Soitec发布2020财年第四季度财报，同比增长45%
06-06
很多时候，“人工智能技术”就像“新改进”一样，只是营销中的热词和产品标签。
这种概念性的炒作掩盖了真相，即“计算革命”。
人工智能不是一种产品，而是一种利用巨大计算能力来寻找模式的运动。
未来几年它将继续蓬勃发展。
这将为AI技术领域的各大厂商，尤其是芯片企业带来巨大的利益。
一种新的计算形式正在出现，它需要新的芯片。
这种转变与 20 世纪 70 年代微计算的兴起一样深远，使英特尔成为微处理器领域的主导者。
这一变化让美光科技等公司变得更加重要，但也可能让一些目前尚未上市甚至创立的公司成为未来芯片的明星。
《巴伦周刊》在 10 月份的封面故事“小心英特尔，Facebook 来了”中首次探讨了新的人工智能。
故事中的一些预测已经成为现实，英伟达 (NVDA) 成为受益者，其股价自此上涨了 %。
还有人提到，美光科技可能是芯片领域最有价值的公司之一，因为AI可能需要更多的存储芯片。
此后其股价已上涨 4%。
人工智能的发展仍处于早期阶段，未来带来的好处可能会更大。
人工智能计算已经存在了几十年。
它可以追溯到 20 世纪 70 年代，当时人们称之为“机器学习”。
当时人工智能的问题是，它需要人类程序员费力地为机器编写明确的指令。
程序员需要制定规则，比如哪些因素对于识别图片中的物体很重要，然后将这些规则全部以代码的形式写入计算机中。
机器学习的发展速度取决于人类制定和编码规则的速度。
然后我们迎来了互联网和云计算时代。
突然之间，互联网巨头可以访问其数据中心中存储的大量数据和计算能力。
计算机科学家能够创建不需要明确规则的新机器学习模型，称为“深度学习”。
下图是深度学习的示例，显示计算机学习识别猫的图片。
研究人员向计算机输入了数百万张猫的图像和数百万张非猫的图像，例如狗的图像。
计算机检测图片像素中非常基本的形状模式。
然后，它会发现这些非常基本的形状如何定期组合成相关（尖耳朵）和不相关（垂耳）的可识别特征。
结果是计算机可以使用一个模型来检测新图像是否显示猫。
计算机如何识别图片中的猫神经网络程序训练计算机识别图片中的猫，首先通过查找基本形状的模式，然后生成包含所有相关特征的完整模型。
1 研究人员将数百万张猫的图片以及非猫的图片（例如狗的图片）输入计算机。
2计算机对每个图像多次应用滤镜，检测像素的基本形状，例如边缘和曲线。
3 计算机根据步骤 2 中发现的形状确定猫和非猫物体的特征。
4 计算机生成的模型，一组识别猫和非猫的标准。
5 计算机将模型发送回网络，并重复上述步骤来完善模型，这一过程称为“反向传播”。
谷歌和 Facebook 可用的所有计算能力都发挥着重要作用。
它允许计算机重复检测模式，获取输出并将其用作新的输入来完善模型。
这种递归形式的发现称为“反向传播”，以前是无法实现的。
这种类型的深度学习是一种强大的新范式：设定一个基本目标，例如对图片进行分类，然后让计算机发现导致解决方案的模式。
计算机完成的一系列步骤称为“网络”，并且存在适合各种内容的多种网络。
例如，“强化学习”使用非常简单的信息（例如场景和一组规则）来确定最佳行动方案。
年底，谷歌利用这种方法开发了计算机系统“AlphaGo Zero”。
它仅使用棋盘上棋子的初始布局和对游戏规则的理解来学习传统的日本游戏围棋，而无需通过示例学习人类玩家如何下棋。
经过 40 天的独立对弈数百万场比赛后，AlphaGo Zero 击败了之前的计算机程序，而之前的计算机程序已经击败了所有最优秀的人类棋手。
在某些情况下，这些网络不仅能够学习分配给它们的内容，还能做出新的发现。
当谷歌研究人员观察 AlphaGo Zero 时，它发现了一种新的围棋玩法。
“AlphaGo Zero 可能正在学习本质上与人类移动方式不同的策略。
”他们在《自然》杂志上撰文。
对于科技公司来说，重要的是，新的计算设备可以帮助完善这些网络。
新机器需要执行各个阶段，例如执行数学运算和完成反向传播。
市场对美光存储芯片的需求已经开始猛增。
在执行大量模式发现步骤时，某些类型的网络需要将每个操作的结果存储在内存中才能正常运行。
美光科技高管表示，可用于深度学习的“数据中心”存储芯片市场价值到今年将达到1亿美元，是目前价值的两倍以上。
深度学习将在计算领域得到更广泛的应用。
随着时间的推移，深度学习将取代其他人类编程任务。
这一旅程需要更多的创新芯片和软件，因此计算机科学家才刚刚开始。
本文根据 Tiernan Ray 5 月 26 日在 Barrons.com 发表的文章《AI 技术革命刚刚开始》修改编辑。
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