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本文就是一读书笔记,源自各种资料的拼凑和脑补,不保证所有主张的正确性,请自行斟酌。个人浅见,当前我从事的人工智能产业与十年前自己投入过的盛极一时的游戏行业,本质是一样一样的,都是计算机对图像与声音的综合处理与展示。

所以要理解人工智能,理解人工智能的算力,我准备先从图像处理着手,以NVIDIA作为主线,试图全面剖析GPU的硬件架构及运行机制,并从GPU到CUDA™,慢慢研读到FPGA、TPU的世界。

2016年3月9日至15日,AlphaGo在首尔进行的五番棋比赛中以总比分4比1战胜李世石,谷歌的人工智能(Artificial Intelligence,AI)在星光熠耀的舞台上首次登场。据说从1956年开始,被称为AI元年的也不止一次,几起几落,迄今已经是第三波浪潮了。

不过对我来说,2016年被称为AI元年毫无违和,确实是阿法狗那一束光,指引自己走入了人工智能的璀璨世界。至今还记得听闻李世石落败后,自己世界观破碎的声音,还有自己一个人在奥森跑了32公里,找回真实而温暖的感觉。

横空出世的阿法狗

AlphaGo 由 Google的DeepMind 开发,其程序综合了神经网络和蒙特卡罗树搜索,能监督式学习和自对弈。它使用了巨大的计算资源,硬件在AlphaGo的性能表现上扮演了关键角色。

AlphaGo有多种配置,不同配置对它的性能有巨大影响,最低配置使用了48个CPU和1个GPU;最高配置是分布式版本的AlphaGo,根据DeepMind员工发表在2016年1月Nature期刊的论文,分布式版本(AlphaGo Distributed)使用了1202个CPU和176个GPU,同时可以有40个搜素线程。

击败李世石的AlphaGo Lee 版本,则是由上述分布式版本训练,4 个TPU v1推演的 。后来升级的 AlphaGo Master版以及自我学习的 AlphaGo Zero版 ,则是由 TPU v2  Pod 训练。

人工智能的三大浪潮

一、云计算

云计算最初的目标是对资源的管理,管理主要的是计算资源、网络资源、存储资源三个方面。

1、管理中心就像是配电脑

如果你想买一台笔记本电脑,那电脑的CPU、内存都是我们要考虑的计算资源。电脑想要上网,就需要有可以插网线的接口,或者有可以连接我们路由器的无线网卡。也需要到运营商开通一个网络,比如100M的宽带。然后有师傅弄一根网线,帮我们的路由器和他们公司的网络连接配置好,这样家里所有的电脑、手机、平板就都可以通过路由器上网。这就是所谓的网络资源。

除此之外,你可能还会担心硬盘多大,这就是存储资源。

对一台电脑来说是这样的,对一个数据中心也是如此。想象你有很大的一个机房,里面堆满了服务器,这些服务器也是有CPU、内存和硬盘的,通过类似路由器的设备上网。这时的问题就是:运营数据中心的人是怎么把这些设备统一的管理起来的。

2、具有极高的灵活性

管理的目标就是要达到两个方面的灵活性,一个是时间的灵活性,一个是空间的灵活性。无论是什么时候想要,想要多少,都可以很好的满足。

3、虚拟化的半自动和云计算的全自动

要说虚拟化软件解决了灵活性问题,并不完全正确。因为虚拟化软件一般创建一台虚拟的电脑,需要人工指定这台虚拟电脑放在哪台物理机上。这一过程可能需要比较复杂的人工配置。

当然,仅凭虚拟化所能管理的物理机的集群规模都不是特别大,一般在十几台、几十台、最多百台的规模。这一方面会影响时间的灵活性,一方面也会影响空间的灵活性。

4、云计算的公有和私有

• 感知机网络 这是最简单的神经网络,他不包含任何隐藏层,只有输出和输出层。图像大致是这样的:

• 前馈网络 包含多个节点,相邻层的节点之间具有边,每个边都有权重。他是这样的:

二、神经网络的学习类型

cTrans云传输解决方案

基于多种技术的数据处理应用

   cTrans云传输系统大大降低了对于大数据移动、管理和使用的门槛,使用多种特有手段保障大数据迁移过程中的可靠性和时效性。用户无需担心持续积累的爆发数据量,通过大文件自适应分段技术与海量文件虚拟拼接技术,使得处理大数据就像常规数据一样简单。

 同时,在传输策略随时动态调整的复杂情况下,cTrans依然可以保证传输的正确性和安全性,支持断点续传和错误重传等,使得对于大文件的传输体验和普通文件一样简单便捷。

