人告诉那里会再次发生什么奇怪的事情,也没有人告诉那里的人将来会赚多少钱。这一切与计算机有关,它构建了奇迹,彻底改变了世界。电脑充分发挥了各种用途,创新了人们的办公方式,获得了游戏,人们的娱乐非常丰富,改变了我们的交流、购物和银行系统的方式。

但是,当时僵硬、慢、便宜。除非计算机的速度和数量能够再次突破,否则这些事情不能构筑。当时,摩尔法则广为流传——从1970年代开始,集成电路中的晶体管数量每18个月不会翻倍。这个法则正式成立的话,将来会变得明亮。

市场期待电脑有更多的新用途,财富也在滚滚而来。到了1990年代中期,这个法则开始了。

计算机的速度越来越快,软件也越来越简单,每年都要进行升级。新一代CPU的速度比旧版慢得多。下一代软件产品的速度比旧版慢,但性能更强。

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总的来说,通过定期升级硬件,软件的运行速度可以和以前一样,甚至更慢,但性能比以前好。许多增益是时针速度的提高(1990年代初,时针频率为33Mhz,到2000年为止平均为1Ghz),因此没有必要为了提高计算能力而重写,在新的计算机中一切都迅速运行。到了90年代末期,新的处理器出现了图形处理单元(GPU)。这个新的处理器和通常的CPU不同,芯片中有很多小的核分段运行,优化后可以展开3d图形。

起初,它们被用作额外的加速器出售,但它们很快就与普通显示卡建立了Nvidia-RivaTNT)。游戏的画变了,运营也变慢了。硅谷大亨们又大赚一笔。记录:【图像来源:FILI。

PILIPIEKISBLOG所有者:FILIPIEKI】到了2000年,情况开始不同。网络泡沫破裂,许多人损失了钱。另外,提高时针速度的旧战略也开始变得困难。

为了提高电源速度,电路的工作电压必须保持在比较高的状态。但是,这正好不加剧芯片,之后的速度增益不被粉丝功能允许。机不可失,为了延续这场盛宴,CPU厂商开始减少芯片中继续执行核心的数量。

但是,为了保持新处理器的并行性,大部分软件都必须重写。此时,随着世代和世代的改版,新芯片的发展速度已经令人震惊。

更糟糕的是,大多数事物已经不需要快速发展。大多数软件堆栈已经成熟,应用已经烧结,人们必须每年更换新的CPU和2倍的内存。一切都已经饱和了。

如今,大多数办公室的工作都可以在35美元的RaspberryPi上完成。游戏领域的游戏机也基本饱和。

这些游戏机的售价比成本高,初始投资由游戏中的隐蔽费用返还。游戏机为绝大多数人获得了便捷易懂的界面和令人满意的游戏体验。这对硅谷来说是一个难题,事情的发展开始上升。

到了2000年中期,智能手机这个便利的发明者向硅谷展示了一线希望。PC市场开始显着上升,但这个智能手机这个新生儿活力充沛,2007年至今发售的各种型号的iphone超过了顶峰。人们对智能手机转型的关注点不在于CPU的速度,而在于电量(电池寿命)和传感器/屏幕的质量。

在过去的10年里,手机摄像头和屏幕明显取得了巨大的进步,但除了重要的参加者-苹果公司,硅谷大亨们没有赚到的盆栽剩馀。无视,硅谷专注于软件业务,如Uber、Netflix等利用新平台腾飞的服务公司。惜智能手机革命的火焰总有一天会自燃,从一开始就很明显。

到2018年,很多人已经意识到自己每年花1000美元卖新手机,就像以前的PC电脑一样,原型的设备运营新程序没有问题。苹果公司的股票在2018年秋天受到严重损害,评价接近1T美元。市场大中风,硅谷要有新血。这些需要与90年代PC革命匹敌的东西,使新的应用程序成为可能性,给新的产业带来冲击和破坏。

这将重燃对芯片的市场需求——更需要高级的计算能力。到2012年,两个潜在机会频繁出现:块链和人工智能。区块链(2010年最初以比特币的形式频繁出现)的目的是通过删除分类帐(银行)几乎取代金融系统,获得远程交易的自我证明手段。

此外,构建块链的方式还需要强大的计算能力,计算所谓的共识机制。硅谷期待的是新的、低利润的应用领域,还需要大量的新芯片来满足市场需求。

人工智能经常出现在硅谷,大约是2012年。当时,一个不知名的加拿大人GeoffHinton和他的学生一起,在连接模型和神经网络的秘密空间中研究了30年,利用移植GPU的深度神经网络秒杀了ImageNet目标分类竞赛的失败。像块链一样,该技术可以打开应用程序的新时代,同时需要大量的新芯片。硅谷很多人迅速看到它的潜力,资金开始不断流动。

