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雖然人工智能潛力巨大，但仍處于起步階段，離它的終點目標(biāo)還有很長的距離，其目標(biāo)是，基于程序的先進(jìn)計算機(jī)價值增值和簡單可行的自動化。
目前，計算機(jī)程序的每一點自動化都完全是人類智慧帶來的，這種人類智慧的表現(xiàn)形式是智能算法，更加復(fù)雜的流程圖和不間斷的室內(nèi)實驗。這也意味著下一次大規(guī)模的自動化浪潮不僅僅需要人為努力，它還需要“機(jī)器的努力”。
而深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的子集，是人工智能大爆炸的核心驅(qū)動力，深度學(xué)習(xí)帶來的重大技術(shù)革命，有可能顛覆過去20年互聯(lián)網(wǎng)對技術(shù)的認(rèn)知，實現(xiàn)技術(shù)體驗的跨越式發(fā)展。因此深度學(xué)習(xí)的突破性進(jìn)展對于人工智能發(fā)展而言至關(guān)重要。
深度學(xué)習(xí)包括旨在通過讓軟件接觸到大量數(shù)據(jù)流并使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來改進(jìn)軟件的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)爆發(fā)基于三個方面因素。方面是認(rèn)知這個世界。移動互聯(lián)網(wǎng)為我們創(chuàng)造了方便條件，積累了大量的結(jié)構(gòu)化或者非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)；第二方面是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及相關(guān)的算法；第三方面是足夠的計算能力。
但深度學(xué)習(xí)所基于的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并非新鮮事物，甚至在80年代被認(rèn)為沒前途。不過近年來，科學(xué)家們對多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷算法優(yōu)化，使它出現(xiàn)了突破性的進(jìn)展。如今，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由越來越復(fù)雜的代碼層組成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使軟件從它接觸到的數(shù)百、數(shù)千甚至數(shù)百萬的數(shù)據(jù)驅(qū)動模擬中進(jìn)行學(xué)習(xí)。
近日，索尼公司宣布將開始在日本無償提供可生成深度學(xué)習(xí)程序的綜合開發(fā)軟件：“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制臺”(Neural Network Console)。
據(jù)悉，軟件工程師和設(shè)計師通過使用配置有圖形用戶界面的深度學(xué)習(xí)綜合開發(fā)軟件，可憑借直觀的用戶界面，有效地進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計、學(xué)習(xí)、評價，并開發(fā)深度學(xué)習(xí)程序，將其加載到各種產(chǎn)品以及服務(wù)中。
利用新開發(fā)的軟件，可將Block函數(shù)的概念以簡潔的形式在GUI上呈現(xiàn)出來。在軟件的畫面上，預(yù)先以組件的形式準(zhǔn)備了層(也就是Block函數(shù))，通過在GUI上的自由設(shè)置就可以簡單地構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高程序開發(fā)的效率。對于深度學(xué)習(xí)的初學(xué)者來說，也可以直觀地一邊確認(rèn)核心庫功能一邊快速掌握技能。
無獨(dú)有偶，微軟也在近日宣布一套基于FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)的超低延遲云端深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)Brainwave。早期的基準(zhǔn)測試顯示，在使用英特爾Stratix 10 FPGA時，Brianwave可以在沒有任何批處理的情況下在大型門控循環(huán)單元上保持39.5 Teraflop運(yùn)算速度。
依靠這項工作，微軟已經(jīng)把DPU或DNN處理單元集成到FPGA中。他們希望通過專注于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以讓該公司的基礎(chǔ)設(shè)施更快地適應(yīng)研發(fā)速度，并提供近乎實時的處理效率。
目前還不清楚Brainwave何時會向微軟Azure用戶開放。該系統(tǒng)目前可以與谷歌的TensorFlow和微軟自己的CNTK配合使用。該公司對這項技術(shù)非?？春?，所以今后幾個月肯定還會有更多消息傳出。
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