 智能断点续传

 对于常规文件、巨型文件和海量文件,自动匹配不同机制的断点续传策略,无论是出错自动重传时还是人工操作时,都可以进行断点续传。

 出错自动重传

 当出现传输错误时,会自动启动重传机制,最终确保传输文件的正确性。

 自定义处理脚本

 cTrans云传输系统支持用户通过自定义脚本,在文件传输任务执行前后,触发和执行自定义的数据处理或消息通知等指令,实现业务流程自动化。

 API接口服务

 cTrans云传输系统提供基于RESTful通信格式的API接口,利用这些接口,开发者和第三方应用可以进行数据传输指令下达、传输进度状态跟踪等操作。

基于银行级秘钥交换机制的数据加密

   cTrans云传输系统采用银行级的秘钥交换机制和数据加密算法,支持文件传输内容加密,在数据收发两端之间形成加密隧道,在传输的多个环节进行一致性校验,确保文件传输的一致性,形成覆盖全局的安全加密数据传输可信网络,以安全可靠的方式进行通信及数据传输的秘钥交换,防止数据泄露。同时,集中审计分散的数据传输行为,做到数据流动可追溯,确保安全合规。

产品特性

集中管控

cTrans云传输系统跨过单点独立传输工具各自为政的初级阶段,将分散的数据存储和传输行为进行统一管理,包括传输节点与存储节点集中管理、远程安全数据管理、全文传输行为实时调控等,将传输行为纳入到管控范围之中,集中进行数据管理和传输调度,实现无人值守、全流程自动化的数据传递,确保数据移动安全合规,轻松掌握全网数据交换态势。

流程自动化

cTrans云传输系统打通业务运转全部流程,形成稳定的自动化数据交换流,通过自动化的传输触发机制以及可自定义的传输前后数据处理及通知策略,驱动业务大数据便捷流动和自动处理,提升数据处理时效,大大提高业务运转效率。

高效传输

cTrans云传输系统利用企业现有的IT基础设施,基于UDP协议,形成针对大容量数据的传输调度能力,并充分利用企业网络资源,进行大文件及海量文件的高速传输。

灵活响应

cTrans云传输系统具有灵活的应用架构,简单的集成方式,高度的可配置性,可迅速为企业现有IT架构提供数据传输助力:实时、周期、按需等灵活的传输触发机制,流量控制、内容过滤、事件通知等灵活的传输配置选项,API、插件、脚本等多种集成方式。

强扩展性

cTrans云传输系统广泛支持企业内部、外部不同的数据传输需求场景,同时能够完成不同场景之间的相互联通,具有强大的横向拓展和纵向升级的能力,用以应对企业将来未知的数据传输挑战:多种传输方案按需组合,异构传输场景之间的横向联通,跟随企业IT建设规模持续扩容。

统一建设

cTrans云传输系统方案针对企业可能面临的不同场景、不同系统的数据传输问题,一次性解决企业当前多环节的不同问题,同时可以持续响应企业对于数据传输的新挑战:包括系统级和用户级多种场景的整体传输,以及一次性解决不同系统类似场景的问题。

cTrans价值

 提升企业IT建设层次

cTrans云传输系统补全企业IT基础架构中的数据传输能力,使IT 能够更好地满足日益增长的数据交换需求,支持 IT组织跟上新技术和业务需求的步伐,提升企业IT建设综合层次。

 降低企业运营成本

cTrans云传输系统快速响应业务对于数据传输持续变化的需求,大大降低业务迭代周期。形成贯穿企业核心业务流程的自动化数据流动和数据处理,减少IT资源分配和人工投入,大幅度提升业务服务质量水平。

 规范数据传输管理

除了系列条件反射外,还有很多大家以同样的动作规定好的“标识”。这种标识对于对抗其他外来物种无不是一笔珍贵的识别!

长期在这种环境中生活着,他们的默契度越来越高。在嘴巴长期以某种频率发动的声响下,他们似乎进化成了可以依靠嘴唇来取代其他动作进行某种标识。这种频率或许就是我们现在所理解的共同语言——国语。

渐渐演变成一个叫哨或许就意味着有敌人来了,寓意咱们得躲起来。

... ...

随着长时间的条件反射及同敌人进行艰苦卓绝的战斗,渐渐“我们”在这片广阔的绿洲上有了属于自己的版图了。

有了属于自己群类的版图后,大家在嘴巴上的契合度越来越高。这时进化成一种在今天我们认为的某种共同语言,此时大家在沟通上没有那么多障碍了。同时也意味着我们在往后必将朝着更加精准的道路上发展同原始的模糊相比。

相信早期的人们饮食规律肯定不是像现在的我们这样,每天都按时吃三餐。那个时候当他们稍有饥饿感的时,他们就会马上进食,进而弥补身体产生的饥饿感。吃饱了再干嘛呢?

