深度学习(机器学习)的下一步如何发展?
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博猫

人工智能 2021-02-02 9142 0


現階段深度學習的飛速發展得益于算力的指數性增長,導緻了機器學習所能做的任務越來越複雜;越來越複雜的任務需求又反過來促使了對于高質量數據的需求;而處理數據的效率又促使了算力的發展。這就像是一個閉循環,對計算力的恒久渴求,就好像人類對于金錢的恒久渴求。

所以,奮鬥在一線的AI工程師們而言,這三點既是挑戰,也是機遇。

1、對于算力的恒久需求

2、對數據的渴求,意味着你可以成為數據的提供商,或者數據的加工商,成為AI和機器學習領域的上遊。同時也意味着大家對無監督和弱監督學習在短期的未來仍會保持極高的熱情。但通過這個算法生成的樣本真實性和質量現在看來仍然經不起推敲和仔細審核。這也産生了兩個機遇,一方面是你可以改進這類方法以産生更多有參考價值的數據。另一方面是當社會上充斥了大量的未經驗證的或者是利用算法僞造的數據時,我們可以反過來檢驗哪些數據是真實的,哪些是僞造的。

3、未來AI的落地:智能醫療,智能娛樂系統這些在有了一定物質基礎過後,這類的需求将會前所未有的放大。



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