云计算实现IT投资的利用率最大化，让人工智能享受了计算性能的大步提升

　　AlphaGo 战胜人类冠军，人工智能再次成为世界焦点。由于棋类游戏通常被认为是 人类智慧的浓缩，可作为检验智力程度的试金石，AlphaGo 战胜曾获得世界冠军的人类 九段围棋高手李世石，是历史上第一次机器在最高难度的棋类项目——围棋上战胜了人 类，继 IBM 超级计算机深蓝后，人工智能再次成为世界焦点。

　　AlphaGo 核心系统主要为值网络、策略网络、蒙特卡洛搜索树等，其使用蒙特卡洛 树搜索（Monte Carlo tree search），借助值网络（value network）与策略网络（policy network）两种深度神经网络，通过值网络来评估大量选点，策略网络选择落点。

　　人工智能发展历史和理论派别

　　1956 年在 Dartmouth 会议上，第一次提出了“人工智能”这个词，至今为止已有 60 年，今天的技术井喷来源于六十多年的持续前进。

　　人工智能简单讲即是由机器来仿真或模拟人智能的系统，其研究包含了推理、规划、 学习、交流、感知、移动、操作等，目前对其智能级别归纳为感知、决策、反馈三个层 次。

人工智能三个层次

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　　一、人工智能发展历史分析

　　继潜水艇、汽车、飞机等模仿生物的发明诞生后，人类开始研究模仿大脑思维运作 的机器——即计算机，而计算机科学的发展促成了人工智能。1950 年，阿兰.图灵以“图 灵测试”来判定计算机是否智能，即如果一个机器能够与人类对话而不被发现是机器身 份，那么这个机器具备智能。

人工智能发展历史

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　　人工智能第一次浪潮在 1956 年—1974 年，达特茅斯会议推动了第一次人工智能浪 潮出现，当时出现了增强学习的雏形、第一个计算机神经网络—感知器（深度学习模型）、 第一个能够模拟人活动的机器人 Robot C。

　　20 世纪 70 年代末，神经网络学习由于理论缺失和计算机有限的内存及处理速度， 发展陷入低潮期。直到 20 世纪 80 年代中期，MLP（多层感知器）、ID3 算法（决策树算 法）等各种算法的提出并应用到实际，机器学习开始复苏。

　　第二次浪潮在 1990s-2000s, 新理论、新理念、摩尔定律都使 AI 迎来曙光。

　　进入二十一世纪，至今人工智能迎来第三次浪潮，机器学习大大放光芒。2006 年， 机器学习领域的泰斗 Hinton 和他的学生 Salakhutdinov 在《 Scince》上 发表了一篇文章， 开启了深度学习的热潮。前期监督深度学习算法的理论研究和工程化的成熟，计算机运 算能力大幅提升，云计算、大数据、移动互联网融合推动了人工智能加速发展。

　　当前，人工智能已在众多方面取得了突破性进展：机器学习进入增强学习算法阶段 （从任意初始状态开始，机器与外部环境持续交互，通过不断试错和累积回报来“学习” 最佳策略）、机器语音识别形成产业链、视觉识别逼近奇点、情感算法进入新阶段、神经 元芯片取得关键性成功等。

　　二、人工智能三大理论派别

　　人工智能理论领域呈现三足鼎立的局面，分别为联结主义、符号主义、行为主义。 符号主义注重人脑的抽象思维特性，联结主义讲究模仿人的形象思维特性，行为主义强 调人类智能的行为特性及其进化过程，三大学派各有所长。

人工智能三大理论派别

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　　目前发展最火的是深度学习，深度神经网络，属于联结主义；符号主义代表成就是 上个世纪的专家系统，机器人控制则属于行为主义的领域。

　　人工智能感知、计算、学习技术变革

　　人工智能致力于用机器模拟人类行为，实现人类智慧才能实现的事情。人类的发展 在其一步步通过工具拓展自身，人工智能的发展亦是如此

　　2020 年有 500 亿个连接设备

全球运动检测传感器市场

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　　二、云计算和大规模 GPU 并行计算是深度学习进一步发展的运算能力基础。

　　人工智能进行深度学习需要将数以万计的图片、声音视频收集存储起来，收集数据、 查询数据、处理数据的数亿次运作需要强大的计算能力。

　　云计算以整合、共享和动态的硬件设备供应来实现 IT 投资的利用率最大化， GPU、 TPU 的加入，让人工智能享受了计算性能的大步提升。

　　从 CPU 计算，到 GPU（Graphic Processing Unit）、 FPGA（现场可变成门阵列）、TPU （Tensor Processing Unit）等超速处理硬件发展起来后，硬件密集计算能力升级换代。

　　CPU 遵循冯诺依曼架构，核心是存储程序，顺序执行，在更大规模和更快速度的运 行上效率不高。

　　GPU 内部结构控制相对较为简单，对 cache 需求较少，可针对密集的、高并行的计 算，其单位面积拥有的处理单元更高，更擅长图像并行计算。

　　FPGA 是一种半定制集成电路，通过可编辑的连接，可以将 FPGA 內部的逻辑块连接 起来，其运行速度相对较慢，但是成本较低。

FPGA结构图

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　　TPU（Tensor Processing Unit）微软为机器学习定制的芯片，效能更高，已应用在 “google 街景”提高地图与导航的准确性以及 AlphaGo 的硬件平台，未来将应用在更多 人工智能平台上。

　　三、按照机器学习模型的层次结构可分为浅层学习和深度学习。

　　浅层学习模型包含不超过一层或两层的非线性特征变换，包括获取数据、特征表达 和机器学习部分。深度学习对叠多个层次，其特征学习能力更为优异，通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，学习更有用的特征。

浅层学习和深度学习的结构区别

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　　面对海量数据，深度学习算法区别于传统算法的标记学习和有监督学习（即必须人 为干预对样本进行标注才能让机器学会如何识别特定对象），采用从未标记的数据开始学 习，通过训练自行掌握概念，最后输出结果随着数据处理量的增加而更加准确。深度学 习能让机器具备自主学习的能力，从而真正意义上引爆了机器学习的浪潮。

　　产业链完备，期待商业价值落地

　　AI 产业层链可分为基础层、技术层、行业应用层。

　　基础层包括芯片、传感器、存储设备等硬件及大数据资源；技术层包括机器学习、 自然语言处理、计算机视觉等；应用层主要分布在金融、医疗、安防、教育等领域。

人工智能产业链层次

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