当一群差不多的群类聚集在一片较为集中的领域时,他们可能会跟彼此作“游戏”。这种游戏在生物学家或动物学家看来是那么的和谐和充满趣味。

慢慢的,经过长时间的积累。他们已获得某种局部的强大进化,这种进化体现在思维意识和身体结构上。

他们开始意识到那些和自己差不多的群类其实和自己是一个集体。这是早期的自我族类认同感的鲜明体验!

于是各种好玩、有趣的游戏逐一开始上演,怎么玩好这么多的游戏呢?这又是思想开始进化的极大促进。有了思想上的意识,行为上的动作就变得十分明朗了。从最为原始的盲懂变得逐渐清晰起来,一个新的时代也随之而来。

原始的时候是“古人”运用大自然的天然力量进行某种优雅的立体几何学画面展示出属于这个独特时代的特点,那么现在他们学会了对大自然的部分天然物质进行简便的改造。也是从那时起,人工智能这个今天的热搜词汇被体现了出来。

从简便的(手绘)钻木取火,到利用某个东西替代双手摩擦产生的火苗现象开始。人工智能本质含义已被灵活的运用了出来,这也是早期“手工业”的某种说明或来源。

从利用天然石洞或露宿天台当做每天夜晚的归宿开始至手工制造的木屋或“人造”石屋过度,说明了先猿渐渐从无序、杂乱的世界走向有序、整齐的地球。这不得不说是迈入更加科学、文明的一步。

地理上的变化、生存空间的扩展,使得他们开始迈入由一个大的集体占据一个大的方位朝着由多个小集体向N个小方位进行扩散的步伐。这可以理解为一种小范围、大众的、理应的文化复制。在这扩散的旅途中,同样也遵循某种规律:保持原有的某些共同特征不变,不断开拓新的暂新文明。

又过了很久...很久,当出现贤哲和智者的时候。知识也就诞生了!

一句很有哲理的话:实践是检验真实事物的唯一标准。

贤哲和智者在普通群类脱颖而出标志着思想在意识形态上有着空前的进步,而一年四季、春夏秋冬也有了新的更换和轮回。

历史在不断的轮回中获得了来自生命范围活动的弥新,秩序也更加朝向清晰的方向发展着。

纵观世界史,我们从中读到了各个国家的兴衰和复苏。也知道了不同国界人们群居生活的丰富多彩。随着人的不断自我进化,原有的生产力已经不能够满足日常生活的需要,他们需要对大自然进行更加精准、高效、持续性的改造。

在这一过程中,类别已经被十分鲜明的划分出来了。思想是指导行为的先决条件,要想对自然进行改造就要磨炼出像取代双手取火的机械物体般。想着,想着。充满智慧的人和知识在此时被赋予了更加神奇的地位。

再历经大量的天然实验后,人们发现了这些东西是可以被计算的、被赋值的、被循环再利用的... ...,这就是科学的神奇诞生之处。早期的科学没有现在这样的细化,而是十分的笼统和单调。

衣,食,住,行。吃,喝,玩,乐。这简便的追求不仅是当时的诉求,也是当今的诉求。

相信看过机械科幻片的朋友对经典科幻动作片《终结者》应该不陌生把,里面的男主饰演的机械人在登场的那一刻是没有衣服的。这和早先的人们一样,后来随着思想观念的深入及环境的影响,他们开始穿起了华丽的外衣。

       人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

       人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

定义详解

       人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

     关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(CONSCIOUSNESS)、自我(SELF)、思维(MIND)(包括无意识的思维(UNCONSCIOUS_MIND))等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

        人工智能在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。

        尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

       人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。

        人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。

研究价值

        例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,如今计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确,因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

         通常,“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识,学习策略,在遇到类似的问题时,运用经验知识解决问题并积累新的经验,就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外,还会创造,即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来,计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说,计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”,很难从一种“质”直接到另一种“质”,或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此,这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。

         这是智能化研究者梦寐以求的东西。

        2013年,帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法,该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现,新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上,这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的,是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此,计算机不仅精于算,还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力,否则计算机真的有一天会“反捕”人类。

        当回头审视新方法的推演过程和数学的时候,作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁,清晰,可靠性、模式化强。在数学的发展史上,处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来,而数学定理最大的特点就是:建立在一些基本的概念和公理上,以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说,数学是最单纯、最直白地反映着(至少一类)创造力模式的学科。

       当计算机出现后,人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具,在以后的岁月中,无数科学家为这个目标努力着。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了,全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科,学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程,在大家不懈的努力下,如今计算机似乎已经变得十分聪明了。例如,1997年5月,IBM公司研制的深蓝(DEEP BLUE)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(KASPAROV)。大家或许不会注意到,在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作,计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科,计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。

       2019年3月4日,十三届全国人大二次会议举行新闻发布会,大会发言人张业遂表示,已将与人工智能密切相关的立法项目列入立法规划

科学介绍

实际应用

       机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。

学科范畴

       人工智能是一门边缘学科,属于自然科学和社会科学的交叉。

涉及学科