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紐約時報世紀之問:需要多少電腦才能正確的識別貓?16000台!

智慧時代的另一個常見的隱喻就是雲。

所有的資訊、所有的資訊容量、所有的計算以及所有的智慧都懸浮在我們的頭上, 看不見摸不著卻又極其真實,

沒有定形猶如鬼魅隨時出現在我們身邊卻又居無定所——這或許是流行語“神馬都是浮雲”的另外一層含義。

我們將自己生活的全部遷移到了雲端, 照片、音樂和視頻可以存入雲端, 生意、購物和理財也都可以通過雲端來打理, 甚至有朝一日所有的貨幣也將存在於雲端。

一個雲端就是一塊由幾百萬台計算機組成的殖民地, 這些電腦無縫隙地對接在一起, 使其行動起來就像一台超級電腦。

無論我們今天已經部分實現的弱人工智慧, 還是正在形成中的強人工智慧, 其所能做的事情大部分都需要借助雲計算來完成。

雖然我們看不見, 但是我們的智慧生活確確實實是在雲端運行著的。

人工智慧關健技術深度學習是在雲計算和大資料日趨成熟的背景下取得實質性進展, 雲計算為深度學習提供了平臺, 大資料為深度學習提供了礦石, 深度學習因此才得以在雲平臺、在大資料中淘出黃金。

全球互聯網與海量大資料的出現, 給了深度神經網路研究以大展拳腳的空間,
機器的深度學習也成為可能。

《紐約時報》曾以《需要多少電腦才能正確的識別貓?16000台》為標題報導了Google Brain是如何訓練機器認識貓的, 這需要Youtube上數以百萬級的視頻資料。

語音辨識、機器視覺、物體識別、人臉檢測、翻譯會話等領域的創業公司開始遍地開花。

數十億計移動感測器和計算系統共同構成了雲計算, 這樣, 全球範圍內的幾乎所有智慧手機源源不斷地餵養、調教著一顆超級大腦, 仿佛一張高速運轉的神經網路。

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