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人工智能技术出现于-人工智能技术于机械制造领域面临的问题和解决办法

C0f3d30c8C0f3d30c8时间2024-05-14 18:13:17分类AI技术浏览27
导读:大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能技术出现于的问题,于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术出现于的解答,让我们一起看看吧。人工智能为什么不属于计算机类?人工智能属于计算机类专业吗?人工智能为何能发展迅速?人工智能为什么不属于计算机类?人工智能是计算机科学与技术的一个分支研究方向。但并……...

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能技术出现于的问题,于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术出现于的解答,让我们一起看看吧。

  1. 人工智能为什么不属于计算机类?
  2. 人工智能属于计算机类专业吗?
  3. 人工智能为何能发展迅速?

人工智能为什么属于计算机类?

人工智能是计算科学与技术的一个分支研究方向。但并非只有学计算机的人才能搞这个通信电子信息自动化数学物理等相关专业可以研究人工智能。

而且人工智能也不是其中任何一个专业就能解决得了问题的,他其实是一个跨领域的交叉学科,还涉及哲学,生命科学等领域

人工智能技术出现于-人工智能技术于机械制造领域面临的问题和解决办法
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人工智能属于计算机类专业吗?

人工智能是计算机科学与技术的一个分支研究方向。但并非只有学计算机的人才能搞这个,通信电子信息自动化数学物理等相关专业都可以研究人工智能。

而且人工智能也不是其中任何一个专业就能解决得了问题的,他其实是一个跨领域的交叉学科,还涉及哲学,生命科学等领域

人工智能为何能发展迅速?

当前人工智能发展迅速,已充分应用于多个产业人们生活领域。其得以迅速发展,依赖三要素数据算法和算力。但无论是数据还是算法,都离不开算力的支撑,算力已成为人工智能发展的关键要素。计算力和人工智能是相辅相成的,计算力的水平限制着人工智能的发展和应用

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从产业需求看,AI方面的数据量与算力需求处于循环增强状态,数据量的不断增加要求更强的算力处理数据,同时哺育人工智能等新技术不断训练、应用,这些技术的落地应用产生又催生更多数据、反过对算力提出巨大需求。

再看算法,据OpenAI测算,从2012年开始,全球人工智能训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍,计算量扩大了30万倍,远超算力的增长速度,截至到2020年,深度学习模型对算力的需求达到了每天百亿亿次的计算需求。

例如2020年2月,微软发布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG,参数量高达到175亿,使用125POPS AI计算力完成单次训练就需要一天以上。随后,OpenAI又提出了GPT-3模型,参数量更达到1750亿,对算力的消耗达到3640PetaFLOPS/s-day。

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由此可见,要推动人工智能持续获得迅速发展,无论是现在未来,算力的加码都是大势所趋。目前,据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》显示,我国计算力指数评估分数达到66分,处于全球第一梯队。较之美国,我国也是AI算力支出占总算力支出最高的国家之一,AI算力支出占总算力支出的比例达到14.1%。这将利好人工智能的加速发展。

人工智能之所以能够以如此之快的速度发展,主要得益于以下几点:

(1)、云计算技术的持续突破,使得低成本的大规模并行计算具备了落地基础

(2)、大数据在提升人工智能尤其是机器学习水平方面爆发出强大的能量,而机器学习在人工智能中扮演着核心角色,是计算机拥有智能的基础,尤其是呈现爆发式增长的全球海量数据无疑为人工智能走向成熟提供了强大推力;

(3)、深度学习技术的持续发展与应用,以及人脑芯片的研究,为人工智能可能赶超人类水平提供了有效的落地途经。

首先,目前人工智能依然处在行业发展的初期,虽然市场上出现了大量的人工智能产品,但是这些智能化产品几乎都有严格的使用场景限制,属于“弱人工智能”,因此人工智能虽然在当下的大数据时代得到了一定的发展,但是学科的整体发展速度还是比较平稳的。

随着大数据技术的发展,人工智能迎来了前所未有的发展机会,在自然语言处理、机器学习和计算机视觉等领域都取得了一定的突破,因为这些领域都对数据有大量的要求,尤其是机器学习领域。可以说,数据量越大效果就越好。基于机器学习的不少产品得到了一定范围的使用,比如在自动驾驶领域、智慧[_a***_]、智慧教育等领域都有一定的应用,所以目前市场上对于人工智能的宣传比较多,相关的智能化产品也越来越丰富。

人工智能作为产业互联网赋能传统行业的重要技术之一,在产业互联网落地应用的过程中也会得到更多的关注和发展。在产业互联网建设的过程中,人工智能产品将更容易发挥作用,一方面原因是产业互联网有相对完善的技术支撑,包括物联网、大数据、云计算等,另一方面原因是产业互联网的应用场景往往比较固定,这对于现阶段的智能体来说是比较重要的。另外,在不少传统行业领域,比如汽车制造领域,已经积累了大量智能体(工业机器人)的使用经验,这对于智能体在传统行业的普及也会起到一定的促进作用。

随着大数据、云计算和物联网的落地应用,未来人工智能领域的发展空间还是非常值得期待的,所以学习人工智能相关的知识会对未来的职场发展起到一定的帮助作用。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题,也可以咨询我,谢谢!

到此,以上就是小编对于人工智能技术出现于的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能技术出现于的3点解答对大家有用。

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