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人工智能硬件有哪些，盘点中国人工智能硬件发展趋势

想要:机器学习真的能发展成人工智能 。
吗？硬件对人工智能到底有多重要？有哪些应用会在2019年成为现实？
2019年即将到来 ， 人工智能会往哪个方向发展？机器学习将如何进化为人工智能？Eugenio Culerciello在神经网络领域拥有20年的技术经验 ， 在硬件和软件方面都积累了经验 。他预测 ， 2019年的人工智能 ， 无论是硬件还是应用 ， 都值得我们期待 。
目标 总之 ， 人工智能领域的目标是制造超越人类能力的机器:自动驾驶汽车、智能家居、人类助手和安全摄像头是首要目标 ， 其次是智能厨房、清洁机器人和安保无人机和机器人 。其他应用包括始终在线的个人助理 ， 以及可以看到和听到用户生活经历的生活伴侣 。人工智能的终极目标是一个完全自动化的人工个体 ， 在日常任务中可以达到甚至超越人类的表现 。
软件 一般而言 ， 软件是指在优化算法的训练下 ， 能够解决某一特定任务的神经网络架构 。然而 ， 这并不等同于人工智能 。人工智能必须能够在真实环境中无监督地学习 ， 从新的经验中学习 ， 并结合在各种环境中学习的知识来解决当前的问题 。
【人工智能硬件有哪些，盘点中国人工智能硬件发展趋势】那么 ， 现在的神经网络如何进化成人工智能呢？
神经网络架构 神经网络的优势在于从数据中自动学习 ， 但我们忘记了一点：训练的基础是手动设计的神经网络架构 ， 这无法从数据中习得 。这是目前这个领域的重大限制因素 。问题在于 ， 从数据中学习神经网络架构目前必须从零训练多个架构 ， 然后选择一个最佳架构 ， 这需要太长时间 。目前神经网络的限制 无法预测、基于内容推理和暂时性不稳定都是目前的限制 。我们需要一种新的神经网络 。神经网络正在进化成编码器和解码器的结合体 。编码器数据编码为代码表示 ， 解码器对表示进行扩展 ， 生成一系列更大的表示 ， 如图像生成、心理模拟、图像高亮等 。
无监督学习 人类无法永远守在机器旁 ， 一步步指导它们的“人生经历” 。我们可忙得很！可是目前 ， 对于监督学习我们还得给机器反馈 ， 改正它们的错误 。而人类只需要学习几个例子 ， 就能自动改正 ， 并持续学会更多、更复杂的数据 。预测型神经网络 目前神经网络的主要限制之一是 ， 它们无法像人类大脑一样进行预测 。预测听起来很玄乎 ， 但其实我们每天都在预测 。如果桌子上有一小团棉花 ， 你自然会预测棉花团会很轻 ， 不需要花很大力气就能拿动 。通过预测 ， 我们的大脑能理解我们的身体和环境 ， 还能知道我们是否需要学习新信息 。如果你拿起桌上的棉花团 ， 发现由于里面藏着铅块其实很重 ， 大脑的认知能力能让你学会判断 ， 第二次拿起棉花团的时候就不会惊讶了 。预测性神经网络是与复杂的外在世界互动的核心 。持续性学习 “终生学习”对于神经网络来说是一件大事 。目前的神经网络要想学习新数据 ， 必须每次都从头开始重新训练 。它们必须能意识到自己的“无知” ， 并自动评估是否需要进行新的训练 。同时 ， 在真实世界中 ， 我们希望机器可以学会新技能 ， 同时不忘记原本的知识 。持续性学习也与迁移学习有关 ， 这需要用到所有上述提到的技能 ， 对增强型学习也很重要 。增强型学习 增强型学习可谓是深度神经网络的领域的圣杯 。这需要自动学习、持续学习、预测能力和很多我们还未知的能力 。目前 ， 解决增强型学习的问题 ， 我们使用标准的神经网络 ， 例如可以处理视频或音频等大容量数据输入的深度神经网络 ， 并将其压缩为表征 ， 或者RNN等序列学习神经网络 。它们可以从零开始、甚至一夜之间学会下围棋 ， 但是与人类在真实世界中的能力相比 ， 还相差很远 。循环神经网络（RNN）Out了 RNN很难进行并行化训练 ， 由于使用超高的容量带宽 ， 即便在特殊的定制机器上也运行很慢 。基于注意力机制的神经网络—尤其是卷积神经网络—训练和配置起来更快、更高效 ， 并且更容易规模化 。它们已经逐渐补充语音识别 ， 并在增强学习架构和AI的广阔天地间寻找更多的应用 。硬件 得益于硬件的支持 ， 深度学习在2008年至2012年取得了飞速的进步:每部手机都配备了一个价格低廉的图像传感器 ， 可以收集大量的数据库 ， 而GPU则加速了深度学习的训练 。最近两年 ， 机器学习硬件发展很快 。很多公司都在这个领域:英伟达、英特尔、Nervana、Movidius、比特大陆、华为、ARM、Wave等 。所有公司都在开发定制的高性能芯片 ， 用于训练和运行深度神经网络 。


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