人工智能是一门极富挑战性科学：2025年前AI性能将提升30倍 人工智能是一门极富挑战性的科学,从事

人工智能是一门极富挑战性科学：2025年前AI性能将提升30倍

人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

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。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。[2]2021年9月25日，为促进人工智能健康发展，《新一代人工智能伦理规范》发布。

过去几年，尤其是2015年以来，人工智能开始大爆发。很大一部分是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。

人工智能发展条件:

1、硬件发展：AI不断爆发热潮，是与基础设施的进步和科技的更新分不开的，从70年代personal计算机的兴起到2010年GPU、异构计算等硬件设施的发展，都为人工智能复兴奠定了基础。

2、数据发展：互联网及移动互联网的发展也带来了一系列数据能力，使人工智能能力得以提高。

3、运算发展：计算机的运算能力从传统的以CPU为主导到以GPU为主导，这对AI有很大变革。

4、算法发展：算法技术的更新助力于人工智能的兴起，最早期的算法一般是传统的统计算法，如80年代的神经网络，90年代的浅层，2000年左右的SBM、Boosting、convex的methods等等。随着数据量增大，计算能力变强，深度学习的影响也越来越大。尤其是2011年之后，深度学习的兴起，带动了现今人工智能发展的高潮。

人工智能已经发展了六七十年，经历了几度繁荣和衰落。虽然已取得不错的进展，但是与理想中的人工智能差距还是很大。

人工智能三大学派：符号学派、连接学派、行为学派。符号学派认为，任何能够将物理的某些模式或符号进行操作并转化成另外一些模式或符号的系统，就可能产生智能行为;连接学派认为高级的智能行为是从大量神经网络的连接中自发出现的，通过大量神经元来模拟大脑;行为学派并没有把目光聚焦到高级智能的人类身上，而是关注低级的昆虫能灵活走动并快速反应。上世纪的八九十年代形成三足鼎立的形势。

这几年再度让人工智能火起来的是连接学派，连接学派通过深度学习将以往很多领域的表现都大幅提高，连接方式无疑已经成为目前最闪耀的人工智能解决方案。连接派的模型都是以神经网络为基础进行创新的，所以核心部分仍然是神经网络结构。

近日，半导体公司AMD宣布了一个新目标——到2025年，将提高旗下霄龙EPYCCPU和InstinctGPU加速卡能效，为人工智能训练和在加速计算节点上运行的高性能计算应用程序带来30倍能效提升。30倍的目标将在2025年节省数十亿千瓦时的电力，使这些系统在五年内完成单次计算所需的电力减少97%。

要实现这一目标，AMD需要以比过去五年全行业总体改进速度快2.5倍以上的速度提高计算节点的能源效率。同时，“我们的目标不仅是提供更高的性能，而且是在不消耗大量功率的情况下做到这一点，”AMD表示。因此，AMD计划在未来四年内提高新服务器芯片的每瓦性能效率。

据外媒《PCINVASION》，AMD承认这并非易事，因为在工艺节点的能效方面没有太大的改进空间。因此，该公司将专注于其硅架构的进步，将其作为使其芯片效率提高30倍的主要方法。虽然这是一项艰巨的任务，但值得注意的是，从2014年到2020年，AMD实现了25倍的能效提升。

“提高处理器能效是AMD的长期设计重点，现在我们正在为使用我们的高性能CPU和加速器的现代计算节点设定一个新目标，用于人工智能训练和高性能计算部署，”AMD执行副总裁兼首席技术官MarkPapermaster表示。科技媒体《WCCFTech》指出，加速计算节点是世界上用于科学研究和大规模超级计算机模拟的最强大和最先进的计算系统，它们提供了科学家用来在许多领域取得突破的计算能力，包括材料科学、气候预测、基因组学、药物发现和替代能源。

人工智能产业背景和发展趋势

AI的定义

本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201811/394176.htm

AI,全称是ArtificialIntelligence，人工智能的意思。是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。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。

AI的发展历程

1950年，一位名叫马文·明斯基(“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。

时间跳转到了70年代，人工智能也步入了一段艰难险阻的岁月。对于人工智能的研究，科研人员对于难度估量过低，缺乏经费，结果导致与美国国防高级研究计划署的合作计划失败，社会舆论的压力也开始慢慢压向人工智能这边,导致很多研究经费被转移到了其他项目上，这也让大家对人工智能的前景思虑担忧。

人工智能产业面临衰落，但科技并不会因外界因素而停止发展，直至80年代初期人工智能产业开始崛起.

时至今日，在人工智能接近70年的发展历程中，科研技术人员不断突破阻碍，让我们可以看到今天人工智能所取得的辉煌成果，2016谷歌AlphaGO战胜韩国李世乭。这也是人工智能胜过人类的一个里程碑式的象征。

人工智能产业现状

当前的人工智能产业的发展浪潮，主要是源于深度学习算法的提出，在数据量和计算能力的基础上实现大规模计算，属于技术性突破。属于超级人工智能的，关于意识起源、人脑机理等方面的基础理论研究仍有继续突破的余地。

目前，苹果、谷歌、微软、亚马逊、Facebook这五大巨头无一例外都投入了越来越多的资源，来抢占人工智能市场，甚至将自己整体转型为人工智能驱动型的公司。国内互联网领军者“BAT”也将人工智能作为重点战略，凭借自身优势，积极布局人工智能领域。

现今中国人工智能行业的创业公司发展领域各色各异，计算机视觉领域拥有最多创业公司，其次就是服务机器人领域，而排名第三的是语音及自然语言处理领域，智能医疗、机器学习、智能驾驶等也是相比比较热门的领域之一。计算机视觉技术是人工智能的重要核心技术之一，可应用到安防、金融、硬件、营销、驾驶、医疗等领域，而目前我国计算机视觉技术水平已达到全球领先水平，广泛的商业化渠道和技术基础是其成为最热门领域的主要原因。

人工智能产业链可以分为基础设施层、应用技术层和行业应用层。基础层：主要有基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商；技术层：主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商；应用层：主要是把人工智能相关技术集成到自己的产品和服务中，然后切入特定场景。目前来看，自动驾驶、医疗、安防、金融、营销等领域是业内人士普遍比较看好方向。

人工智能未来趋势

人工智能是对人的意识、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。机器人是人工智能的一种形式，它是能模仿人的某些活动的一种自动机械。一般能实现行走和操作生产工具等动作，可用在人所不能适应的环境下代替人工作。现代机器人都配装电子计算机，通过编排程序，能具有一定程度的人工智能，如识别语言和图像，并作出适当的反应等。

过去的科技进步主要是指提升执行指定任务的能力。而当今的人工智能则是赋予机器反应和适应能力以优化产出。通过与物联网、机器人等技术的结合，人工智能能够构造出一个整合的信息物理世界。当今人工智能发展势头正猛，未来有望在全球多个行业和场景下得到广泛运用，尤其是我们将会看到大量的人类工作被机器取代。当然，技术可行性只是影响自动化速度及程度的一个因素，还有其他因素需要考虑，包括研发和应用成本、劳动力市场供需、经济效益，以及社会和政府监管部门的接受度。

展望未来，人工智能可成为应对一些社会核心挑战的强大工具。在医疗领域，人工智能将极大提升我们分析人类基因组和为患者开发个性化治疗方案的能力，甚至大大加快治愈癌症、阿茲海默症和其他疾病的进程。

在环保领域，人工智能能够分析气候特征并大规模降低能耗，帮助人类更好地监控和应对气候变化问题。人工智能甚至可以在地球以外地区发挥作用，他日或助力人类探索火星及外太空。返回搜狐，查看更多