硬件设备跟不上的时候,人工智能有什么作用

近期，一场硬件革命正在推动人工智能走向主流，极大地缩短了AI系统的训练时间和成本，使得人工智能不再是一场难以触及的军备竞赛。

人工智能早已成为我们热议的话题，而这一次，它的影响似乎比以往任何时候都要强烈。一则新闻让我深感震撼——机器人正在入侵一个我们熟悉的领域，这再次提醒我们，人工智能的时代已经悄然来临。

我们真的准备好了吗？一个大学老师在讲述他的经历时提到，他的学生在期末考试中遇到了困境。尽管考试允许使用词典，但学生们都习惯于使用手机APP来获取信息。但由于考场规则的限制，他们不得不寻找纸质版词典应对考试。这个故事反映出，面对新技术的冲击，无论是制度还是技术层面，我们往往没有做好充分的准备。

尽管“人工智能来了”这句话还停留在很多人的口号阶段，但实际上，它已经深入我们生活的方方面面。无人驾驶汽车尚在观望之中，但无人驾驶地铁已经安全运营多年。从医疗到教育，从交通到娱乐，人工智能无处不在。我们是否真正了解并接受人工智能的力量呢？我们是否过于保守地预测了它的能力？

在面对新技术时，我们常常陷入困惑：既然翻译可以由机器完成，为什么我们还要学习外语？机器人能否取代医生的工作？快递小哥是否会因为无人机的普及而失业？这些问题困扰着大学生和专业人士。新技术的发展是无法阻挡的，无论哪个行业都将面临变革。我们需要认识到这一点，并做好迎接新时代的准备。

人工智能的发展不仅仅依赖于算力这一核心因素。尽管算力在人工智能的发展中起着至关重要的作用，但核心算法的缺失也会制约其发展和突破。算法是人工智能早期研究的重要焦点，从决策树到神经网络，从机器学习到深度学习，学术界的贡献推动了算法的持续演进。

“中国有多少数学家投入到人工智能的基础算法研究中？”这个问题引发了业界的共鸣。我们的国家在人工智能领域缺乏真正的算法专家，这制约了我们在人工智能应用方面的深入发展。如果我们不能自主研发核心算法，那么我们将在未来的AI竞争中处于被动地位。

开源代码的使用虽然方便，但它并不能满足所有任务的实际需求。以医学图像识别为例，开源代码开发的AI在人脸识别方面表现出色，但在医学影像识别上却难以达到临床要求。这是因为开源代码缺乏专业性和针对性，无法应对复杂而精细的任务。

掌握核心算法将成为决定未来AI竞争胜负的关键。我们需要以数学为基础的原始核心模型、代码和框架的创新。只有这样，我们才能帮助AI成长为“细分领域专家”，并在未来的智力比拼中取得胜利。在底层算法的基础上，整个数学模型、算法设计及模拟训练呈现出一脉相承的特性。这种协同优化的方式可以根据实际需求随时调整，以解决实际问题。基础算法研究共性问题的解决方案，涉及基础数学理论、高性能数值计算等多个学科，具有广泛的应用性。而针对性的应用算法则运用具体知识和先验信息，以更好地解决实际应用问题。

人工智能时代，应用是衡量技术价值的关键。只有那些能够解决实际问题的人工智能技术才能被认为是真正有价值的。谷歌的第二代TPU AI芯片是这一理念的有力证明。谷歌利用AI提供搜索、翻译和面部检测等服务，并将其应用于数据中心。如今，AI芯片已广泛应用于手机、个人电脑和汽车领域。

这只是AI技术应用的冰山一角。背后支撑的是机器学习及物联网的广泛应用。通过模拟人脑建立神经网络，经过真实数据的训练，AI可以执行各种任务，如识别垃圾邮件、捕捉违规行为等。未来，AI将无处不在，如Facebook的扎克伯格所提到的应对虚假账户和错误信息的潜在解决方案。

AI芯片的发展得益于公司的发展目标和移动芯片巨头ARM的Trillium AI项目等努力。这意味着计算机智能革命才刚刚开始，未来的AI将渗透到更多领域，如帮助亚马逊和谷歌的数字助理扩展至新设备、让汽车识别行人和周围的一切、让电脑更聪明等。

以网络安全摄像头为例，AI技术可使其形成持续的视频流，进行现场识别并仅在发生变化时发送图像或通知。随着更多软件使用AI技术，个人电脑也将配备AI芯片。Adobe Systems已经引入了Sensei AI技术，以加速照片编辑等任务。

无人驾驶汽车也是AI技术的重要应用领域。使用英伟达技术的汽车能够通过传感器识别路上的障碍物，帮助汽车进行躲避和刹车。随着无人驾驶技术的进步，汽车将配备AI大脑，以管理从各种传感器收集的大量数据。

AI技术的发展正在改变我们的生活，它将在各个领域发挥重要作用，从而促使产业繁茂发展。