深脑链奇点加速器

奇点加速器安全么

引言:奇点理论是由美国将来学家雷蒙德库兹韦尔提出的理论,“奇点”本是天体物理学术语,是指“时空中的一个普通物理规矩不实用的点”。“奇点”是指人类与其他物种(物体)的相互融合。确切来说,是指电脑智能与人脑智能兼容的那个神妙时候。深脑链,作为环球首家由区块链驱动的人工智能盘算平台,能收缩AI奇点时候的到来吗?

AI人工智能技能在近几年随着大数据,物联网等观点的遍及,已经渐渐走入到我们大众的生活。好比人脸辨认,像IPHONE X的解锁功能,另有语义辨认,如亚马逊的ALEXA和苹果的SIRI,特斯拉的无人驾驶技能等都属于AI技能的遍及,固然另有会下围棋的阿法狗,也是属于高级人工智能。

现在大家都天经地义地享受着人工智能带来的种种便利,但实在这个行业是经历了几十年的艰难探索才有如今的结果。一门新技能的发展,听说会经历下面一条蓝色“Gartner曲线”的过山车式发展轨迹。

知乎作者@北冥乘海生(清华大学信息与通讯工程博士、《盘算广告!》作者)提出人工智能行业拥有一条属于自己的Gartner曲线,从几十年前至如今,可以说是三起三落。固然,从如今人工智能行业的火爆程度来看,这第三落还未到达。深脑链作为环球首家由区块链驱动的人工智能盘算平台,正处于AI行业Gartner曲线的"第三升浪",为探究深脑链的发展远景,我们可以史为鉴,由知兴衰。

深脑链,超级智能奇点加速器!

回首人工智能行业的发展历史,跌荡升沉的三起两落,才让AI从业者渐渐意会,什么才是人工智能发展的基本方法论。我们将在本文揭开答案。

【人工智能发展历史扫盲】

一、第一起

人工智能的第一起要追溯到60多年前在达特茅斯会议,彼时,约翰 麦卡锡、马文 闵斯基(人工智能与认知学专家)、克劳德香农(信息论的首创人)、!艾伦 纽厄尔(盘算机科学家)、赫伯特西蒙(诺贝尔经济学奖得主)等科学家正聚在一起,提出了“Artifitial Intelligence”这样一个课题,即让机器可以或许取代或是模拟人类的智能。这样一个全新的课题立即吸引了科学界的关注,引发大量广泛的研究。

二、第一落

然而随着研究的不停深入,越来越多的困难发作。刚开始人工智能的研究方法是接纳“讲解”,即教机器识字、教机器下棋等等。《盘算广告》的作者指出:“在今日看来,这样的方法完全背道而驰——人类的视听器官虽然很发达,却无法做到总结提炼此中的规律。”技能上常期的停滞让学者们以为抱负中的“人工智能”是蜃楼海市,要解决问题是多么困难,人工智能由此遭遇停顿。

三、第二起

虽然依赖人来讲解没有突破,但是学者们便徐徐寻找出用“数据统计规律”的方法。依照此方法,一些较为简单的机器学习问题,如手写辨认,依赖大量的统计数据取得了阶段性的突破。至此,人工智能也好像找到了发展的基本道路,徐徐探索出人工智能行业的一个命根子——数据。

四、第二落

依赖“数据统计规律”这一方法,虽然初期有所成效,但逐步瓶颈随之而来:数据量的提高并不总能带来辨认率的进步。以语音辨认为例,在“基本可用”到“实用”之间的鸿沟,十几年都没有跨已往,于是大家又转向灰心,以为人工智能还只是个梦。是为第二落。

五、第三起

第三起不得不归功于一名为Jeffrey Hinton的传授,他发现用GPU算神经网络,能大幅进步速率,“深度学习”模型终于可用,充实吸取数据以进行AI练习。由此,人工智能行业飞速发展,人脸辨认、自然语言辨认都有了突破性地希望。至此,人工智能行业的第二个命根子——算力浮出水面。

