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【第75期】《失控玩家》引发的思考:我们究竟离真正的人工智能有多远?

谈到暑期档最火爆电影

非《失控玩家》莫属

 随着这匹最大黑马杀出重围

主人公“Guy”也当仁不让地成为

这个暑期档的“最强玩家”


然而,像Guy这样拥有完全意识的人工智能

目前还只处在我们的想象之中

受制于硬件发展水平

仅是最常见深度学习中的建模与部署就需要消耗大量时间

如何才能正确拥抱人工智能

将我们的工作从重复中解救出来?

话不多说,下滑带你一窥究竟




为什么说人工智能无法回避深度学习?


以主流观点而论,机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,模仿人脑的机制解释数据的一种机器学习技术。作为目前应用最广泛、传播最火热的人工智能概念之一,深度学习是当之无愧的“AI显学”。


深度学习也是可以在理论上将《失控玩家》中的NPC赋予创造力和具备深度学习能力的技术。深度学习技术的普及所带来人工智能技术爆发,正是网络平行世界“元宇宙”能够走上台前的关键。




是什么在阻挡机器进行深度学习?


深度学习的最大优点之一,在于它的应用领域(视觉、自然语言,语音、RL等)共享大多数技术。换言之,当你曾在计算机视觉深度学习领域工作过,很快也就能在自然语言处理中上手。因此,深度学习应用中的实际建模也就格外重要。


对于任何神经网络来说,深度学习模型的训练阶段都是最耗费资源的任务,构建深度学习模型需要大量的训练数据,才能展现出神奇的智能效果。


另一方面,无论是TensorFlow、Pytorch还是国产的PaddlePaddle飞桨,主流深度学习框架都需要消耗大量的GPU、硬盘CPU等硬件保证训练速度。



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