0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

深度学习技术把人工智能推向新高潮

倩倩 来源:央广网 2020-02-17 07:40 次阅读

据中央广播电视总台经济之声《天下财经》报道,我国ICT,也就是信息通信技术发展迅猛,在5G工业互联网、大数据、云计算人工智能区块链、量子技术等众多领域研发应用步伐较快。2020年,这些新技术有哪些最新发展方向和趋势,中国信息通信研究院对此进行了深度观察。

深度学习技术把人工智能推向新高潮

从技术层面看,人工智能从上个世纪60年代就开始起步,但最近几年才真正迎来发展高潮。以我国为例,人工智能企业数量已达上千家,2019年人工智能产业规模达到105.5亿美元,预计到2022年产业规模将接近300亿美元。中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长魏凯分析,人工智能近年来突飞猛进主要有两方面因素。“一个是因为我们积累了大量的数据。另外一个是由于这些算法的进步,使得这些算法可以在这些数据里学习到越来越多的知识,所以实际上总结起来就是深度学习技术把人工智能推向了一个新的高潮。”魏凯说。

大数据加深度学习称得上是当前人工智能技术的基石,各行各业、各家研究机构和企业基于这两点,积累开发形成了各自的算法,解决了大量以往难以解决的问题。

魏凯说:“特别是在识别领域,这个识别包括了语音识别,也包括了图像识别。我觉得这几年大家可以明显地看到,比如说你们去机场去支付,可以刷脸,扫描就可以通过,这些其实背后都是人工智能技术进步带来的变化。大家看到我们可以对着地图说话,它们能听懂我们说的话;跟音箱去交流,它们能听懂,这也是因为语音识别的进步,我觉得其实人工智能已经慢慢地进入人们的生活中。”

应用场景众多 不断推动人工智能技术迭代

魏凯认为,对我国人工智能技术来说,最大优势就在于应用场景众多,可以不断推动人工智能技术迭代。而最大的考验则是芯片这样的核心硬件能否满足需求。

魏凯分析:“在人工智能底层的算力芯片上,这些其实现在还有一个方向,芯片越来越定制化了,定制化要求底层这些工程的能力要跟上。那么我们可能又回到了老问题,就是我们的芯片工业能不能跟上人工智能的需求,这可能也是一个问题。”

不过,当前的人工智能离人类智能还有很远距离。魏凯说,靠大数据加深度学习也无法实现技术质变。他告诉记者,目前,很多新路径已经开启,人工智能接下来可能走向后深度学习时代,凭借技术创新达到深度智能。

魏凯认为:“现在已经开启了新的好多路线,比如说跟知识工程的结合,跟知识图谱结合,把已有的知识整理成结构化的数据,然后来做推理,让音箱等能更加聪明地回答问题,跟你交互,这是一个路径。另外把深度学习和人脑的仿生学、脑科学结合,去把人工智能的一些技术再往前推进,我觉得这是技术方向的变化。”

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 人工智能
    +关注

    关注

    1792

    文章

    47354

    浏览量

    238814
  • 大数据
    +关注

    关注

    64

    文章

    8894

    浏览量

    137496
  • 深度学习
    +关注

    关注

    73

    文章

    5504

    浏览量

    121246
收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    嵌入式和人工智能究竟是什么关系?

    、连接主义和深度学习等不同的阶段。目前,人工智能已经广泛应用于各种领域,如自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等。 嵌入式系统和人工智能在许
    发表于 11-14 16:39

    人工智能、机器学习深度学习存在什么区别

    人工智能指的是在某种程度上显示出类似人类智能的设备。AI有很多技术,但其中一个很大的子集是机器学习——让算法从数据中学习
    发表于 10-24 17:22 2502次阅读
    <b class='flag-5'>人工智能</b>、机器<b class='flag-5'>学习</b>和<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>学习</b>存在什么区别

    《AI for Science:人工智能驱动科学创新》第6章人AI与能源科学读后感

    探讨了人工智能如何通过技术创新推动能源科学的进步,为未来的可持续发展提供了强大的支持。 首先,书中通过深入浅出的语言,介绍了人工智能在能源领域的基本概念和技术原理。这使得我对
    发表于 10-14 09:27