人工智能行业经过六十多年的发展,在无数前人履历的引导下,终于看清了基本方法论——大算力+大数据。

深脑链正是在这个配景下应运而生,致力于为AI企业提供高性能算力和数据隐私葆护,这无疑牢牢掌握住人工智能行业最重要的两大命根子。

【高性能算力——底子办法乃兵家必争之地】

2018年5月21日,微软在人工智能大会上提出"3个100计划",此中第一个即为公布Azure机器学习、Visual Studio Tools for AI等100项微软人工智能服务与开发工具。引人注目标是,现在Azure已经覆盖环球50多个地区,被业界称为"全球的盘算机"。该平台上的开发者能使用微软环球数据中心的储存、盘算本领和网络底子服务。别的,阿里、谷歌、亚马逊也纷纷结构云盘算,可见,人工智能行业的底子办法服务乃兵家必争之地。

据openAI报道,自 2012 年以来,人工智能练习使命中使用的算力正呈指数级增长,其现在速率为每 3.5 个月翻一倍,人们对于人工智能算力的需求增长了超越 300,000 倍。

以上数据清楚表现,爆炸增长的算力需求是现在制约人工智能发展的主要瓶颈,而AI练习所需的算力本钱更是将创业本钱推至历史新高。克日,李开复博士在剑桥大学演讲时半开顽笑地分享道: "我们投资的一家公司,七个小小伙伴,没有人超越三十岁,他们建立的第一天,就把我们打的款花完了,还只是买了一些机器,由于做的是无人驾驶。"

深脑链AI x Blockchain 的创新贸易模式,不但能为AI企业提供富足、可靠和安全的数据,且在通证经济的刺激下,将不停搜集来自全球各地的闲散算力,最终实现一个环球共享的AI云盘算服务平台,为AI企业节流高达70%的算力本钱。提供算力的节点越多,整个平台的生态价值便越高,就会吸引更多的人参与进来,形成一个良性循环,孕育AI界的「最强盛脑」新矩阵。

【数据隐私葆护——智能合约让蓝图成为实际】

李开复在剑桥大学的全英演讲中说道:“我们正真金白银地赌即未来临的人工智能年代。” 人工智能迎来了它的黄金年代,无论是资金、技能还是人才,都在源源不停地注入这个行业。

李开复指出现阶段我们需要去做的事情:创建好一体化大数据中心。由此可知,数据是人工智能行业发展离不开的燃料,可以说假如没有数据,人工智能将寸步难行。然而,现在行业可用数据非常疏散,对于数据怎样管理,怎样葆护数据的隐私性都尚未有明白的解决方案,这也是不停以来制约人工智能行业良性发展的困难。

荣幸的是比特币的诞生赐与了新的盼望,比年来人们从中本聪于2008年所创造的比特币中探索出其底层框架——区块链。区块链技能不可窜改、去中心化的自然特性与尼克萨博提出的“智能合约”观点完美契合。深脑链在此底子上,提出了用智能合约解决数据使用权和全部权分散的问题,葆护AI练习时的数据隐私安全,让数据的价值可以或许真正地在链上活动。

深脑链将会引用区块链技能解决AI行业高性能算力和数据隐私葆护的问题,它不是使用区块链去做AI的研发,而是使用区块链的矿工机制让矿工有动力提供AI算力,同时在链上打造一个高透明度,可加密的AI产业生意业务场。

陪同着"大数据+大算力"人工智能基本方法论的日趋成熟,深脑链无疑掌握住当下最热行业的最大痛点。人工智能和区块链是将来人类发展最重要的两大技能高地,大数据的加持将为这两项技能赋予更大的推动力。人工智能改变了生产力,区块链改变了生产关系,大数据则代表着全新的生产资料。

顺势者昌,深脑链无疑正处于人工智能行业Gartner曲线的"第三升浪"

这是一个聪明的年代,AI将越发广泛地影响我们的生活;

这是一个信奉的年代,Blockchain的价值被更多人所共鸣;

这更是一个最好的年代,耸立于AI x Blockchain 的飓风口,年代巨轮无法拦截,一场全新的人类改革已经开始,超级智能奇点时候正在逼近!

