技術創(chuàng)新在加速

　　視頻一：技術創(chuàng)新正在將傳統(tǒng)公司擠出市場

技術創(chuàng)新將傳統(tǒng)公司擠出市場 （來源：網易科技頻道）

　　這個例子清楚地展示了蘋果是如何從瀕臨破產的邊緣一躍成為全球最受喜愛的品牌。這同樣適用于那些還存在不到20年的公司，比如谷歌、亞馬遜(Amazon)和Facebook。

　　未來展望：如果你的公司沒有在數據驅動的人工智能上投入大量資金，那么它在未來10年不會持續(xù)下去。

　　視頻二：學習基因編程細胞獵殺癌細胞

基因編程的細胞可以獵殺癌細胞 （來源：網易科技頻道）

　　這項編程基因治療癌癥的項目就是一個創(chuàng)新的例子。

　　未來展望：在這里，技術使我們看到經過編程的藥物或細胞有可能清除對人類生命最可怕的詛咒——癌癥。

　　視頻三：汽車駕駛使用進化算法進行學習

用進化算法學習開車 （來源：網易科技頻道）

　　這個例子是在深度強化學習領域，使用神經進化技術來教汽車學習賽車。

　　未來展望：在60年代，開車是一種樂趣和特權。如今，緊密相連的城市和交通使駕駛成為一個大問題。像這樣的算法將幫助我們開發(fā)無人駕駛汽車，它可以在沒有壓力的情況下比我們做得更好。

　　高性能計算（HPC）會成為人工智能創(chuàng)新的支柱

　　技術創(chuàng)新正在以非常快的速度發(fā)生，而人工智能及其相關的架構將使其發(fā)展得更快。

　　快速的寬帶互聯網，廉價的高性能計算硬件將會出現，未來，工程師和經理們的辦公桌上也會有高速電腦。高性能計算是后端技術，它使城市變得更智能，使組織數據驅動和決策制定成為一種簡化的流程，能夠輕松地篩選海量數據。

　　人工智能將進一步加快技術創(chuàng)新步伐

　　這一切都始于人工智能，谷歌開源其機器學習庫TensorFlow、AI庫和張量處理單元，Facebook也遵循了開源的方式發(fā)布PyTorch。今天，我們聽說Uber、Netflix、Tesla以及幾乎所有快速增長的公司都在使用某種形式的機器學習或深度學習架構。英偉達顯然在GPU方面走在了前面，但有兩件事將決定這場革命的下一波浪潮。一是有關于張量的架構；二是，我們將看到32位和64位IEEE 754浮點架構的衰落和緩慢消亡。

人工智能將使90年代和21世紀頭10年的許多計算范式徹底過時，因為未來5-7年，新的模型、架構和硬件解決方案將充斥市場。

從技術上講，我們將看到更高級的線性代數解決方案嵌入到硬件中，在這些硬件中進行并行計算——這是深度學習系統(tǒng)最擅長的，使用多層子矩陣BLAS(基本線性代數子程序)進一步加快矩陣乘法。

　　總有一天，當我們回首往事，我們會說“人工智能是人類的一個轉折點”。從現在起10-20年后，我們回顧當前的計算基礎設施、數據中心、桌面計算機和設備時，就像我們回顧上世紀50年代過時的計算方法時那樣，悄然微笑。

　　這就是為什么人工智能經濟將是巨大的，因為它將導致工業(yè)規(guī)模的大規(guī)模改革，就像20年前的互聯網所做的那樣。

　　（選自：Forbes 編譯：網易智能 參與：毅力）