История развития технологий ИИ и анализ цепочки поставок
С момента своего появления в 1950-х годах в индустрии искусственного интеллекта произошло множество технологических волн. В настоящее время основными методами машинного обучения являются три основных направления: коннекционизм, символизм и бихевиоризм, среди которых коннекционизм, представленный нейронными сетями, преобладает и также называется глубоким обучением.
Технология глубокого обучения прошла через несколько этапов эволюции, начиная с первых нейронных сетей, затем переходя к сети прямого распространения, RNN, CNN, GAN и, наконец, развиваясь до современных больших моделей, таких как те, которые используют технологию Transformer, например, GPT. Технология Transformer, добавляя преобразователи, позволяет кодировать данные разных модальностей в числовые представления, что обеспечивает возможность обработки мультимодальных данных.
AI-индустрия пережила три важные технологические волны:
1960-е годы: развитие символистских технологий, решивших проблемы общего естественного языка и взаимодействия человека с машиной. В то же время появились экспертные системы.
1990-е годы: IBM Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам, что ознаменовало вторую волну развития технологий ИИ.
С 2006 года: концепция глубокого обучения была предложена и быстро развивалась, что ознаменовало приход третьей технологической волны.
В последние годы крупные языковые модели, такие как GPT, достигли прорывных успехов, что способствовало переходу технологий ИИ на новый этап развития. Однако также следует отметить, что глубокое обучение не является единственным путем развития ИИ, другие технологические направления также продолжают исследоваться.
Цепочка поставок в индустрии глубокого обучения включает в себя:
Аппаратное обеспечение: AI-чипы на основе GPU
Облачные услуги: предоставление гибких вычислительных мощностей и управляемых решений для обучения
Данные: сбор, аннотация и хранение тренировочных данных
Алгоритм: проектирование и оптимизация модели глубокого обучения
Применение: внедрение технологий ИИ в различных отраслях.
Ключевыми факторами, ограничивающими развитие больших моделей, являются GPU, данные и вычислительная мощность. С увеличением масштабов моделей потребность в вычислительной мощности и данных также быстро растет, что способствует развитию всей отраслевой цепочки.
В целом, слияние технологий ИИ и блокчейна все еще находится на ранней стадии, но уже демонстрирует широкие перспективы применения. В будущем, с постоянными инновациями в обеих областях, ожидается появление большего количества прорывных сценариев применения.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
18 Лайков
Награда
18
7
Поделиться
комментарий
0/400
NFTRegretful
· 07-13 18:45
Технологическая революция в指数级
Посмотреть ОригиналОтветить0
Rekt_Recovery
· 07-13 15:30
Будущее обещает быть светлым, все зависит от того, с кем вы объединитесь.
Панорама AI индустрии: от эволюции технологий до интеграции с Блокчейном
История развития технологий ИИ и анализ цепочки поставок
С момента своего появления в 1950-х годах в индустрии искусственного интеллекта произошло множество технологических волн. В настоящее время основными методами машинного обучения являются три основных направления: коннекционизм, символизм и бихевиоризм, среди которых коннекционизм, представленный нейронными сетями, преобладает и также называется глубоким обучением.
Технология глубокого обучения прошла через несколько этапов эволюции, начиная с первых нейронных сетей, затем переходя к сети прямого распространения, RNN, CNN, GAN и, наконец, развиваясь до современных больших моделей, таких как те, которые используют технологию Transformer, например, GPT. Технология Transformer, добавляя преобразователи, позволяет кодировать данные разных модальностей в числовые представления, что обеспечивает возможность обработки мультимодальных данных.
AI-индустрия пережила три важные технологические волны:
1960-е годы: развитие символистских технологий, решивших проблемы общего естественного языка и взаимодействия человека с машиной. В то же время появились экспертные системы.
1990-е годы: IBM Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам, что ознаменовало вторую волну развития технологий ИИ.
С 2006 года: концепция глубокого обучения была предложена и быстро развивалась, что ознаменовало приход третьей технологической волны.
! Newcomer Science丨AI x Crypto: от нуля до пика
В последние годы крупные языковые модели, такие как GPT, достигли прорывных успехов, что способствовало переходу технологий ИИ на новый этап развития. Однако также следует отметить, что глубокое обучение не является единственным путем развития ИИ, другие технологические направления также продолжают исследоваться.
! Newcomer Science丨AI x Crypto: от нуля до пика
Цепочка поставок в индустрии глубокого обучения включает в себя:
Ключевыми факторами, ограничивающими развитие больших моделей, являются GPU, данные и вычислительная мощность. С увеличением масштабов моделей потребность в вычислительной мощности и данных также быстро растет, что способствует развитию всей отраслевой цепочки.
! Новичок в науке丨AI x Crypto: от нуля до пика
Сочетание технологии блокчейн и ИИ может привести к синергии в следующих областях:
! Новичок в науке丨AI x Crypto: от нуля до пика
В целом, слияние технологий ИИ и блокчейна все еще находится на ранней стадии, но уже демонстрирует широкие перспективы применения. В будущем, с постоянными инновациями в обеих областях, ожидается появление большего количества прорывных сценариев применения.