人工智能改变了生产力,区块链改变了生产关系,大数据则代表着全新的生产资料。

奇点理论是由美国将来学家雷蒙德·库兹韦尔提出的理论,“奇点”本是天体物理学术语,是指“时空中的一个普通物理规矩不实用的点”。“奇点”是指人类与其他物种(物体)的相互融合。确切来说,是指电脑智能与人脑智能兼容的那个神妙时候。深脑链,作为环球首家由区块链驱动的人工智能盘算平台,能收缩AI奇点时候的到来吗?

一门新技能的发展,听说会经历下面一条蓝色“Gartner曲线”的过山车式发展轨迹。

知乎作者@北冥乘海生(清华大学信息与通讯工程博士、《盘算广告!》作者)提出人工智能行业拥有一条属于自己的Gartner曲线,从几十年前至如今,可以说是三起三落。固然,从如今人工智能行业的火爆程度来看,这第三落还未到达。深脑链作为环球首家由区块链驱动的人工智能盘算平台,正处于AI行业Gartner曲线的"第三升浪",为探究深脑链的发展远景,我们可以史为鉴,由知兴衰。

回首人工智能行业的发展历史,跌荡升沉的三起两落,才让AI从业者渐渐意会,什么才是人工智能发展的基本方法论。我们将在本文揭开答案。

人工智能发展历史扫盲:

一、第一起

人工智能的第一起要追溯到60多年前在达特茅斯会议,彼时,约翰·麦卡锡、马文·闵斯基(人工智能与认知学专家)、克劳德·香农(信息论的首创人!)、艾伦·纽厄尔(盘算机科学家)、赫伯特·西蒙(诺贝尔经济学奖得主)等科学家正聚在一起,提出了“Artifitial Intelligence”这样一个课题,即让机器可以或许取代或是模拟人类的智能。这样一个全新的课题立即吸引了科学界的关注,引发大量广泛的研究。

二、第一落

然而随着研究的不停深入,越来越多的困难发作。刚开始人工智能的研究方法是接纳“讲解”,即教机器识字、教机器下棋等等。《盘算广告》的作者指出:“在今日看来,这样的方法完全背道而驰——人类的视听器官虽然很发达,却无法做到总结提炼此中的规律。”技能上常期的停滞让学者们以为抱负中的“人工智能”是蜃楼海市,要解决问题是多么困难,人工智能由此遭遇停顿。

三、第二起

虽然依赖人来讲解没有突破,但是学者们便徐徐寻找出用“数据统计规律”的方法。依照此方法,一些较为简单的机器学习问题,如手写辨认,依赖大量的统计数据取得了阶段性的突破。至此,人工智能也好像找到了发展的基本道路,徐徐探索出人工智能行业的一个命根子——数据。

四、第二落

依赖“数据统计规律”这一方法,虽然初期有所成效,但逐步瓶颈随之而来:数据量的提高并不总能带来辨认率的进步。以语音辨认为例,在“基本可用”到“实用”之间的鸿沟,十几年都没有跨已往,于是大家又转向灰心,以为人工智能还只是个梦。是为第二落。

五、第三起

第三起不得不归功于一名为Jeffrey Hinton的传授,他发现用GPU算神经网络,能大幅进步速率,“深度学习”模型终于可用,充实吸取数据以进行AI练习。由此,人工智能行业飞速发展,人脸辨认、自然语言辨认都有了突破性地希望。至此,人工智能行业的第二个命根子——算力浮出水面。

