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防(止)被算(力)“锁死” AI进(化)(急)需革命性(算)法

时间:2020-08-12 09:34:17   来源:哪里有找小妹上门服务特殊按摩包夜 浏览量:31159

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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
【编辑:陈海峰】

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