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翻译与法律助理的岗位变得岌岌可危
发布时间:2018-09-25 13:16

  上世纪80年代,真正意义上的互联网并未出现,当时的AI难以进行人机交互,积累大量的数据只是一种奢望。到了20世纪90年代末、21世纪初,不够复杂的AI模型制约着人工智能的整体发展,即便少数学者计划对AI模型进行升级,芯片性能却成为一道迈不过去的坎。   如今,人脸识别随处可见,翻译与法律助理的岗位变得岌岌可危,AI看似进入感知智能的新时代,但终端与云端的交互仍不够平滑,无法做到频繁更新、实时处理。陈天石表示,智能终端功耗有限,首先要保证自身的续航时间,在对大型数据进行处理时,还需云端协助。因此,AI的长远发展,芯片、算法、数据,缺一不可。   近日,“2018中国芯片发展高峰论坛”在南京举行,寒武纪科技CEO陈天石受邀出席并表示,5G的到来,将引领人工智能时代变革。   细数人工智能60余年的发展史,从1956年达特茅斯会议标志AI的诞生,到2017年Alpha Go横扫围棋届震惊世界,期间共经历2次大起大落。那么,深蓝与Alpha Go区别在哪里?怎样才能延续AI的第三次发展热潮,避免其陷入低谷呢?   陈天石指出,AI的发展离不开三大要素,即芯片、算法、数据。算力突破,由高性能芯片组成的计算能力使语音识别与计算机视觉成为可能;算法突破,深度学习与机器学习得以实现,医疗教育经由智能分析变得更加精准、更加迅捷;数据突破,不断被收集的大量数据作用于安防、机器人、无人驾驶、智慧家居等领域,让智能的气息融入人们生活的方方面面。   谈到5G,人们首先会联想到超低的数据延迟与超高带宽的数据传输。大带宽、海量连接、低时延、高可靠是5G的基本特征。随着带宽的大幅度提升,5G数据海啸随之到来,它将加速IT技术变革,驱动计算机平台多元化发展,最终促进AI应用落地。   陈天石认为,5G带给AI的变化,具体可以分为三个方面:   其一,实现资源突破。所谓资源包括计算资源和储存资源,将一些终端无法及时处理的数据传送至云端,这使得云端联系亲密化,促成了端和端协作做AI处理、端和云协作做AI处理。   其二,增加算力提升需求。通过5G连接更多的设备,将周边的情境信息拷贝到AI设备,5G使AI运作情景化。AI得以沉浸在情境中,进行大量的训练与判断。   其三,解决传输宽带和速率困境。5G的基本特征令端到端的全面链接成为可能,端的数据处理能力大为提高,AI处理路径缩短,AI处理零延时,进而导致终端设备智能化。   一项技术能否保持活力,得到长期发展,最终取决于市场反馈。5G赋能、AI加持,将使得多种新型商业模式成为可能,对于工业、农业、商业、城市、教育造成的影响是积极且巨大的。   陈天石乐观地估计,未来3-5年,完全自动驾驶的汽车就可以上路。10年后,自动驾驶将随处可见,而人们也早已进入5G引领的人工智能新时代。


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