自20世纪90年代以来,神经网络已经进入漫长的冬天,神经网络学者仍然潜伏在大学研究室。但是,他们很快就注意到了这个契机。然后,他们开始被邀请参加硅谷的各种会议。

多层传感器的新化身AI惊人,在短时间内大幅度给人类带来惊人的生产:对象识别和分割、语音识别和机械翻译。这些功能越来越完善,很快就被谷歌和Facebook等拥有大量数据的公司所接受。

但是,这些惊人的兴奋很快就消失了。科学家们训练素质,擅长在经费议案中作出不可靠的承诺。现在他们有更喜欢的顾客。

他们讨厌听美好未来的故事,这些故事可能会彻底改变世界。他们的废话检测能力远低于政府资助机构,只要科学家们在NIPS会议上公开发表的论文,就不足以责备他们退出适当的调查。

但是,在AI领域,这些幸福的故事只要加上想象力就能提高到新的高度,可以和着名的科幻电影匹敌,我们似乎处于重要的拐点。当人工智能超过这个奇点时,它的能力不会远远超出我们的想象。

这让我们害怕错过这个千载难逢的时机。曾多次,即使是上述政府机构也不会成为AI承诺的受害者,因为每次资金都会失效,所以被称为AI寒冬。

但是,硅谷买了这个故事,举行了史上仅次于的AI盛宴。他们在AI这件事上从未犹豫过。

研发中心、非营利实验室和创业企业开始迅速发展,即使刚从大学毕业的深度自学科学家们也没有任何经验。创业公司开始蓬勃发展,向人们承诺在机器人、自动驾驶汽车、无人机等各个领域创造奇迹。所有问题的解决方案都与深度自学有关,在更好的数据和更大的GPU上训练更深层次的网络。

其工作方式非常神秘,需要更多的数据和计算。所以,宴会开始了!但是,到了2018年,有人意识到事情有可能朝着预想的方向发展。大多数真实世界的目标识别或分割标准开始显示出显着的收益增加迹象。

经过大量数据和非常强大的机械训练,这些模型在性能上只表示有限的提高,在某些情况下性能明显没有提高。科学家们没有大量生产产品,写了很多论文,研究了新技术惊人的局限性。在深度自学本不应该给科学技术革命带来的所有方向中,唯一给予惊人的领域只有一个游戏。

因为游戏可以在电脑上构建,所以产生的数据比在现实世界的应用程序中获取和标记的数据要多几个等级。在很多情况下,训练游戏的智能体可能需要几十万美元(意味着电力和硬件的计算)。

但是,在某种程度上,带标签的数据非常便宜,现在的问题几乎不能代表。在AI疯狂中,逐渐消失的Moravec悖论比以往任何时候都显着。

深度自学使许多新事物在计算机感觉的广阔领域成为可能性,但是没有看到AI的基本问题。自动驾驶汽车的研发是AI转型的试金石。到2016年,硅谷的很多人相信这项技术已经准备好了,成为深入自学的重要支柱。

但是,汽车已经可以介入了几英里。总部位于硅谷的汽车制造商特斯拉开始销售这个月还没有上线的功能。

到了2019年初,这些公司开始上升。因为销售vaporwave的诉讼经常出现。与此同时,对于很多自动驾驶汽车公司来说,2018年是艰苦的一年,亚利桑那州Uber朗AV在交通事故中死亡的事件和特斯拉的自动驾驶死亡事故频发。

此时,硅谷的人也开始慢慢认识到,几乎是自律驾驶员的车,像出租车一样载着大家回头看,依然是非常远的未来。汽车上还没有设置电脑。从这个意义上说,硅谷输了,但这和早期的梦想远。

2018年,硅谷的另一个大赌局相当严重地压制着比特币、块链最重要的产品,价值下降了80%。人们损失了很多钱,对加密货币的热情一落千丈。深度自学和块链是非常有趣的技术,使以前不可能的事情成为可能。

谷歌的照片搜索比以前方便得多,机器翻译现在已经在异国寻找道路,尽管离翻译成诗还很远。这些提高可能足以让硅谷赌博。因为这些不像90年代的电脑狂潮那样有利。

关于AI,这个抹黑周期和以前没什么区别。我们让电脑做只有接受教育的大人才能做的事情,后来意识到这些电脑不能处理婴儿和动物。只要我们之后落入一定程度的陷阱,AI(标准化人工智能)依然是白日梦。很难预测未来,但至少现在很明显,这两种押注都是死胡同。

Google和Facebook等互联网公司崩溃后经常出现的情况,现在的抹黑周期的闭幕使得费伊类似于块链和所谓的人工智能领域的头奖。但就像这样,只有极少数人不会输,很多人会输得很惨。(公共编号:)记录:本文作者FILIPIEKNIEWSKI文章来源:Piekniewskisbloghtps://blog.piekniewski.info/2019/03/12/a-short-story-of-silicon-valleys-affir-aith/undefind版权文章,允许禁止发布。

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