    AI for Science:人工智能驱动科学创新》第4章-AI与生命科学读后感

    很幸运社区给我一个阅读此书的机会,感谢平台。 《AI for Science:人工智能驱动科学创新》第4章关于AI与生命科学的部分,为我们揭示了人工智能技术在生命科学领域中的广泛应用和深远影响。在
    发表于 10-14 09:21

    《AI for Science:人工智能驱动科学创新》第二章AI for Science的技术支撑学习心得

    人工智能在科学研究中的核心技术,包括机器学习深度学习、神经网络等。这些技术构成了AI for
    发表于 10-14 09:16

    《AI for Science:人工智能驱动科学创新》第一章人工智能驱动的科学创新学习心得

    人工智能:科学研究的加速器 第一章清晰地阐述了人工智能作为科学研究工具的强大功能。通过机器学习深度学习等先进
    发表于 10-14 09:12

    risc-v在人工智能图像处理应用前景分析

    RISC-V和Arm内核及其定制的机器学习和浮点运算单元,用于处理复杂的人工智能图像处理任务。 四、未来发展趋势 随着人工智能技术的不断发展和普及,RISC-V在人工智能图像处理领域的
    发表于 09-28 11:00

    名单公布!【书籍评测活动NO.44】AI for Science:人工智能驱动科学创新

    每个交叉领域,本书通过案例进行了详尽的介绍,梳理了产业地图,并给出了相关政策启示。 《AI for Science:人工智能驱动科学创新》适合所有关注人工智能技术和产业发展的读者阅读,特别适合材料科学
    发表于 09-09 13:54

    报名开启!深圳(国际)通用人工智能大会将启幕,国内外大咖齐聚话AI

    呈现、产业展览、技术交流、学术论坛于一体的世界级人工智能合作交流平台。本次大会暨博览会由工业和信息化部政府采购中心、广东省工商联、前海合作区管理局、深圳市工信局等单位指导,深圳市人工智能产业协会主办
    发表于 08-22 15:00

    FPGA在人工智能中的应用有哪些?

    定制化的硬件设计,提高了硬件的灵活性和适应性。 综上所述,FPGA在人工智能领域的应用前景广阔,不仅可以用于深度学习的加速和云计算的加速,还可以针对特定应用场景进行定制化计算,为人工智能技术
    发表于 07-29 17:05

    人工智能、机器学习深度学习是什么

    在科技日新月异的今天,人工智能(Artificial Intelligence, AI)、机器学习(Machine Learning, ML)和深度学习(Deep Learning,
    的头像 发表于 07-03 18:22 1322次阅读

    人工智能深度学习的五大模型及其应用领域

    随着科技的飞速发展,人工智能(AI)技术特别是深度学习在各个领域展现出了强大的潜力和广泛的应用价值。深度
    的头像 发表于 07-03 18:20 4636次阅读

    5G智能物联网课程之Aidlux下人工智能开发(SC171开发套件V2)

    Aidlite-SDK模型推理 https://v2.docs.aidlux.com/sdk-api/aidlite-sdk/aidlite-python 人工智能 5G AIoT技术实践入门与探索_V2 59分
    发表于 05-10 16:46

    机器学习怎么进入人工智能

    人工智能已成为一个热门领域,涉及到多个行业和领域,例如语音识别、机器翻译、图像识别等。 在编程中进行人工智能的关键是使用机器学习算法,这是一类基于样本数据和模型训练来进行预测和判断的算法。下面将介绍使用机器
    的头像 发表于 04-04 08:41 340次阅读

    嵌入式人工智能的就业方向有哪些?

    嵌入式人工智能的就业方向有哪些? 在新一轮科技革命与产业变革的时代背景下,嵌入式人工智能成为国家新型基础建设与传统产业升级的核心驱动力。同时在此背景驱动下,众多名企也纷纷在嵌入式人工智能领域布局
    发表于 02-26 10:17