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(防)止(被)算力“锁死” AI进化急需革命性算法

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  (防)止被算(力)“锁(死)” AI进(化)急需(革)命(性)(算)法

  “深度学习所需的大规模(样)(本)数据对于算力产(生)巨大需求,(但)近日美(国)麻省理工学院等研究(机)构(的)(报)告(显)示,深度学习正在逼近(算)力极限,而(提)升算力所(需)(的)硬件、成本和(对)(于)环境的影响正(变)得越来越难以承受……”

  美国麻(省)理工学院、安德(伍)德国际学院(和)(巴)(西)利(亚)大(学)的研(究)(人)(员)(在)最近的一(项)研究中发现,深度学习的进步强烈地依赖于计算的增长。其(结)(论)显示,(训)练(模)(型)的进步取决于算力的大幅提高,(具)(体)来说,计(算)能(力)提高10倍(相)当于3年的算(法)改(进)成(果)。大(量)数据和算力是促进人工智能发展的重要(因)素,但是研究(人)员(认)为,(深)(度)(学)习正(在)逼近算力(极)(限)。换言之,算力提高的(背)后,其(实)(现)目(标)所隐含的(计)算需求——硬(件)、(环)境和金钱等(成)本(将)变得无(法)(承)(受)。

  研究(人)员表(示),深度学(习)(急)需(革)命性的算法才(能)让AI更有效(地)(学)习,并越来越(像)人类。(那)么,(为)何深度学(习)(算)(法)十分依赖算力的增(长),现(在)算力的极限在哪里,如何突破?除了算(力),深(度)学习还(能)否依靠其他方式(改)进算法性能?(革)命性算法的(标)(准)是什么?

  大规模样(本)数据催生计算需求

  “深度学习本(质)上是(基)于统计的科学,所(以)大规模的(样)本数据对(于)深度学习的效果(至)关重要。更大规模和更复杂的(神)经网络模型已经被证明(非)常有效,并在产(品)中(有)广泛的(使)(用),(同)时这也让深度学习对计算能力有着更(大)要求和消耗。”(远)望智(库)AI事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲表(示)。

  人工(智)能设计之初,并没有考虑节能原则,只要有足够的(算)(力)和电力,算法就可(以)一直跑下去。

  2019年6月,(美)国马萨诸塞(州)大学阿默斯特分(校)(的)一份报告显示,(训)练和搜索某种模(型)所(需)的电量涉及约626000磅二(氧)化(碳)(排)放量,这相当于(美)国普通汽车使用寿命内排放量(的)(近)5(倍)。此外,优越的灵活性使深(度)(学)习可(以)(很)好地(建)立(不)同的模型,超越专家的模(型),(但)(也)带来(昂)贵的算(力)(成)本。(深)度(学)习需(要)的硬件负担和计算(次)数,背(后)消耗(的)(是)巨额资金。

  一份业(内)(报)(告)显示,华盛顿大学的Grover(假)(新)(闻)(检)测模型两周内(培)训费用(约)(为)25000美(元)。另据(报)道,(著)名人工智(能)非(营)利(组)(织)OpenAI花(费)高达1200万美元训练(其)GPT-3语言模型,而GPT-2语(言)(模)(型),每小时训练花(费)则达到256美(元)。

  改进算法降低(对)计算(平)台要求

  实(际)上,算力一直在提(高)。OpenAI一项研究表明,自2012(年)以来,(每)16个月将AI模(型)(训)练到ImageNet((一)(个)用于视觉对象识别软件研(究)的(大)型可(视)化数据库)(图)(像)分(类)中,相(同)性能模型所需的(计)算量就减少了一半;(谷)歌(的)Transformer架(构)超(越)了其之前开发的seq2架构,计算量减少了61倍;DeepMind(的)AlphaZero与该系统(的)(前)身AlphaGoZero的改进版本相匹(配),其(计)(算)量也减少了8倍。

  有网(友)提出,现在(的)硬件算力(提)升有些(误)区,不一定非(得)在单(位)面积(上)堆(更)多的晶体(管),(我)们需要(更)好的框架来支持底层计算条(件)(及)相应(的)硬件改进。理想情(况)(下),用消费级(的)GPU就能运行很多深(度)(模)型。

  “人们(对)深度学习的性(能)或结果的(要)求越(来)(越)(高),随之对(于)(算)力的需(求)也越来越(大)。要(让)算力(增)长或(突)破,(从)(算)法(层)面,首先(可)以优化并行计算,(有)效利用多机多核的计算(能)力,灵活满足各(种)需求。同时,相对于(传)统的基(于)单机(编)写的程序,(如)果改写为(多)(机)多(核)的并行程序,能(够)充分利用其CPU和GPU(或AI芯(片))(的)资源,将使(运)行效率(大)(幅)度提升。”(西)安电(子)科技(大)学(电)子(工)(程)学院(教)授吴(家)骥表示。

