《Web安全之机器学习入门》一 1.2 人工智能的发展

简介: 本节书摘来自华章出版社《Web安全之机器学习入门》一 书中的第1章,第1.2节,作者:刘焱,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.2 人工智能的发展

1.谷歌大脑
谷歌大脑是“Google X实验室”一个主要研究项目,是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑的软件,这个软件具备自我学习功能。Google X部门的科学家们通过将1.6万台电脑的处理器相连接建造出了全球为数不多的最大中枢网络系统,它能自主学习,所以称之为“谷歌大脑”。2012年,谷歌的工程师曾经公布了一个令人激动的研究结果,他们使用了1 000台计算机、16 000个处理器10天昼夜不停地运转,通过模拟大脑细胞,在Youtube的视频中捕获了1 000万张图片学习识别猫、人以及其他事物。
2.百度无人车
百度无人驾驶车项目于2013年起步,由百度研究院主导研发,其技术核心是“百度汽车大脑”,包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制4大模块。其中,百度自主采集和制作的高精度地图记录完整的三维道路信息,能在厘米级精度实现车辆定位。同时,百度无人驾驶车依托国际领先的交通场景物体识别技术和环境感知技术,实现高精度车辆探测识别、跟踪、距离和速度估计、路面分割、车道线检测,为自动驾驶的智能决策提供依据。
2015年12月,百度公司宣布,百度无人驾驶车在国内首次实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶,如图1-1所示。百度公布的路测路线显示,百度无人驾驶车从位于北京中关村软件园的百度大厦附近出发,驶入G7京新高速公路,经五环路,抵达奥林匹克森林公园,并随后按原路线返回。百度无人驾驶车往返全程均实现自动驾驶,并实现了多次跟车减速、变道、超车、上下匝道、调头等复杂驾驶动作,完成了进入高速到驶出高速的不同道路场景的切换。测试时最高速度达到100千米/小时。

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  1. AlphaGo
    AlphaGo是一款围棋人工智能程序,由谷歌旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰与他们的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。

2016年3月,该程序与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战(如图1-2所示),并以4:1的总比分获胜;2016年末至2017年初,该程序在中国棋类网站上以“大师”(Master)为注册账号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决,连续60局无一败绩。不少职业围棋手认为,AlphaGo的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平,在世界职业围棋排名中,其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。

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就在AlphaGo与柯洁“人机大战”不久前,谷歌I/O 2017大会上,谷歌“移动为先”向“AI优先”再次升级,其中最典型的表现之一就是更新和升级了去年I/O 2017大会上公布的TPU(Tensor Processing Unit)——一款谷歌自己高度定制化的AI(针对AI算法,例如其自己开发的TensorFlow深度学习架构)芯片,也是AlphaGo背后的功臣,即AlphaGo能以超人的熟练度下围棋都要靠训练神经网络来完成,而这又需要计算能力(硬件越强大,得到的结果越快)。TPU比当前的GPU或CPU平均快15~30倍,性能功耗比(TOPS/Watt)高出约30~80倍。此外,在TPU中采用GPU常用的GDDR5存储器能使性能TPOS指标再高3倍,并将能效比指标TOPS/Watt提高到GPU的70倍,CPU的200倍。到目前为止,谷歌的TPU已经应用在各种领域的应用中,例如谷歌图像搜索(Google Image Search)、谷歌照片(Google Photo)、谷歌云视觉API(Google Cloud Vision API)、谷歌翻译以及AlphaGo的围棋系统中。实际上我们上述提到的谷歌I/O 2017大会推出和更新的诸多AI产品和服务背后均有TPU的硬件支持。

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