智能世界正在加速，我们离真正的人工智能（AI）还有多远？智能化还很遥远，但正在一步步逼近。说说我对人工智能的理解：新的量变导致质变2011年诺贝尔经济学奖得主托马斯·J·萨尔根说：人工智能其实就是统计学，只是用了一个很华丽的说辞，就是实际上是统计研究。很多公式都非常古老，但所有的人工智能都使用统计来解决问题。这种说法更适合现在的“人工智能”，因为大多数所谓的“人工智能”都是建立在ML（MachineLearnin，机器学习）的基础上的，都是决策树和贝叶斯网络。当前的人工智能或机器学习都是基于大量数据的训练。比如让“人工智能”重新回到人们视野中的AlphaGo，在学习了大量人类棋谱后立于不败之地。这种机器学习是基于人类的认知。深度学习出现后，人类不太明白人工智能是如何学习的。例如下图：当我们输入原始数据时，深度学习得到的基本特征（Low-levelfeatures）是我们无法理解的，深度学习是目前人工智能最热门的领域。机器学习（MachineLearnin）、深度学习（DeepLearning）和人工智能（AI）的关系大致如下图所示。今天所谓的人工智能，基本上就是指机器学习（深度学习也是机器学习的一种）。谁知道未来会是什么样子，但可以肯定的是，它会越来越智能，从我们现在的弱智能变成强智能。聪明的。人工智能的影响人工智能听起来很酷，但它究竟能做什么呢？这也涉及到很多其他领域的技术，比如云计算、5G等通信技术。以当下流行的自动驾驶为例。自动驾驶有5个级别，最高级别的自动驾驶目前还没有。真正的无人驾驶是什么样的？没人知道。想象一下我们自己开车时如何判断路况。我们主要是用眼睛观察，用耳朵听，偶尔也需要说话。自动驾驶也需要对这些信息进行判断。得到它？比如，无人车是如何“看到”一个物体，并有整体认知的？这可能需要用到目前手机领域比较流行的TOF/结构光技术。这项技术原本打算用在VR/AR领域，但已经被苹果用于人脸解锁。这项技术也将应用于许多领域，例如VR观看。微软、苹果等大公司都在投资结构光/TOF技术的研发，因为这是未来人工智能需要用到的一个非常核心和基础的功能。听说华为自研的结构光技术会出现在即将发布的Mate20上。最重要的是MV的技术。Nolink,notsmart,不聪明，全靠交互，独立事物的智能是有限的，人与人之间的交互是靠语言、肢体动作等，而人与机器的交互主要是语音目前，无论是手机，还是智能语音平台、智能音箱等产品，都是如此。要实现这样的技术，需要云计算的支持。所以，人工智能从端到云还是一个整体。拥有云平台的厂商未来在人工智能领域或许更有优势。目前，阿里巴巴在中国的云领域做得更好。另一家值得关注的公司是华为，它刚刚将云业务独立出来，上升到战略层面。目前的发展势头也很好。上面提到的机器学习技术是机器学习理解人类自然需求所需要的。可以识别物体的机器也是如此。我们拿出手机拍照，支持AI拍照的手机可以识别拍摄到的场景和物体。这就是人工智能的本质。反思，然后有针对性的优化。不支持AI拍照模式的手机开始落后。这不是噱头。语音和图像的正确识别是设备与人交互的基础，设备之间的交互是通过通信来完成的。当许多设备相互通信时，就形成了物联网。更大的一点是智慧。城市。设备之间的通信是通过通信协议完成的，例如5G。3GPP首先为5G定义了三个应用场景：eMBB（增强型移动宽带）、mMTC（海量机器类通信）和uRLLC（超可靠低时延通信）。这三种场景各有用途：首先，eMBB实现了10Gbps的传输速率，为用户提供超高清视频、VR/AR等沉浸式业务体验。其次，mMTC利用每平方公里百万级设备的连接技术，支持以智慧城市、智能楼宇为代表的海量设备接入互联。最终，uRLLC依托超低时延、超高可靠的技术优势，深入车联网、工业互联网等垂直行业应用，大幅提升行业运行效率。如此庞大复杂的物联网，很难一步完成。不可能一切都通过网络。这时候就需要引入本地化的智能控制和管理技术。这就是边缘计算，它是云计算的补充。通信、云计算、边缘计算等都是智能的重要组成部分。芯片是人工智能的基础。因为人的大脑很发达，所以他们可以用复杂的方式进行交流。设备的智能化也要靠大脑。这个大脑就是芯片。人工智能因为Alphago而在冷却多年后重新进入人们的视野，而Alphago的大脑就是谷歌的TPU。也就是说，IC产业的进步是人工智能的基石。Nvidia的一飞冲天，是因为GPU更适合这份工作。游戏的发展让GPU越来越重要，人工智能的发展也决定了NPU/TPU等专用AI芯片越来越重要。麒麟970具有划时代的意义，不是因为它的性能和功耗，而是因为它突出了AI芯片的作用。麒麟970的NPU可不是什么无用的噱头。显然在图像识别和AI摄影方面有用，但这不是什么大问题。其他没有专用NPU的也可以通过DSP/GPU实现。华为前不久发布的吓人技术——GPUTurbo，根据知名机构AnandTech的研究结果，是人工智能带来的：GPUTurbo其实就是华为通过神经网络对每场比赛进行训练，得到特定的模型，然后更新到固件推送给华为用户。这个训练过程其实是为了帮助麒麟的MaliGPU在游戏的每时每刻找到功耗和性能的最佳平衡点，从而提高能效。苹果最新的A12处理器也突出AI，开放接口，这是大势所趋，期待即将到来的搭载麒麟980的Mate20。听说华为要自研NPU芯片？有了阿里巴巴新成立的平头哥半导体的支持，也瞄准了这个领域，也期待寒武纪带来更好的芯片。结论人类社会的进步在于生产力的提高，而在生产力的提高中，生产效率非常重要。我们常说科技是第一生产力，科技提高的是我们的生产效率。人工智能是提高效率的表现之一。这是一种谁也挡不住的趋势。火车的出现，让马夫这个职业成为了历史。工业化使许多工匠下岗。面对人工智能，翻译等行业也面临着被颠覆的危机。这就是以高效率代替低效率，推动社会进步。一个新产业的诞生，会导致一些人失去工作，但也会带来其他的工作。我们不需要过多关注它。保护弱者并不是阻碍技术进步。