人工智能行业经过六十多年的发展,在无数前人履历的引导下,终于看清了基本方法论—— 大算力+大数据。

深脑链正是在这个配景下应运而生,致力于为AI企业提供高性能算力和数据隐私葆护,这无疑牢牢掌握住人工智能行业最重要的两大命根子。

高性能算力——底子办法乃兵家必争之地

2018年5月21日,微软在人工智能大会上提出"3个100计划",此中第一个即为公布Azure机器学习、Visual Studio Tools for AI等100项微软人工智能服务与开发工具。引人注目标是,现在Azure已经覆盖环球50多个地区,被业界称为"全球的盘算机"。该平台上的开发者能使用微软环球数据中心的储存、盘算本领和网络底子服务。别的,阿里、谷歌、亚马逊也纷纷结构云盘算,可见,人工智能行业的底子办法服务乃兵家必争之地。

据openAI报道,自 2012 年以来,人工智能练习使命中使用的算力正呈指数级增长,其现在速率为每 3.5 个月翻一倍,人们对于人工智能算力的需求增长了超越 300,000 倍。

以上数据清楚表现,爆炸增长的算力需求是现在制约人工智能发展的主要瓶颈,而AI练习所需的算力本钱更是将创业本钱推至历史新高。克日,李开复博士在剑桥大学演讲时半开顽笑地分享道: "我们投资的一家公司,七个小小伙伴,没有人超越三十岁,他们建立的第一天,就把我们打的款花完了,还只是买了一些机器,由于做的是无人驾驶。"

深脑链AI x Blockchain 的创新贸易模式,不但能为AI企业提供富足、可靠和安全的数据,且在通证经济的刺激下,将不停搜集来自全球各地的闲散算力,最终实现一个环球共享的AI云盘算服务平台,为AI企业节流高达70%的算力本钱。提供算力的节点越多,整个平台的生态价值便越高,就会吸引更多的人参与进来,形成一个良性循环,孕育AI界的「最强盛脑」新矩阵。

数据隐私葆护——智能合约让蓝图成为实际

李开复在剑桥大学的全英演讲中说道:“我们正真金白银地赌即未来临的人工智能年代。” 人工智能迎来了它的黄金年代,无论是资金、技能还是人才,都在源源不停地注入这个行业。

李开复指出现阶段我们需要去做的事情:创建好一体化大数据中心。 由此可知,数据是人工智能行业发展离不开的燃料,可以说假如没有数据,人工智能将寸步难行。然而,现在行业可用数据非常疏散,对于数据怎样管理,怎样葆护数据的隐私性都尚未有明白的解决方案,这也是不停以来制约人工智能行业良性发展的困难。

荣幸的是比特币的诞生赐与了新的盼望,比年来人们从中本聪于2008年所创造的比特币中探索出其底层框架——区块链。区块链技能不可窜改、多中心化的自然特性与尼克萨博提出的“智能合约”观点完美契合。深脑链在此底子上,提出了用智能合约解决数据使用权和全部权分散的问题,葆护AI练习时的数据隐私安全,让数据的价值可以或许真正地在链上活动。

陪同着"大数据+大算力"人工智能基本方法论的日趋成熟,深脑链无疑掌握住当下最热行业的最大痛点。人工智能和区块链是将来人类发展最重要的两大技能高地,大数据的加持将为这两项技能赋予更大的推动力。人工智能改变了生产力,区块链改变了生产关系,大数据则代表着全新的生产资料。

顺势者昌,深脑链无疑正处于人工智能行业Gartner曲线的"第三升浪"

这是一个聪明的年代,AI将越发广泛地影响我们的生活;

这是一个信奉的年代,Blockchain的价值被更多人所共鸣;

这更是一个最好的年代,耸立于AI x Blockchain 的飓风口,年代巨轮无法拦截,一场全新的人类改革已经开始,超级智能奇点时候正在逼近!

网信金融团体旗下的互联网+创投孵化平台,以北京、上海、杭州、深圳、香港为出发点,借助众筹、P2P、第三方支付等!互联网金融工具和中国信贷等上市公司,导入协同共享经济理念,打造国内第一个全开放式、最具社会企业特性的创投生态产业链平台。

奇点加速器依托于!网信团体,通过中外资源的互通相助,接纳互助同盟的“...

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