google与如人工智能技术 发展-谷歌人工智能发展

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

1. 人工智能二十年取得的最大进步有哪些？
2. 谷歌DeepMind的人工智能技术，能够为风电厂带来多大的效益提升？
3. 人工智能和物联网之间的融合及其影响有哪些？

人工智能二十年取得的最大进步有哪些？

特别是最近十多年来，在人工智能领域的两大流派（生物派和技术派）的积极推动下，不论是从生物学上强调探索人脑结构功能及其运转机理，真正模拟人脑的思维方式、思维过程、决策方法;还是借助最新技术，如算法、芯片技术、超级计算等，都在不断地迭代提升人工智能水平。

加之这两年火爆的人工智能芯片研发，将会推动新一轮计算革命，进而带动芯片基础架构转变。

看看现在许多人工智能巨头(谷歌、微软、BAT、Facebook、苹果、华为、小米等国内外技术大厂)，都在人工智能领域投入巨资。

其实从2011年至今，随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破。

所以，在Al快速发展的这几年，以“年度”的视角来看人工智能的发展应该是有东西可见的。

谷歌DeepMind的人工智能技术，能够为风电厂带来多大的效益提升？

风电产业的门槛还是比较高。用户面临的一个困难就是怎么知道什么地方适合建风电厂，建多大？怎么捕捉风***，怎么通过气象***知道这个地方适合建。这是一个非常头疼的问题。虽然国家的气象局还有省市的气象部门，他们都有相关气象数据。但是这些气象数据是基于空间大尺度，往往都是几百公里，半径几百公里以上，甚至是半径一千公里。但是一般的风电厂它也就是四到十平方公里的范围之内，这个大尺度的风力和微观尺度的风力这是两个完全不同的概念。

通过人工智能技术，解决气象数据有助于电厂选择适合的地方建造电厂。

在风电厂的开发阶段，就要充分利用地理信息地理数据，结合大数据的应用帮助业主提供运输的规划，路线的规划，包括道路怎么修。这些都是大量的数据，但是这些数据需要有高性能的计算，需要闪存这样的计算能力。同时在风能的管理里，虽然风能本身是不稳定的，而且是很难预知的。怎么保证买他们的设备厂商真正赚到钱，因为作为制造商很难建立一个庞大的风洞实验室做各种各样的模拟。

谷歌今日宣布，其位于伦敦的人工智能软件开发子公司 DeepMind 能够更好的预测风力发电厂的能源输出，从而大幅提升这种绿色能源的可用性。

此前，谷歌[_a***_]与许多风电厂达成了绿色能源合作。但在人工智能和机器学习的加持下，该公司能够更好地预测风力输出。

其表示，现可安排能量输出的设定交付。对于电网来说，这有助于大幅提升它的价值。

谷歌表示，与没有部署 AI 预测的情况相比，新方案可将风能的价值提升 20% 。

谷歌没有给出确切的能源产出估值，也未披露这些风电场的位置。不过外界猜测，该公司主要与中西部的风电场展开了合作，因其在当地部署了一些数据中心。

去年的时候，谷歌数据中心终于达成了***用 100％ 可抵消的可再生能源的目标。这在很大程度上得益于能源***购、以及风电场方面的投资。

可惜就风力发电而言，其利用效率仍难以与传统发电方案相媲美。因为风电厂每日的发电量，存在着一定的波动，而电网最被人们所需要的，就是可靠性。

好消息是，DeepMind 产品经理 Sims Witherspoon 和谷歌无碳能源项目负责人 Will Fadrhonc 在博客文章中表示：

人工智能和物联网之间的融合及其影响有哪些？

毫无疑问，人工智能和物联网是近年来最为热门的新兴技术。究竟二者之间能否融合？融合以后会带来怎样的影响？

要说清楚，那就得先来说说什么是人工智能。我们用alpha go打败人类顶级棋手来举个栗子：

为什么Alpha Go能胜出？因为基于谷歌深厚的人工智能研发***，Alpha Go通过对无数局围棋对弈分析，自主学习围棋套路。所以赛后柯洁提到“我担心的棋它肯定会下，它下到我想不到的棋。我只能猜到它一半的棋，另一半猜不到。”

人工智能可以根据大量的历史资料和实时观察找出对于未来预测性的洞察。由于同时分析过去的和实时的数据，AI能容易注意到有哪些资料属于例外，并做出合理、合适的推断。对于人工智能来说，它可以处理和从中学习的数据越多，其预测的准确率也会越高。由此，我们可以了解到数据对人工智能的重要性。

而未来最重要的数据来源，就是物联网。简单来说，物联网就是把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。到2020年，物联网设备的数量预计将高达240亿！从各种智慧自助终端到智能家用电器再到智能穿戴式设备，嵌入在各个产品中的传感器(sensor)会不断地将新数据上传至云端。而数据将被人工智能处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。

到此，以上就是小编对于google与如人工智能技术 发展的问题就介绍到这了，希望介绍关于google与如人工智能技术 发展的3点解答对大家有用。

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