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计算机电源为AI和机器学习打开了大门 - 一位NV

编者注:这是UpTech系列中的最新版本,专注于YourLocalStudio.com和WRAL TechWire合作为您带来的人工智能。 Alexander Ferguson是YourLocalStudio的创始人兼首席执行官。为了您的方便和信息,嵌入了系列中某些早期帖子的链接。

UpTech

CARY - 欢迎回到关于人工智能的UpTech报告系列。在这个视频和在线记录中,我们与NVIDIA的研究科学家Alicia Klinefelter坐下来,并请她帮助定义人工智能和我们经常听到的不同类型的人工智能。

艾丽西亚是她的专家。领域。她拥有电气工程博士学位来自弗吉尼亚大学的人。自从加入NVIDIA以来,她的重点更多地转向高性能硬件,包括机器学习电路和系统。

采访

请用她的术语定义人工智能和机器学习。

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就近期革命的类型而言,对我来说,作为一名硬件工程师,我认为它可能与那些更多关于算法或理论方面的人有所不同。对我而言,我认为它更像是一种最终具有足够计算能力的革命。

基本上,要做很多这些复杂的算法,你知道,这些算法多年来一直在限制这场革命,因为我的意思是很多算法,你知道,机器学习的基础数学已经是aro几十年来 - 自20世纪50年代以来。真的,最终,在2000年代中期到21世纪后期,我们已经拥有了这种巨大的计算能力,这使得我们很多人最终能够在更大范围内实现这些算法。因此,对我而言,人工智能的力量确实在于拥有那些以前不存在的资源。

如果你必须用非常简单的术语来解释AI和机器学习(例如:对你来说)妈妈或祖母)你会怎么做?

毫无疑问,这是机器在最普通的水平上学习的力量。而且这是机器的力量,通过学习,迭代训练,就像孩子可能学习的一样。

这通常是我向妈妈解释的方式,是你知道,当你小时候第一次学习的时候,你会得到很多具体的例子。你知道,你得到了一系列的块,最后你会学到,“这是一个块。”然后你最终学会了颜色,你可以发现这是一个红色块。

很多人工智能对我来说都是这样的,你知道,只要我们有数据,训练数据,基本上告诉机器,你知道,“这就是你可以对不同类别的事物进行分类,“那么它基本上可以通过一系列相当简单的算术选择来学习 - 本质上是如何识别不同的或新的东西。

我想除此之外,如果我的妈妈问你如何,你知道,这可能是一个复杂的答案。但是,它真的只是力量我们传统上认为的计算机只擅长做我们告诉他们要做的事情,以实际上更具适应性并实际上自己学习。而且我想,你知道,那是我们现在开始看到的真正的力量,所以。

让我们来看看AI和机器学习之间的区别。

我通常会想到AI作为一切的超集,然后,真的,机器学习是如何实现这个更大的人工智能概念。这通常是我将两者区别开来的地方。

人工智能只是这个超级广泛的概念,本质上意味着什么,然后机器学习,正如我所提到的,实际上就是你如何做到的具体实现。

让我们来看看其中的一些其他常用的表格。你能解释机器学习,深度学习,计算机视觉和自然语言处理之间的区别吗?

所以我想在这种情况下,我会认为机器学习是所有这些不同类型的超集学习方法,深度学习就是其中之一。而且,你知道,深度学习只是在过去的十年中才被普及 - 我可能会说 - 可能是基于AlexNet本质上 - 你基本上拥有这种多层网络。

我认为是计算能力更强大的东西,所以为了深入学习,你需要多层网络,并且为了拥有多层网络,你需要拥有大量复杂的计算能力。所以我想说的是用于定义机器学习的非常简单的模型,除了深层网络或神经网络类型之外,它还可以包含许多不同的,其他类型的网络类型。

你甚至可以做简单的线性回归,这可以被认为是机器学习。因此,在该机器学习伞下有许多不同类型的算法和网络类型。但是,你知道,像深度学习或神经网络这样的东西在机器学习中非常具体。

据我所知,我描述计算机视觉的方式实际上只是能力。我认为它实际上就像图像处理一样,是机器查看图像或图像流的能力s,基本上检测或解析有关该图像的内容,这是一种独特的东西。所以,我把它归结为像图像处理一样。

但是,我知道有一段时间,你知道,我们在NVIDIA有一群计算机视觉专家,我知道很长一段时间我们甚至对人工智能感兴趣,他们依靠这些非常传统的算法来完成大量的图像处理 - 我想我几乎可以称之为某人用数学方法开发的确定性算法。你知道,如果你想检测图像中是否有车,有一种非常确定的方式,比如说,遍历所有像素,然后确定这些特定的东西,你会发现是否有车。[ 123]

然后机器学习就出现了并且能够打破所有准确度记录,以进行任何类型的图像识别或物体检测。自然语言处理,据我所知,它几乎就像一个,我的意思是它是一个更具体的机器学习应用程序,我将如何思考它。但它基本上解析语言,几乎就像人类一样。现在我想,它基本上是一种用于处理机器学习语言的特定模型。

这只是对未来更多UpTech采访的一种尝试。请继续关注我们与我们的每一位专家小组进行的全面,深入的采访,以及我们即将发布的专题主题,这些专题将改变您对人工智能的看法。所有这些都在UpTech Report关于AI的新闻系列中。

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