  除了算力,(深)度(学)(习)本(身)还可通过哪些方式改进算法?吴家骥介绍,深度学习都是在(异)构硬件上运行,(大)数据进(入)时,(需)要分(流)(处)理,从算法上(来)看,可(以)(调)度优(化),(让)异构(架)构(CPU、GPU、AI芯片)因地制宜(地)调(度)(深)(度)学习和大数据(处)(理)业务。

  吴家骥(指)出,未来可能很长(一)段(时)间(内),对深度(算)(法)的改进,不(仅)(要)(从)架构、硬件上考(虑),还要考(虑)模型的压(缩)能力。(例)如,就具(体)(问)(题)而言,(考)(虑)如何把(大)象(关)进冰箱,但问题是冰箱关不了(大)象,但若把大象压缩成小(猫)(小)狗的(大)小,(就)可装入冰(箱)。这(就)(需)要模型压缩,在保证精(度)的前提下,压缩神经网络模型,降低对计(算)(平)台的要求,大大(提)高(计)算效率,满足更多的实际(场)景(需)求。

  研究人(员)认为,(在)算法(水)平上进行(深)(度)(学)习改(进)已有先例。例如(谷)(歌)(的)张量处(理)(单)元,现场可编(程)门阵列和(专)用(集)(成)(电)路,并试(图)通过网络压缩(和)(加)(速)技(术)来降低(计)算复杂性。(他)们还(引)用(了)神(经)体系(结)构(搜)索和元(学)习,查找在一(类)问题上保持良好性(能)的体系(结)构,以此(作)(为)计算上有效改进算法的途径。

  算力增长(未)必会让AI拥有(类)人智力

  无(疑),算法突破的目的是(让)机器更像人(类)(大)脑一样具(有)神(经)元(的)功(能)。但就(功)(耗)而言,大脑要像超级(计)算机那(样)运算,自身温度就会飙(升)上百(摄)(氏)度,(所)以若(简)单认为更多的计算能力就可让人工(智)能拥(有)人类智(能)的想(法)显然是存在争议(的)。

  “人(类)的智能中(基)因(与)常(识)是机器所(不)具(备)的,其(中)(基)因(是)不(需)(要)(计)算的,(常)识是可以通过简单计算实现的。”谭茗(洲)指(出)。

  “(常)识决定了基本能力、发现力和(创)(造)力,而具有常识能(力),是更先进意(义)上(的)人工智能。(革)命性的(算)法,就是要让AI具(备)拥有(学)习常识的能力,这也是(未)来(一)个很有潜力(的)研究方向。”吴家骥(说)。

  (有)人说,深度(学)习(大)多数是“炼金术”,(大)多(数)算法(是)(对)(经)验更(朴)实的归纳,对说的问题进行更精辟的演(绎)。(谭)茗(洲)(说):“现在(数)据非(常)(多),(算)(力)也在(增)强,人们(依)赖深度学习提(升)AI(智)(力),但‘傻学硬练’形(成)更(强)的学(习)(方)法,很难达到(或)超(越)(人)类的算力及(智)力。”

  那么,革命性算法(的)(标)准是什么,为(什)么(优)(于)深度(学)习(的)(算)法迟迟没出(现)?

  谭茗洲(认)为,革命算法的标准首(先)是在不同场(景)具有高适应(度),可(以)(形)(成)(知)识记忆和(经)验记忆的算(法),并且(低)耗能(低)成(本)。未来革命性(算)法有可能基于(三)点提升,一(是)(基)于常识推(理)。由(于)我们面对的大量场景不(是)通过(大)量数据训练(而)来,人类大脑面对这(些)场景往往(是)通(过)(常)识推理运算而得(出)结(论),而深度(学)习并没有建(立)这套体(系)。另外,常识和常(识)(之)间的关(联)性,加速了人类对结果(的)推(理)(速)度。二是(基)于负性小(样)本的学习。(在)深度学习(模)型中,往往很(少)(去)学习什(么)(是)错误的,而汲取负面行(为)及教训性质类(型)的小样本是有学(习)意(义)的。三(是)基于交流、(沟)通(的)学习,人与人(交)流在学习(中)分几个(层)次,看、听、模仿等,AI也应多(从)这几(个)方面(入)手,建立以交通、沟通为(目)的的学习,(而)(不)是单单通过(大)数(据)(训)练模仿(人)类(智)能。

本(报)(记)者 华 凌
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