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防止被算力“锁死” AI进化急需革命性算法_bob综合体育下载

发布时间:2021-06-28 发布人: bob综合体育下载
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避免被算力“锁死”。AI 进化缺乏颠覆性算法。

“深度学习所需的大规模样本数据信息对计算能力提出了很高的要求。但近期美国麻省理工学院等科研机构的报告显示,深度学习正在逼近算力极限,增加算力所需的硬件配置、成本和对自然环境的破坏越来越难以忍受了……”麻省理工学院、安德伍德国际学院和巴西利亚大学的科研人员在最近的一项科学研究中发现,深度学习的发展显然依赖于计算的进步。结果表明,训练模型的发展在于计算能力的大幅提升,总体而言,计算量增加了10倍。

算力相当于三年的算法改进。大量的数据信息和算力是推动人工智能技术发展趋势的关键要素,但科研人员认为深度学习已经接近算力的极限。也就是说,在算力提升的背后,满足了目标-硬件配置,自然循环所隐含的计算需求。

� 金钱和金钱等成本将变得越来越难以承受。科学研究人员已经表明,深度学习在极度缺乏颠覆性算法的情况下,可以让人工智能更合理地学习和训练,变得越来越像人。那么,为什么深度学习算法如此依赖计算能力的提升呢?今天计算能力的极限在哪里,如何改进?除了算力,深度学习还能用其他方法来提升算法特性吗?什么是常态。

破坏性算法?大规模样本数据信息刺激了计算需求。“深度学习本质上是基于统计分析的科学研究。

因此,大规模的样本数据信息对于深度学习的实际效果尤为重要。更大规模、更复杂的神经元网络模型早就被证明是非常合理的并且在商品中有着广泛的应用。另外,这也使得深度学习对计算能力有更高的要求和成本。”中国智库与图灵机器人人工智能事业部首席战略官谭腾坦表示。

人工智能技术设计之初,没有考虑环保节能标准,只需要足够的算力和电力。�� 算法可以一直向前运行。2019年6月,米索大学的一份报告。i英国阿默斯特校区表示,训练和检索某款车型所需的耗电量涉及约62.6万磅的二氧化碳消耗量,相当于英国一般车辆寿命消耗量的近5倍。

此外,出色的协调能力使深度学习能够很好地创建不同的模型,超越权威专家的模型,但也带来了昂贵的计算能力成本。深度学习所需的硬件配置压力和计算频率是背后昂贵的资产。一份行业报告显示,加州大学 Grover 假新闻测试模型的培训费用在两周内约为 25,000 美元。另据悉,知名人工智能技术非盈利组织OpenAI花费1200万美元训练其GPT-3语言表达模型,而GPT-2语言表达模型则花费1200万美元。

培训费用每小时 6 美元。改进算法以减少对计算服务平台的监管。事实上,计算能力一直在增加。

OpenAI 的一项研究表明,自 2012 年以来,AI 模型每 16 个月训练一次。在用于视觉效果目标识别软件科学研究的大中型数据可视化数据库geNet中,相同特征模型所需的计算量减少一半;谷歌的Transformer架构超过其之前开发设计的seq2架构,计算量减少了61倍; DeepMind 的 AlphaZero 匹配系统软件前身 AlphaGoZero 的改进版本号,其计算量也减少了 8 倍。有网友明确指出,当今硬件配置计算能力提升存在一些误区。

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没有必要在总面积上堆放大量晶体管。�企业。您必须拥有更强大的架构才能应用最低级别的计算标准和相应的硬件配置。提升。

在理想条件下,许多深度模型可以使用消费级 GPU 进行操作。“每个人对深度学习的特性或结果的要求越来越高,对计算能力的要求也越来越高。要增加或增加计算能力,在算法上,首先要改进并行处理计算,这是合理的利用多台计算机、多核的计算能力,可以轻松满足各种需求。�在基于单机版的传统程序流程中,如果改为多机多核并行程序,可以灵活利用其CPU和GPU或AI集成ic的资源,将大大提高操作的效率。

”电子器件工程专业教授王家骥。西安电子科技大学新能源学院院长表示。除了算力,深度学习还能用什么方法来改进算法?王家骥详细介绍,深度学习都是在异构硬件配置上运行的。

大数据进来的时候,必须单独解决。从算法上来说,可以改进生产调度,让CPU、GPU、AI在反异构架构中的融合,可以根据当前的情况生产和调度深度学习和数据融合的业务流程。姬强调,很可能在未来很长一段时间内,深层次算法的提升不仅会从架构和硬件配置上考虑,还会降低模型的工作能力。例如,在实际问题上,考虑如何将小象锁进冰箱,但问题是冰箱无法关闭bab。

大象,但如果将小象转换成猫或小狗的大小,则可以将其安装在冰箱中。�这需要减少模型。

在保证精度的前提下,减少神经元网络模型,减少对计算服务平台的规定,进一步提高计算效率,满足大量特定场景的需求。科研人员认为,深度学习是在算法层面进行,以改善现有的犯罪嫌疑。例如谷歌的偏微分控制元件、可编程控制器门阵列和专用集成电路芯片,并试图通过缩小和加速基于互联网的技术来降低计算多样性。

他们还引入了神经系统架构检索和元学习来搜索在一类难题上保持稳定特征的系统架构。以合理的方式改进算法。

算力的提升并不一定能让AI拥有人类的智商。毫无疑问,算法改进的目的是让设备更像具有神经细胞功能的人脑。但就功能丧失而言,人脑必须​​像一台非凡的计算机一样计算,其温度会飙升数百摄氏度。

所以,如果单纯认为大量的算力可以赋予人工智能技术。�� 智能的想法显然令人反感。“在人的智力中,遗传基因和基本常识不是设备所具备的,遗传基因不需要计算,基本常识可以通过简单的计算来完成。

”谭明洲强调。“基本常识决定能力、素质、发现和想象力,基本常识工作能力是更好的实用人工智能。技术。

颠覆性算法是让AI具备学习和训练基本常识的能力。这也是未来很有发展潜力的研究内容。”王家骥说。有人说,深度学习大多是“炼金术士”,大部分算法是工作经验的简单梳理,更简明扼要地解释了他们所说的问题。

谭明舟说:“现在数据和信息很多,计算能力也在提高。每个人都依赖深度学习来提高 AI 智商,但“学习和实践”产生更强学习的方法很难达到或超过人们的计算能力和智商。

”那么,破坏性算法的规范是什么,为什么它们比深度学习更好。�算法又拖拽了吗?谭明舟觉得,改革算法的标准首先是在不同的情况下有高相关性,一个可以生成的算法。专业知识记忆和工作经验记忆,能耗低,成本低。

未来,颠覆性算法可能会基于三点进行改进。一种是基于常识推理。因为你处理的很多情况都不是基于大量的数据和信息进行训练的,人脑通常是根据常识推理和计算得出结论来应对这种情况,而深度学习并没有创造出这种管理系统。

此外,基本常识与基本常识之间的关联性加快了人们对结果的逻辑推理速度。二是基于负判别分析的学习训练。

在深度学习模型中,通常很少学到什么是不正确的,对个体行为特征的判别分析以及从负面信息中吸取的教训对学习和训练具有实际意义。三、据李尔。人与人之间的交流在学习和训练中分为多个层次,比如看、听、模仿、AI。�我们应该从这多个层面出发,创造针对交通和通信的学习和培训,而不是仅仅基于互联网大数据培训模仿人的智能。

本报记者华玲撰文:陈海峰。


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