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人工智能已经进入了普通生活,离我们越来越近,我们该怎么办?

发布时间:2019-07-24 11:53:03  来源:网络
核心提示:信不信由你,人工智能时代已经到来。我们知道,谷歌的自动驾驶汽车已经积累了数十万英里的安全驾驶记录,预计无人驾驶汽车将在未来几年内得...

信不信由你,人工智能时代已经到来。我们知道,谷歌的自动驾驶汽车已经积累了数十万英里的安全驾驶记录,预计无人驾驶汽车将在未来几年内得到广泛应用。

今天是一个开放与合作的时代,交流与研究同样重要。大多数机器学习算法都是基于科学的,很多实验都具有一定程度的随机性,这给实验的精度带来了困难。深层学习框架系统可以从底层提供解决这一问题的工具,使实验不再是一次性的结果,而是一种可重复和共享的数据。这对于促进研究的发展是非常重要的。

随着全球技术变革的加深,云计算、大数据和人工智能支持迅速采用产品,允许随时部署模型。随着深度学习的迅速发展,一些模型和技术已经具备了处理现实世界问题的能力。对于以前的一些技术来说,研究和应用之间往往存在很大的差距,并且有一个从学术界向工业界转变的过程。但是,深度学习是不同的,在问题定义之初,它可能已经是一个实际的问题,所以只要模型训练好,就可以立即在生产系统中应用。物联网、大数据和人工智能使普通人感到陌生和遥远,正慢慢地进入我们的生活,深入学习系统应该支持在培训和应用中灵活地转换模型。将研究成果随时整合到产品中。

他说:虽然第一代深入学习系统德比利夫具有良好的可扩展性,但在灵活性方面,谷歌团队有能力开发第二代系统TensorFlow。它类似于Linux、IOS和其他用于机器学习应用程序的操作系统。一方面,它为用户构建上层应用程序提供了一个界面,使用户可以在此平台上开发多种应用产品。另一方面,管理和控制低水平的计算机软硬件资源,以提高资源利用率,减少硬件差异等问题带来的研发成本。

在21世纪科学技术飞速发展的今天,人工智能正孕育着新的重大突破,一旦成功,将对科技、经济和社会的发展产生巨大而深远的影响。深入学习的研究一直是为了解决现实世界中存在的问题.因此,在学术界不断探索新的模式和方法的同时,业界也不断推出各种工具框架,以促进研究和应用的发展。

经过长时间的研究和尝试,谷歌在实践的基础上推出了最好的深度学习框架系统之一-TensorFlow,这将深刻改变经济和社会的面貌。如果我们继续这样下去,该怎么办?