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一、人工智能科技革命是第四次科技革命 我们认为，人工智能科技革命是第四次科技革命。科技革命爆发的标志就是新一代科技成果开始广泛应用生产生活，解放生产力、发展生产力，提高全要素生产率。人工智能的发展将极大地替代人类重复的脑力劳动，重塑人和机器的关系，进一步解放人类的创造力，增加闲暇时间，扩宽人们生活休闲娱乐方式，社会面貌有望发生翻天覆地的变化。 （一）2010年前后，新一轮科技革命开始孵化 实际上在2010年前后，随着芯片、云计算、物联网等技术的不断发展，人类收集和处理大数据的能力极大地提高，算力大幅提升、算法不断改善，人工智能科技革命已经开始孵化、孕育和成长，ChatGPT版本的快速迭代、智能驾驶技术的不断进步以及人形机器人雏形的出现等等一系列现象都是人工智能科技革命的缩影，我们已经可以预见到人工智能技术广泛地应用于生产生活的可能性。 随着芯片、云计算、物联网等技术快速发展，2010年前后，人工智能科技革命开始孵化、孕育和成长，几项技术之间相互促进、不断迭代，使得超大规模的数据收集、信息处理和模型训练等过程变成现实。 芯片是人工智能的“心脏”。人工智能芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片，可以处理人工智能应用中的大量任务，最早诞生于2008年，以英伟达重要的AI芯片Tegra芯片诞生为标志。2010年，IBM首次发布类脑芯片原型模拟大脑结构，该原型具有感知认知能力和大规模并行计算能力，芯片领域实现重大突破。 深度学习是目前实现人工智能的主流方法，即通过使用归纳和综合等手段使计算机具有智能，其应用遍及人工智能的各个领域，于2012年进入技术爆发期。2006年，大规模深度神经网络学习的可能性首次被验证，随后在2012年，深度神经网络因错误率较低在比赛中脱颖而出，行业进入爆发期。 大模型是基于深度学习的人工智能网络模型，于2014年进入发展期。2014年，被誉为21世纪最强大算法模型之一的对抗式生成网络诞生，标志着深度学习进入了生成模型研究的新阶段。2018年，预训练（pre-trained）大模型成为自然语言处理领域的主流。大模型能够大幅缩减特定模型训练所需要的算力和数据量，缩短模型开发周期，还能得到更好的模型训练效果。 云计算是人工智能的基础计算平台，帮助人工智能实现应用落地，于2009年进入快速完善期。人工智能则不仅丰富了云计算服务的特性，更让云计算服务更加符合业务场景的需求，并进一步解放人力，催生了如AI绘画、AI写作等等的应用。2009年开始，云计算种类增多、功能逐步完善，相关企业通过兼并收购不断扩大规模，加速云计算市场的扩张。进入2010年后，云计算广泛推广，人工智能的研究人员可以通过云计算借助大量CPU和GPU进行混合运算。 另外，数据中心和新型电力系统也是人工智能发展的必要条件。深度学习需要大量的数据传输和运算，背后需要强大的电力支撑。由于需要大规模接入信息，电力结构、电力设备以及数据交互更加复杂繁多，调度等系统核心业务面临的不确定性问题日渐凸显。因此，支撑人工智能的数据传输和运算需要庞大的电力支撑，才能在较为特定的场景中进行相关的工作。此外，通过深度学习算法可以降低人工智能技术自身在数据中心运行、模型开发过程中的碳排放，从而辅助构建新型的电力支撑系统，实现“双碳”目标。 （免责声明：本文转载自其它媒体，转载目的在于传递更多信息，并不代表本人赞同其观点和对其真实性负责。请读者仅做参考，并请自行承担全部责任。如涉及作品内容、版权和其它问题，请联系删除。）https://rgznxtyyz.com/
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发表于 2023-9-18 18:43:37
