Історія розвитку технологій штучного інтелекту та аналіз промислового ланцюга
Індустрія штучного інтелекту, яка почала свій розвиток у 50-х роках XX століття, зазнала кількох технологічних хвиль. Наразі основними методами машинного навчання є три великі школи: конекціонізм, символізм і поведінка, серед яких конекціонізм, представлений нейронними мережами, займає провідну позицію і також відомий як глибоке навчання.
Технології глибокого навчання пройшли кілька етапів еволюції, починаючи з найперших нейронних мереж, потім переходячи до мереж з прямою подачею, RNN, CNN, GAN, і нарешті розвиваючись до сучасних великих моделей, таких як GPT, які використовують технологію Transformer. Технологія Transformer, додаючи перетворювачі, здатна кодувати дані різних модальностей у числові представлення, що дозволяє реалізувати можливості мультимодальної обробки.
AI-індустрія пройшла три важливі технологічні хвилі:
1960-ті роки: розвиток символістських технологій, що вирішили проблеми загальної обробки природної мови та діалогу людини з комп'ютером. В той же час виникли експертні системи.
90-ті роки XX століття: IBM Deep Blue переміг чемпіона з шахів, що стало знаковим моментом другого підйому технологій ШІ.
З 2006 року до сьогодні: концепція глибокого навчання була запропонована та швидко розвивалася, що знаменує прихід третьої технологічної хвилі.
У останні роки великі мовні моделі, зокрема GPT, досягли проривних успіхів, що сприяло входженню технології ШІ в нову стадію розвитку. Але також слід зазначити, що глибоке навчання не є єдиним шляхом розвитку ШІ, інші технологічні напрямки також продовжують дослідження.
Ланцюг промисловості глибокого навчання в основному включає:
Апаратура: AI-чіпи на основі GPU
Хмарні послуги: надання еластичних обчислювальних потужностей та рішень для управління навчанням
Дані: збір, маркування та зберігання навчальних даних
Алгоритм: проектування та оптимізація моделей глибокого навчання
Застосування: впровадження AI-технологій у різних галузях
Серед них ключовими факторами, що стримують розвиток великих моделей, є GPU, дані та обчислювальна потужність. Зі збільшенням масштабу моделей зростає також потреба в обчислювальній потужності та даних, що сприяє розвитку всієї індустрії.
В цілому, інтеграція AI та технології блокчейн все ще перебуває на ранній стадії, але вже демонструє широкі перспективи застосування. У майбутньому, з продовженням інновацій в обох галузях, очікується, що з'явиться більше проривних сценаріїв застосування.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
18 лайків
Нагородити
18
7
Поділіться
Прокоментувати
0/400
NFTRegretful
· 07-13 18:45
Індекс технологічних перетворень експоненційний
Переглянути оригіналвідповісти на0
Rekt_Recovery
· 07-13 15:30
Майбутнє обіцяє, все залежить від того, з ким ви об'єднаєтеся.
AI індустріальний ланцюг: від еволюції технологій до інтеграції з Блокчейн
Історія розвитку технологій штучного інтелекту та аналіз промислового ланцюга
Індустрія штучного інтелекту, яка почала свій розвиток у 50-х роках XX століття, зазнала кількох технологічних хвиль. Наразі основними методами машинного навчання є три великі школи: конекціонізм, символізм і поведінка, серед яких конекціонізм, представлений нейронними мережами, займає провідну позицію і також відомий як глибоке навчання.
Технології глибокого навчання пройшли кілька етапів еволюції, починаючи з найперших нейронних мереж, потім переходячи до мереж з прямою подачею, RNN, CNN, GAN, і нарешті розвиваючись до сучасних великих моделей, таких як GPT, які використовують технологію Transformer. Технологія Transformer, додаючи перетворювачі, здатна кодувати дані різних модальностей у числові представлення, що дозволяє реалізувати можливості мультимодальної обробки.
AI-індустрія пройшла три важливі технологічні хвилі:
1960-ті роки: розвиток символістських технологій, що вирішили проблеми загальної обробки природної мови та діалогу людини з комп'ютером. В той же час виникли експертні системи.
90-ті роки XX століття: IBM Deep Blue переміг чемпіона з шахів, що стало знаковим моментом другого підйому технологій ШІ.
З 2006 року до сьогодні: концепція глибокого навчання була запропонована та швидко розвивалася, що знаменує прихід третьої технологічної хвилі.
! Newcomer Science丨AI x Crypto: від нуля до піку
У останні роки великі мовні моделі, зокрема GPT, досягли проривних успіхів, що сприяло входженню технології ШІ в нову стадію розвитку. Але також слід зазначити, що глибоке навчання не є єдиним шляхом розвитку ШІ, інші технологічні напрямки також продовжують дослідження.
! Newcomer Science丨AI x Crypto: від нуля до піку
Ланцюг промисловості глибокого навчання в основному включає:
Серед них ключовими факторами, що стримують розвиток великих моделей, є GPU, дані та обчислювальна потужність. Зі збільшенням масштабу моделей зростає також потреба в обчислювальній потужності та даних, що сприяє розвитку всієї індустрії.
! Newcomer Science丨AI x Crypto: від нуля до піку
Поєднання технології блокчейн та ШІ може створити синергію в таких аспектах:
! Newcomer Science丨AI x Crypto: від нуля до піку
В цілому, інтеграція AI та технології блокчейн все ще перебуває на ранній стадії, але вже демонструє широкі перспективи застосування. У майбутньому, з продовженням інновацій в обох галузях, очікується, що з'явиться більше проривних сценаріїв застосування.