虽然您可以尝试在家中构建自己的GPU阵列并开始训练机器学习模型,但尝试与AI相关的服务最简单方法可能是通过云。 所有主要的技术公司都提供各种AI服务,从用于构建和训练自己的机器学习模型的基础结构,到允许您访问AI驱动的工具(如按需访问语音,语言,视觉和情感识别)的Web服务。
太多的东西无法汇总成一个完整的列表,但最近的一些亮点包括:2009年Google展示了其自动驾驶的丰田普锐斯有可能完成10次,每次100英里的旅程-使社会走上无人驾驶汽车的道路。 2011年,计算机系统 IBM Watson赢得了美国智力竞赛节目《危险!,击败了该节目有史以来最出色的两位选手。为了赢得展览,沃森使用自然语言处理和分析功能对庞大的数据存储库进行了处理,从而可以回答人类提出的问题,通常只需不到一秒钟的时间。
IBM Watson参与Jeopardy竞赛!在2011年1月14日 图片:IBM在2012年6月,显而易见的是,机器学习系统在计算机视觉方面的应用变得多么出色,而 Google培训了一种识别互联网上最喜欢的猫的系统。自Watson赢得胜利以来,也许最著名的机器学习系统功效证明是2016年Google DeepMind AlphaGo AI击败了Go的人类大师之后,Go是一款古老的中国游戏,其复杂性困扰了计算机数十年。围棋每转大约200步,而国际象棋中只有20步。在进行围棋游戏的过程中,有太多可能的动作,以至于从计算的角度来看,事先搜索每个动作以找出最佳玩法的成本太高。取而代之的是,AlphaGo受到了如何玩游戏的训练,方法是在3000万个Go游戏中采取人类专家的动作并将其馈入深度学习神经网络。
训练这些深度学习网络可能会花费很长时间,随着系统逐渐完善其模型以实现最佳结果,需要摄取和迭代大量数据。但是, 最近,Google使用AlphaGo Zero(一种对自己玩“完全随机”游戏的系统)改进了训练过程,然后从结果中学习。在去年享有盛名的神经信息处理系统(NIPS)会议上,谷歌DeepMind首席执行官Demis Hassabis透露AlphaGo还精通了象棋和将棋游戏。 |
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